Data Science & Marketing

Le programmatique a pour objectif de mettre en place le ciblage afin d’améliorer l’efficacité de campagnes et d’adapter le message par rapport à une audience.  Par ailleurs, nous entendons souvent parler du terme Real-Time-Bidding. Il désigne la vente d’espaces publicitaires en temps réel via un système d’enchères. Ce terme n’est pas à confondre avec le Marketing Programmatique, qui, comme vu précédemment, désigne l’ensemble des campagnes marketing associées à l’utilisation de logiciels et d’algorithmes.  Dans cette partie, nous allons expliquer les différents termes composant cet univers complexe de façon simple à l’aide d’exemples.  Le RTB fait donc partie de l’univers du programmatique et permet d'afficher une bannière publicitaire au meilleur prix et au meilleur endroit sur le site Web.  Pour mieux comprendre, imaginons que nous avons créé un nouveau produit et nous souhaitons le promouvoir avec de la publicité afin de toucher un maximum de clients. Nous aurons le rôle d’annonc

Les humains ont toujours rêvé de prédire l’avenir. La mise en œuvre de l’apprentissage automatique a facilité cette ambition. Afin de répondre à la question posée, nous pouvons utiliser la définition suivante :   « Le Machine Learning est un ensemble d'outils statistiques ou géométriques et d'algorithmes informatiques qui permettent à une machine d’apprendre à partir d’un jeu de données, pour ensuite réaliser une tâche, sans avoir été explicitement programmée à cet effet. » Nous pouvons différencier les deux catégories du Machine Learning : Supervisé : les algorithmes supervisés extraient de la connaissance à partir d’un jeu de données. Le modèle apprend la relation entre un ensemble de caractéristiques descriptives et une caractéristique cible. Nous pouvons utiliser ce modèle pour faire des prédictions de nouvelles observations (exemple : Régression). Non supervisé : les algorithmes cherchent à organiser les données en catégories. Dans ce cas, comme l’apprentissage ne présup

L'augmentation des données non structurées, propulsée par les nouvelles technologies, est en train de basculer les marchés et la gestion des activités de marketing. Malheureusement, ces données restent pour la plupart inexploitées par de nombreuses entreprises, ce qui laisse entrevoir le potentiel de développement de la recherche.  Customer tracking data La possibilité de contrôler et d'analyser les données est devenue de plus en plus accessible ces dernières années, et il est plus que jamais important pour les entreprises de l'utiliser correctement. Les données de parcours en ligne, désormais courantes, conservent les journaux des activités suivantes: d'achat, de recherche, de navigation, de consommation de médias numériques et d'autres actions de navigation sur le web. Les appareils mobiles étendent encore la portée du suivi des activités au monde hors ligne, en enregistrant les emplacements physiques des consommateurs et leurs visites dans les magasins. La prolif