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L’arrivée de l’Intelligence Artificielle va-t-elle tuer les études marketing ?

Des technologies qui évoluent, des fondamentaux en études marketing qui restent

Les nouvelles technologies ont fortement participé à la transformation du marketing, faisant évoluer les pratiques du marketing produit vers un dialogue collaboratif. En effet, leur progression a permis au marketing d’être interactif, multimédia, mais aussi plus ciblé et plus engageant pour le client et l’organisation. En dépit des révolutions technologiques, le paradigme reste inchangé : comprendre et penser client avant tout.

Les fondamentaux de la démarche des études marketing sont toujours doubles :

  • Créer de la valeur pour le client et l’organisation
  • Dégager des éléments de différenciation face à la concurrence

L’importance des méthodes d’étude traditionnelles pour saisir les opportunités de l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle est une source d’opportunité pour les études marketing. Elle offre la possibilité d’accéder à une masse de données gratuites, non sollicitées, pouvant intéresser l’ensemble des services de l’entreprise. Tout l’enjeu des études marketing réside donc dans leur capacité à exploiter cette richesse brute, de l’organiser, à donner du sens pour en extraire de bons insights.

Le digital et l’Intelligence Artificielle mettent à disposition des études marketing de nouveaux outils intéressants pour :

  • approfondir la connaissance d’un marché,
  • comprendre les motivations des consommateurs,
  • identifier leurs parcours,
  • profiler des cibles…

Néanmoins, bien manipuler les datas et les outils issus de l’Intelligence Artificielle, requiert une expertise indéniable qui passe par la maîtrise et le recours aux méthodes traditionnelles d’analyse des données  :

  • Repositionner l’analyse dans son contexte en répondant à des objectifs précis
  • Repartir des objectifs marketing et savoir les traduire en objectifs études

L’expertise humaine des études marketing au service de la data

Allier études marketing et Intelligence Artificielle s’accompagne de méthodes, mais c’est également, et avant tout, l’adoption d’une posture : celle du chercheur. En effet, les outils provenant de l’Intelligence Artificielle ne reflètent pas fidèlement la réalité du marché. Pour tirer profit de leur potentiel et extraire les bons insights, le responsable études doit savoir prendre du recul, se détacher des a priori pour redonner du sens aux datas en évitant les biais. Il lui faut devenir maître des données collectées, retraiter l’information agrégée voir déstructurée pour maximiser les possibilités offertes par l’Intelligence Artificielle et apporter son expertise, son analyse et ses conseils au sein de son organisation.

C’est en alliant les bonnes techniques d’étude marketing aux datas qu’on obtient les bons insights

La fonction insights a de belles années devant elle, si elle se transforme et relève le défi de la vitesse et de l’efficacité. Son aptitude à anticiper et détecter les signaux faibles qui font écho à son marché constituent son plus grand atout afin d’offrir in fine du conseil à plus forte valeur ajoutée.

Mode et collecte des données : comment réussir ses études qualitatives et quantitatives.

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