Analytique en évolution: descriptive, prédictive, normative

Créateurs du marketing moderne chez Oracle: Elena Drozd

Bienvenue aux 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 est peut-être titulaire d'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 cet avenir fondé 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 existe une pléthore de données à notre disposition et la plupart d'entre nous tenons à exploiter toutes les possibilités, 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 à la création d’outils qui faciliteront cela.»

Vous voulez pouvoir entrer dans le bureau et demander vos statistiques de revenus dès le premier instant? 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 plupart de nos applications», selon ses dires. Ce sera un véritable bond en avant pour les clients Oracle, car ils permettront davantage leur transformation numérique et donneront directement aux chefs d’entreprise des informations clés sur les données.

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 le bout de la langue de tout le monde. 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 s’éloigner des tactiques plus traditionnelles avec leurs transformations numériques, les outils prédictifs continueront de jouer un rôle déterminant dans la manière dont les spécialistes du marketing 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 progrès, les ordinateurs ne contraignent pas les chercheurs de données à figurer sur la liste des espèces en danger de disparition. L'apprentissage automatique peut faire des prédictions et aider à donner un sens aux données, mais il a besoin de données claires pour obtenir les résultats les plus pertinents. Les scientifiques de données construisent les algorithmes qui identifient ce qui est important pour un cas d'utilisation particulier. Cependant, une taille unique ne convient pas à tous en matière d'analyse. Par conséquent, les spécialistes des données et les entreprises doivent travailler ensemble pour élaborer des modèles commerciaux productifs.

Drozd estime qu '«il nous faut une compréhension très approfondie des données et des relations entre ces données, mais également des liens entre ces données et l'activité à plus grande échelle.» La capacité à exécuter des analyses à l'aide de modèles d'apprentissage et de prédiction est exaltante , mais sans les connaissances appropriées pour chaque cas d'utilisation, il 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 ont recours à des centres d’analyse d’excellence, conçus pour un service spécifique et dotés d’experts dans ce domaine. Selon Drozd, ces centres acquièrent une connaissance très approfondie des solutions en associant des scientifiques spécialisés dans les données à des experts de domaine qui «connaissent plus en détail les types de problèmes qui pourraient 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 étant en constante évolution, elle suggère donc à chaque professionnel de l'analyse «de maintenir ses compétences à jour».

«Il n'est pas nécessaire que chaque problème soit traité comme un marteau.»

Cependant, n'oubliez pas les racines traditionnelles de la science des données. «Nous n’avons pas besoin d’approcher chaque problème comme un marteau à un clou. Parfois, vous pouvez obtenir beaucoup plus avec moins d'effort et avec des outils plus simples. ”Drozd combine cette combinaison de méthodes nouvelles et traditionnelles à ses compétences pour fournir une stratégie complète qui séduit tous les secteurs d'activité.

«Je fais partie de ceux qu’ils appellent un« condamné à perpétuité »chez Oracle», dit Drozd à propos de sa relation avec l’entreprise dans son ensemble. «C’est le profond respect et le professionnalisme; esprit de collaboration; partage inter-équipes de l'expertise et des connaissances que j'aime de mon équipe et de mon temps chez Oracle. »De plus, la pile technologique sans égale est suffisante pour faire baver n'importe quel informaticien raisonnable.