Auteur

Angelo Cappa

Senior Data & Analytics Consultant

ARTEFACT BENELUX

Auteur

Karst Pullens

Senior Data & Analytics Consultant

ARTEFACT BENELUX

Dans les premiers temps de l'analyse numérique, le concept de protection de la vie privée était largement ignoré. Mais aujourd'hui, la protection de la vie privée est devenue de plus en plus importante, et à juste titre : la plupart des consommateurs ne veulent plus que leurs moindres faits et gestes (numériques) soient suivis sans leur consentement. Bien que cela rende nos vies de spécialistes du marketing et d'analystes data plus difficiles, il est positif que nous évoluions vers un paysage qui respecte la vie privée de l'utilisateur final.

Avec l'entrée en vigueur de nouvelles réglementations, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant aux data qu'elles collectent, aux raisons pour lesquelles elles les collectent et à la manière dont elles les utilisent. En outre, les utilisateurs doivent pouvoir refuser ces conditions aussi facilement qu'ils peuvent les accepter. En conséquence, les spécialistes du marketing sont confrontés à une diminution significative desdata first-party avec lesquelles ils peuvent travailler.

Nous pensons que l'avenir réside dans l'utilisation de quantités minimales dedata consenties par first-party pour modéliser des résultats à l'aide de l'IA. Il s'agit d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour construire des modèles capables de générer des informations à partir de petits ensembles de data .

Voici quelques exemples concrets :

  • Prévision du désengagement des clients: en utilisant une variété de points data , tels que l'historique des achats des clients, l'engagement sur le site web et les interactions avec le support client, les modèles d'IA peuvent prédire quels sont les clients les plus susceptibles de se désengager. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour les cibler avec des campagnes de fidélisation et espérer les conserver en tant que clients.

  • Identification des segments de clientèle: pour aider les entreprises à cibler plus efficacement leurs efforts de marketing et de vente, les modèles d'IA peuvent identifier des segments de clientèle en fonction de leurs caractéristiques démographiques, de leurs centres d'intérêt et de leur comportement. Pour ce faire, il est possible d'utiliser divers points data , tels que l'historique des achats des clients, l'engagement sur le site web et l'activité sur les médias sociaux.

  • Personnaliser les recommandations de produits: Les modèles d'IA peuvent être utilisés pour personnaliser les recommandations de produits pour chaque client. Cela peut aider les entreprises à augmenter leurs ventes et à améliorer la satisfaction de leurs clients. Pour ce faire, il est possible d'utiliser divers points data , tels que l'historique des achats des clients, l'engagement sur le site web et les avis sur les produits.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont l'IA et la modélisation peuvent être utilisées pour exploiter un minimum dedata first-party consenties, tout en protégeant la vie privée de l'utilisateur afin d'obtenir des informations précieuses. Pour en savoir plus sur la protection de la vie privée et la collecte de data , lisez cet article.

Cependant, il est important de se rappeler que la qualité de ces outils dépend de celle du site data sur lequel ils sont formés. Si vous souhaitez utiliser l'IA et la modélisation de manière responsable et éthique, vous devez commencer par instaurer la confiance avec vos clients et collecter data de manière transparente et éthique. Voici quelques conseils à garder à l'esprit :

  • Se concentrer sur l'établissement de relations à long terme avec les clients, fondées sur la confiance et le respect. Cela signifie qu'il faut être transparent sur la manière dont leur data est collecté, utilisé et protégé. Cela signifie également donner aux clients le contrôle de leur data et de l'utilisation qui en est faite.

  • Utilisez data de manière responsable et éthique, dans l'intérêt de votre entreprise et de vos clients. Il s'agit d'utiliser data pour améliorer l'expérience des clients et résoudre des problèmes concrets. Cela signifie également qu'il faut être conscient des impacts négatifs potentiels de la collecte et de l'utilisation de data .

  • Soyez transparent sur les pratiques de collecte et d'utilisation de data : Encore une fois, soyez transparent sur le type de data que vous collectez, sur les raisons pour lesquelles vous le faites et sur la manière dont vous l'utilisez. Cela signifie qu'il faut divulguer ces informations aux clients de manière claire et concise.

  • Utiliser autant que possible des données anonymes et agrégées sur le site data : Cela permettra de protéger la vie privée des utilisateurs individuels.

  • Utilisez le cryptage data : pour toutes les données sensibles data, telles que les données personnelles data et financières data. Cela permet de protéger data d'un accès non autorisé.

  • Mettre en œuvre des mesures de sécurité data : pour protéger le site data que vous recueillez contre les violations et le vol. Ces mesures comprennent l'utilisation de mots de passe forts, de pare-feu et de systèmes de détection d'intrusion.

Accueillir l'avenir en revenant à l'essentiel

Le site data a toujours été imparfait - et le sera toujours. Mais ce n'est pas grave ! Cela signifie simplement que si nous n'avons pas trouvé le moyen de résoudre efficacement un problème particulier, nous pouvons toujours recommencer. L'important est de changer d'état d'esprit et d'adopter une nouvelle approche de l'analyse numérique, plus respectueuse de la vie privée des utilisateurs, plus axée sur la résolution de problèmes concrets et plus attentive aux conséquences involontaires de nos actions.

Au lieu d'essayer de trouver de nouvelles astuces, des failles et des outils pour collecter des données sur les clients data, revenons à l'essentiel. Acceptez le fait que vous ne pouvez pas connaître tous les détails de vos clients. Apprenez à utiliser ce que vous savez et à l'optimiser grâce à la puissance de l'IA et de la modélisation. Mais ne le faites que si les avantages vont au-delà de vous et de votre entreprise. Soyez également conscient des conséquences involontaires de vos actions. Si vous utilisez data pour résoudre un problème, soyez conscient de l'impact négatif potentiel sur d'autres domaines.

Voici quelques-unes des nombreuses façons dont Artefact peut vous aider

Pour nous, data est une affaire de personnes. Et cela ne changera jamais. Si vous avez besoin d'un peu (ou de beaucoup) d'aide pour naviguer dans cette nouvelle ère de Marketing Digital et/ou de l'analyse numérique, n'hésitez pas à nous contacter. Nous sommes là pour vous aider à réussir. Notre méthode de travail est la suivante :

  • Développer une stratégie data qui s'aligne sur les objectifs de votre entreprise ;

  • Mise en œuvre des processus de collecte et de gestion sur le site data ;

  • L'utilisation de l'IA et de la modélisation pour générer des informations à partir de data;

  • Construire et maintenir des tableaux de bord et des rapports sur le site data ;

  • Former et soutenir votre équipe.