Analyse évolutive: descriptive, prédictive, normative

Créateurs du marketing moderne chez Oracle: Elena Drozd

Bienvenue chez les créateurs du marketing moderne chez Oracle! Une série de blogs dédiés aux architectes et aux preneurs de risques derrière le marketing chez Oracle pour donner aux lecteurs un aperçu de la façon dont nous construisons l'avenir du marketing numérique de l'intérieur.

Ce mois-ci, nous avons eu le plaisir de rencontrer Elena. Drozd, directeur principal de la science des données et de l'analyse avancée, discutera des sauts récents en analytique et déterminera où ces sauts mèneront. Alerte spoiler: L'analyse prédictive est le présent – et le futur – du marketing numérique.

Drozd passe son temps à l'épicentre de la science des données et de l'analyse. Elle dirige une équipe de dix-huit scientifiques et agit régulièrement comme un pont entre leur technicien, leur esprit analytique et le côté commercial d'Oracle.

Analytics for All

La philosophie «Analytics for All» d'Oracle est particulièrement vraie pour Drozd: «Nous devrions créer des outils permettant aux professionnels non-analytiques de disposer de données accessibles pour générer des résultats fondés sur des données.» Drozd elle-même peut détenir un doctorat en mathématiques. Elle pense que permettre à tous les employés d’avoir accès à des données claires et complètes servira au mieux Oracle dans ce futur axé sur les données.

«Notre travail consiste notamment à vous mettre à l'aise avec les données, à aider les utilisateurs non analytiques à utiliser et à faire davantage confiance aux données."

En tant qu'experts en marketing, nous savons Il y a une pléthore de données à notre disposition, et la plupart d'entre nous sont désireux d'exploiter chaque avenue possible, mais comment pouvons-nous mieux gérer ces données? La visualisation améliorée a joué un rôle majeur en permettant aux scientifiques des données d’équiper les moins férus de technologie des informations clés tirées de l’abondance de mesures.

Ce qui auparavant nécessitait des solutions détaillées et personnalisées peut maintenant être réalisé grâce à une utilisation adroite de capacités permanentes. «Une partie de notre travail consiste à vous mettre à l'aise avec les données, à aider les personnes non analytiques à utiliser et à faire davantage confiance aux données», déclare Drozd. «Et nous travaillons pour créer des outils, ce qui facilitera les choses.»

Vous voulez pouvoir entrer dans le bureau et demander vos statistiques de revenus en premier? Ou peut-être obtenir une mise à jour sur les progrès de cette campagne récente? Vos assistantes de commande vocale, Alexa ou Siri, peuvent faire plus que lire les horaires et la météo des films. Bientôt, ils pourront interpréter vos données pour vous.

Oracle Voice Assistant étend sa présence à la majorité de nos applications. Ce sera un véritable bond en avant pour les clients Oracle, car il leur permettra de transformer leur identité numérique et de donner directement aux dirigeants des informations clés.

Descriptif. Prédictif. Prescriptive.

Trois mots Drozd s’appliquent au passé, au présent et au futur de l’analyse de données: descriptif, prédictif et normatif. L'analyse descriptive consiste à savoir où se situe votre entreprise dans l'industrie (Qui est votre acheteur? Quels sont leurs besoins?) Et à appliquer ces connaissances à vos futurs modèles commerciaux pour obtenir de meilleurs résultats.

Predictive est ce qui se trouve sur la pointe de la langue de tous. Qu'est-ce que votre client va faire ensuite? Et comment anticipons-nous cela? L'analyse prédictive a permis aux spécialistes du marketing de créer des segments uniques et de personnaliser les communications jusqu'à l'individu. Alors que les entreprises continuent de passer de tactiques plus traditionnelles à leurs transformations numériques, la prédictivité continuera de jouer un rôle important dans la manière dont les marketeurs et les analystes de données construisent des modèles commerciaux.

Mais quelle est la prochaine? Drozd pense que nous sommes au bord de ce qu'elle appelle l'analyse prescriptive «la pièce manquante entre scientifiques de données et dirigeants d'entreprise: le concept de l'action à entreprendre dès lors que l'intelligence prédictive vous dit le plus résultat probable à l'avenir. »En fait, la mise en œuvre récente de l'apprentissage automatique transforme déjà cette phase de l'analyse en réalité.

Un argument en faveur de la transparence

Malgré ces développements, les ordinateurs ne forcent pas les spécialistes des données à figurer sur la liste des espèces en péril. L'apprentissage automatique peut faire des prédictions et aider à donner un sens aux données, mais il a besoin de données propres pour obtenir les résultats les plus pertinents. Les scientifiques des données construisent des algorithmes qui identifient ce qui est important pour un cas d'utilisation particulier. Cependant, une taille unique ne convient pas à l'analyse, de sorte que les spécialistes des données et les entreprises doivent collaborer pour élaborer des modèles commerciaux productifs.

Drozd estime que «nous devons avoir une compréhension très approfondie des données et des relations au sein des données, mais aussi de leur relation avec l’entreprise à plus grande échelle». , mais sans les bonnes connaissances pour chaque cas d'utilisation, cela peut ne pas être très utile du tout. En fin de compte, l’application de chacun de ces attributs à votre futur programme d’analyse des données permettra aux scientifiques et aux spécialistes du marketing des données d’obtenir une vue plus détaillée des clients et du marché dans son ensemble.

Pour approfondir leurs connaissances, certaines organisations utilisent des centres d’analyse d’excellence, conçus pour un service spécifique et dotés d’experts en la matière. Selon Drozd, ces centres acquièrent une connaissance approfondie des solutions en associant des spécialistes des données à des experts du domaine qui «connaissent plus en détail les types de problèmes susceptibles de survenir et peuvent être agiles lors de la conception et de la mise en œuvre de ce domaine». Oracle a une équipe bien établie dans ce but précis.

Un mélange de tradition et d'innovation

Avec près de 13 ans chez Oracle, Drozd peut offrir des informations aux futurs spécialistes du marketing et des analystes de données qui souhaitent voir ce que le secteur a à offrir. Drozd, comme beaucoup d'autres chez Oracle, est un apprenant à vie. Son domaine change constamment, elle suggère donc que chaque professionnel de l'analyse «garde ses compétences à jour».

«Nous n'avons pas besoin d'approcher chaque problème comme un marteau.

N'oubliez pas non plus les racines traditionnelles de la science des données. «Nous n’avons pas besoin d’approcher chaque problème comme un marteau à un clou. Drozd associe cette combinaison de méthodes nouvelles et traditionnelles à ses compétences afin de fournir une stratégie complète qui convienne à tous les secteurs d'activité.

«Je fais partie de ceux qu’ils appellent un« condamné à perpétuité »chez Oracle», déclare Drozd à propos de sa relation avec l’entreprise dans son ensemble. «C’est le profond respect et le professionnalisme; esprit de collaboration; le partage entre équipes de l'expertise et des connaissances que j'adore dans mon équipe et mon temps chez Oracle. »De plus, la pile technologique inégalée suffit à faire baver tout scientifique de données raisonnable.