Aux débuts de l'analyse numérique, la notion de vie privée était largement ignorée. Mais aujourd'hui, la protection de la vie privée revêt une importance croissante, et à juste titre : la plupart des consommateurs ne souhaitent plus que chacun de leurs faits et gestes (en ligne) soit suivi sans leur consentement. Même si cela complique notre travail en tant que spécialistes du marketing et data , il est positif que nous évoluions vers un environnement qui respecte la vie privée des utilisateurs finaux.
Avec l'entrée en vigueur de nouvelles réglementations, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant data collectent, aux raisons pour lesquelles elles les collectent et à la manière dont elles les utilisent. De plus, les utilisateurs doivent pouvoir refuser ces conditions aussi facilement qu'ils peuvent les accepter. En conséquence, les spécialistes du marketing sont confrontés à une baisse significative desdata first-party data un consentement a été donnédata s'appuyer.
Nous sommes convaincus que l'avenir réside dans l'utilisation d'une quantité minimale dedata first-party , pour lesquelles le consentement a été obtenu,data modéliser des résultats à l'aide de l'IA. Cela implique d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles capables de dégager des informations utiles à partir de petits data .
Voici quelques exemples concrets :
Ce ne sont là que quelques exemples illustrant comment l'IA et la modélisation peuvent être utilisées pour exploiter au mieuxdata first-party pour lesquelles un consentement minimal a été donné, tout en préservant la confidentialité des utilisateurs afin d'obtenir des informations précieuses. Pour en savoir plus sur la confidentialité et data , consultez cet article.
Il est toutefois important de garder à l'esprit que la qualité de ces outils dépend entièrement de la qualité data ils ont été entraînés. Si vous souhaitez utiliser l'IA et la modélisation de manière responsable et éthique, vous devez commencer par instaurer un climat de confiance avec vos clients et collecter data manière transparente et éthique. Voici quelques conseils à garder à l'esprit :
Embrasser l'avenir en revenant à l'essentiel
data numériques data toujours été imparfaites – et le resteront toujours. Mais ce n’est pas grave ! Cela signifie simplement que si nous n’avons pas trouvé de moyen de résoudre efficacement un problème particulier, nous pouvons toujours repartir à zéro. L’important est de changer notre état d’esprit et d’adopter une nouvelle approche de l’analyse numérique : une approche plus respectueuse de la vie privée des utilisateurs, davantage axée sur la résolution de problèmes concrets et plus attentive aux conséquences imprévues de nos actions.
Au lieu d'essayer de trouver de nouvelles astuces, des failles et des outils pour collecter data clients, revenons à l'essentiel. Acceptez le fait que vous ne pouvez pas tout savoir sur vos clients. Apprenez à exploiter ce que vous savez et optimisez-le grâce à la puissance de l'IA et de la modélisation. Mais ne le faites que si les avantages dépassent votre personne et votre entreprise. Soyez également conscient des conséquences imprévues de vos actions. Si vous utilisez data résoudre un problème, soyez conscient de l'impact négatif potentiel sur d'autres domaines.
Voici quelques-unes des nombreuses façons dont Artefact vous aider
Pour nous, data avant tout des personnes. Et cela ne changera jamais. Si vous avez besoin d'un peu (ou de beaucoup) d'aide pour vous y retrouver dans cette nouvelle ère Marketing Digital de l'analyse numérique, n'hésitez pas à nous contacter. Nous sommes là pour vous aider à réussir. Notre méthode de travail comprend :
