5 domaines où le machine learning peut vous faire avancer à pas de géant

L'étude « Utilisation de la puissance de l'apprentissage automatique dans la recherche commerciale : processus et potentiel », de Caroline Glackin (Pr. of Entrepreneurship University of North Caroline) & Murat Adivar, traite du potentiel d'amélioration de la précision, de la portée et de la valeur de la recherche en vente par l'application d'algorithmes d'exploration de données et de machine learning.

Les objectifs de l'étude sur le machine learning

L'apprentissage automatique, aussi appelé le machine learning, peut répondre à d'importantes questions sur les ventes, auxquelles il est impossible de répondre avec la même précision ou efficacité avec les méthodes de recherche traditionnelles.

Cette étude démontre les avantages des méthodes d'apprentissage automatique à travers un exemple d'application à la prédiction des performances de la force de vente à partir de données comportementales, attitudinales et démographiques ;
Elle présente des idées de recherches futures, des cas d'utilisation et des applications où l'apprentissage automatique pourrait faire progresser la recherche et la gestion des ventes.

L'apprentissage automatique : un guide étape par étape

Le processus d'exploration de données consiste en une série d'activités d'analyse de grandes quantités de données pour découvrir des modèles, des relations et des tendances qui ne peuvent pas être facilement découverts par des techniques simples de découpage de données (Kalé et Jones 2020). L'exploration de données se sert dès lors des algorithmes d'apprentissage automatique, c'est-à-dire le machine learning.

Un processus standard d'exploration de données comprend les étapes décrites ci-dessous (Shmueli et al. 2019) :

5 applications du machine learning

Les méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive ont de multiples applications, notamment dans des contextes de marché B2C et B2B et pour les entreprises et les équipes de vente indépendantes.

Par exemple, le machine learning peut aider les directeurs commerciaux à prendre des décisions plus axées sur les données, plus précises et en temps réel concernant l'utilisation optimale de leurs ressources en matière de vente et de marketing.

Découvrez 5 domaines où le machine learning peut vous faire avancer à pas de géant :

L'analyse des sentiments : Prédire les sentiments des clients (par exemple, la colère, la satisfaction ou l'excitation) en utilisant leurs commentaires, critiques, messages sur les médias sociaux, ou tout autre ensemble de données. Cette technique est également connue sous le nom d'exploration d'opinion, basée sur l'analyse de texte automatisée, dans le but d'extraire des informations émotionnelles agrégées à partir de données textuelles. Les résultats de l'analyse des sentiments peuvent être utilisés comme KPI d'une entreprise en marketing, ainsi que pour comprendre l'audience d'une entreprise, analyser sa réputation, détecter les crises potentielles concernant les clients mécontents, identifier les influenceurs et réaliser des études de marché ;
Gestion de la demande : Prédisant la demande future sur la base des données historiques des ventes, des fluctuations actuelles du marché et des données de recherche sur Internet, la gestion de la demande est essentielle pour la planification stratégique et opérationnelle des futurs stocks d'une entreprise. Les fabricants ayant des stratégies de fabrication à la commande utilisent intensivement la gestion de la demande pour les ventes, la planification des opérations et la planification des besoins en matériel ;
Gestion de l'expérience client (CXM) : Le machine learning peut être utilisé dans la CXM pour créer des expériences client personnalisées basées sur les données descriptives des clients, telles que l'âge, le sexe et les loisirs ; fournir une tarification personnalisée aux clients en fonction de leurs données et de leur historique de gestion du crédit ; et des modèles de scoring de prospects basés sur des informations démographiques, des informations sur l'entreprise, le comportement en ligne, l'engagement par e-mail ou les interactions sur les médias sociaux avec les posts des entreprises ;
La segmentation de la clientèle et du marché : Il s'agit d'utiliser l'apprentissage non supervisé (par exemple, le clustering) pour regrouper les clients ou les marchés externes en fonction de facteurs tels que l'adresse, le niveau de revenu, l'âge et le mode de vie ;
Systèmes de recommandation : Les recommandations de produits basées sur la similarité des attributs des articles et des interactions avec les clients réduisent considérablement le gaspillage des ressources dans le marketing. Par exemple, les systèmes de recommandation de commerce électronique basés sur le filtrage de contenu ou le filtrage collaboratif proposent une liste filtrée de produits ou d'articles qui correspondent le mieux aux intérêts du client et à ses interactions passées. La principale différence entre le filtrage de contenu et le filtrage collaboratif est que les systèmes basés sur le contenu recommandent une liste de produits ou d'articles spécifiques au client en fonction de ses visites et achats précédents, tandis que les systèmes collaboratifs recommandent une liste d'articles pertinents pour le produit (par exemple, "Les autres clients qui ont acheté ce produit ont également acheté...") en fonction des interactions d'autres clients qui ont acheté des produits similaires.