Alors que nous commençons le compte à rebours pour l’année prochaine de 2023, il est temps de commencer à explorer les tendances technologiques à venir.
L’analyse des données suscite un intérêt maximal chez les spécialistes du marketing et a redéfini la façon dont les affaires sont menées.
Le Big Data et l’intelligence artificielle dominent le paysage commercial. À lui seul, le Big Data devrait représenter une industrie de 103 milliards de dollars d’ici 2027.
La plupart des experts estiment que la science des données est en train de remodeler le monde post-covirus. Avant la pandémie, 65 % des entreprises, surtout les plus petites, ne classaient pas ou ne s’analysaient pas leurs données stockées.
Mais la situation a changé, car la catastrophe sanitaire mondiale a contraint les entreprises à adopter une approche numérique.
Les prochaines années s’annoncent passionnantes dans le monde de l’analyse des données, car la concurrence s’intensifie. La connaissance des clients, de leurs aspirations et la cartographie de leur parcours d’achat seront la clé du succès.
Les plus grandes tendances en matière de marketing analytique pour 2023
Automatisation des big data
L’automatisation a déclenché des changements transformateurs pour les entreprises, et nous sommes prêts à voir une automatisation accrue dans l’analyse des big data. Cela permettra aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et de meilleure qualité en libérant le véritable potentiel des informations prédictives et prescriptives.
Par le passé, les outils d’analyse étaient handicapés par leur incapacité à traiter plusieurs flux de données en même temps.
Les spécialistes du marketing seront en mesure de repérer rapidement les tendances et d’orienter leurs campagnes dans la bonne direction. Les technologies du big data seront plus évolutives grâce à une puissance de calcul accrue.
L’automatisation de l’analyse des big data devrait stimuler la productivité des organisations. Elle augmentera la valeur des données qui, jusqu’à présent, étaient enfermées dans des silos. Il en résulte un environnement dans lequel les organisations pourront prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses.
L'analyse conversationnelle
Le Big Data, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont repoussé les limites de notre interaction technologique. Le traitement du langage naturel (NLP) donne un nouveau sens à la façon dont les utilisateurs interagissent avec la technologie.
Les recherches en ligne et les interactions avec les chatbots sont passées d’interactions basées sur des mots-clés à des requêtes et réponses conversationnelles. Les outils d’analyse se préparent à ce changement avec l’analyse conversationnelle, qui devrait atteindre un point d’inflexion majeur l’année prochaine.
Grâce à l’analyse conversationnelle, les spécialistes du marketing pourront mieux comprendre les combinaisons complexes de données. Grâce à cette nouvelle fonctionnalité, même la requête de recherche la plus basique renverra des résultats pertinents issus de données complexes.
Les entreprises pourraient ainsi s’appuyer sur les chatbots et autres assistants virtuels pour recueillir davantage d’informations sur les utilisateurs et concevoir des campagnes personnalisées à l’avenir. L’utilisation de l’apprentissage automatique a déjà rendu les chatbots plus intelligents et l’analyse conversationnelle les aiderait à mieux comprendre et servir les utilisateurs.
Analyse en temps réel
Google Analytics 4 ou GA4 a introduit de nombreux changements dans le monde de l’analyse. L’analyse en temps réel est l’un d’entre eux et nous sommes susceptibles d’en voir davantage dans le secteur l’année prochaine. À l’instar des caméras de surveillance intelligentes, l’analytique évolue lentement vers une analyse des données en temps réel.
Cela permet aux spécialistes du marketing de connaître le pouls du marché. Ils auront un aperçu plus profond et plus rapide de la façon dont les clients s’engagent dans les campagnes.
Les outils d’analyse amélioreront les capacités des organisations à traiter de grands volumes de données en direct sur les appareils et les points de contact des clients. Cela permettrait aux décideurs de réagir sans délai aux tendances émergentes du marché.
Il s’agit d’un changement majeur par rapport à l’analyse actuelle par lots qui traite principalement des données historiques et peut prendre des heures pour présenter une image réelle.
L'analyse des données
L’apprentissage automatique et l’IA font partie du processus opérationnel dans la plupart des organisations. Elles aident les organisations à préparer les données, à générer des idées et à les transformer en informations exploitables.
Nous devrions passer à l’étape suivante où ces technologies habilitantes aideraient à interpréter plus rapidement des données complexes. C’est ce qu’on appelle l’analyse des données, qui permet à l’analyste de données d’interagir avec des données complexes à un niveau supérieur.
Bien qu’elle présente des similitudes avec l’automatisation du Big Data dont nous avons parlé précédemment, il existe des différences majeures entre les deux. Alors que l’automatisation vise à réduire le besoin d’intervention humaine dans la prise de décision, l’analyse augmentée place l’intervention humaine au centre de la méthodologie.
Elle guide les utilisateurs pour qu’ils découvrent ce qu’ils n’auraient probablement pas trouvé avec les pratiques analytiques traditionnelles.
