Artefact par Data

Enrichir l'expérience du bricolage : comment ADEO utilise l'IA pour relier contenu et savoir-faire

L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le secteur de la vente au détail qui consiste à sélectionner la combinaison idéale de produits afin de répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses contraintes logistiques. Les détaillants doivent s'assurer de proposer les bons produits, en quantités adéquates et au moment opportun. En s'appuyant sur data les informations sur les consommateurs, ils peuvent prendre des décisions éclairées quant aux articles à stocker, à la gestion des stocks et aux produits à privilégier, en fonction des préférences des clients, des tendances saisonnières et des schémas de vente.

MotherDuck en détail : comment cette solution d'IA et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre Data

MotherDuck étend les performances analytiques de DuckDB au cloud des fonctionnalités collaboratives, offrant des performances quatre fois supérieures à celles de BigQuery et des économies par rapport data traditionnels grâce à une tarification sans serveur et à l'utilisation. Suite à l'annonce de cloud nouvelle cloud européenne de MotherDuck, nous avons été impressionnés par ses performances et ses tarifs attractifs. MotherDuck peut d'ores et déjà être intégré à vos couches data stratégiques afin d'accélérer la mise data tout en réduisant les coûts. Consultez le benchmark de performances.

Comment l'IA transforme la recherche et ce que cela implique pour les clients, les spécialistes du marketing et les marques

L'IA transforme la recherche, la faisant passer du classement et de la récupération de données au raisonnement et à la synthèse. Ce livre blanc retrace cette évolution, explique le fonctionnement des grands modèles linguistiques (LLM) et en présente les implications pour les spécialistes du marketing et les marques. Au cœur du nouveau paysage de la mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du mix marketing (MMM) offre une vision stratégique, quantifiant l’impact du marketing sur les ventes et proposant des outils d’optimisation et de simulation pour guider l’allocation budgétaire. Les tests d’incrémentalité permettent de vérifier si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de type « test contre contrôle » pour établir la causalité. Ils permettent également de calibrer à la fois les modèles MMM et les modèles d’attribution. L'attribution guide l'optimisation en cours de campagne en répartissant le mérite tout au long du parcours client. En 2025, les modèles avancés utiliseront l'apprentissage profond et des mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont particulièrement efficaces lorsqu'elles sont utilisées conjointement : le MMM pour la planification à long terme, l'incrémentalité pour la vérification sur le terrain et l'attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises doivent également choisir entre des solutions en interne et des solutions SaaS. Les solutions en interne offrent personnalisation et contrôle, mais nécessitent des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre rapidité et expertise. Le bon choix dépend des ressources et de data . Des exemples concrets mettent en avant les meilleures pratiques : Meridian, de Google, propose une boîte à outils MMM open source pour améliorer l’étalonnage, la mesure en amont de l’entonnoir et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation budgétaire. Nike démontre la puissance de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les insights. Artefact la règle des 95-5, montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : l'amélioration data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM en interne avec des tests, des approches axées sur la confidentialité et des indicateurs basés sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure marketing est désormais un catalyseur stratégique. En intégrant des méthodologies, en les ancrant dans la culture d'entreprise et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

Guide de la mesure du marketing à l'intention des cadres supérieurs en 2025

En 2025, la mesure du marketing est devenue une priorité absolue pour les dirigeants. Alors que l'IA générative transforme la mise en œuvre des campagnes, c'est la mesure qui permet de démontrer la valeur ajoutée et de garantir les budgets. Pourtant, le niveau de maturité reste faible : la plupart des directeurs marketing ont encore du mal à ajuster leurs dépenses de manière dynamique en fonction des performances. Le défi consiste à trouver un équilibre entre le marketing de marque et le marketing à la performance, à gérer la fragmentation data et à harmoniser les décisions entre les niveaux stratégique et opérationnel. Au cœur du nouveau paysage de la mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du mix marketing (MMM) offre une vision stratégique, quantifiant l'impact du marketing sur les ventes et proposant des outils d'optimisation et de simulation pour guider l'allocation budgétaire. Les tests d'incrémentalité permettent de vérifier si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de type « test contre contrôle » pour établir la causalité. Ils permettent également de calibrer à la fois les modèles MMM et les modèles d'attribution. L'attribution guide l'optimisation en cours en attribuant le mérite tout au long du parcours client. En 2025, les modèles avancés utiliseront l'apprentissage profond et des mécanismes d'attention pour saisir plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont particulièrement efficaces lorsqu'elles sont utilisées conjointement : le MMM pour la planification à long terme, l'incrémentalité pour la vérification sur le terrain et l'attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises doivent également choisir entre des solutions en interne et des solutions SaaS. Les solutions en interne offrent personnalisation et contrôle, mais nécessitent des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre rapidité et expertise. Le bon choix dépend des ressources et de data . Des exemples concrets mettent en avant les meilleures pratiques : Meridian, de Google, propose une boîte à outils MMM open source pour améliorer l’étalonnage, la mesure en amont de l’entonnoir et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation budgétaire. Nike démontre la puissance de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les insights. Artefact la règle des 95-5, montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : l'amélioration data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM en interne avec des tests, des approches axées sur la confidentialité et des indicateurs basés sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure marketing est désormais un catalyseur stratégique. En intégrant des méthodologies, en les ancrant dans la culture d'entreprise et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

Le problème de la mise en œuvre : pourquoi même les stratégies de tarification les plus parfaites échouent entre la direction et les rayons

Les pertes de marge se cachent souvent derrière des politiques de prix complexes, des promotions et des stratégies multicanaux, où les prix catalogue correspondent rarement au prix final payé par le client. Les promotions peuvent cannibaliser les ventes, et des remises incohérentes selon les canaux créent des risques d'arbitrage, érodant silencieusement les marges. Les entreprises qui définissent des architectures de prix claires, analysent la demande en profondeur et pilotent la mise en œuvre grâce à un suivi en temps réel transforment la tarification en un levier stratégique. Résultat : une rentabilité accrue, des décisions commerciales plus avisées et une création de valeur durable.

Libérer le potentiel d'efficacité commerciale : le pouvoir transformateur des agents IA

Les agents IA révolutionnent les opérations commerciales en automatisant les tâches, en améliorant les relations avec la clientèle et en fournissant des informations exploitables. Qu'il s'agisse d'améliorer l'efficacité de la force de vente ou d'optimiser les stratégies de tarification, ces systèmes intelligents aident les entreprises à atteindre une croissance mesurable et à acquérir un avantage concurrentiel.

Artefact ses travaux de recherche sur l'IA appliquée à l'identification des profils de clients atypiques, développés et testés en collaboration avec une grande banque française

Artefact, en partenariat avec la Société Générale et l'Université de la Sorbonne, présente une nouvelle approche basée sur l'intelligence artificielle pour identifier les profils de clients atypiques. Testé sur data bancaires réelles, cet algorithme open source améliore la précision du scoring tout en garantissant l'interprétabilité et l'applicabilité pratique.

Artefact « L'avenir de la supervision agentique » – Principales conclusions

Dans le paysage en constante évolution de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agents marque un tournant décisif. Les agents IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles linguistiques (LLM) capables de raisonnement, de mémorisation et d'action. Ils ne se contentent plus de réagir passivement aux demandes des utilisateurs ; ce sont désormais des décideurs actifs qui influencent les processus métier en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne de risques, et ces risques rendent nécessaire une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.

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