Business Intelligence conversationnelle : la nouvelle ère de l’analyse des mesures

Pendant des années, les spécialistes du marketing et les analystes commerciaux ont été confrontés à une lacune frustrante en matière d’analyse des données : ils disposent de plus de données que jamais, mais moins de clarté. Le problème ne vient pas des données elles-mêmes ; cela vient de l’interface entre l’utilisateur et l’information. De nombreux professionnels du marketing savent ce qu’ils veulent apprendre (par exemple quelles campagnes génèrent des prospects qualifiés ou quelles audiences convertissent le mieux), mais ils ne savent pas toujours comment créer les filtres, requêtes et segments complexes requis pour obtenir ces réponses.

Traditionnel BI les tableaux de bord et les plateformes d’analyse s’appuient sur des modèles de données structurés, des analyses manuelles et des rapports prédéfinis. Bien que puissants, ils obligent souvent les utilisateurs non techniques à dépendre d’analystes ou d’équipes de données pour obtenir des informations. En conséquence, les données récupérées peuvent être retardées, mal interprétées ou biaisées par les limites de la logique de requête elle-même. La prochaine génération d’outils de mesure vise à supprimer cet obstacle en permettant aux spécialistes du marketing d’interagir directement avec leurs données, transformant ainsi la business intelligence en un processus collaboratif plus intuitif.

Cette nouvelle classe de plates-formes combine une visualisation et une intégration avancées avec des requêtes en langage naturel basées sur l’IA. Les utilisateurs peuvent désormais poser des questions dans un anglais simple :Quelles campagnes ont généré le retour sur investissement le plus élevé au dernier trimestre ? ou Comment le taux de désabonnement des clients s’est-il comparé d’une année à l’autre ?– et obtenez instantanément des réponses précises et contextuelles. Ces plateformes de BI conversationnelle marquent le passage du reporting manuel à un véritable dialogue sur les données.

L’évolution de la BI vers l’analyse conversationnelle

Dans le passé, les outils BI se concentraient sur les tableaux de bord et les requêtes prédéfinies. Les données devaient être modélisées, nettoyées et structurées avant de pouvoir être utilisées efficacement. Même si cela rendait les informations fiables, cela limitait souvent la flexibilité. Les spécialistes du marketing souhaitant explorer les dépenses publicitaires, les performances des e-mails ou les tendances des ventes régionales ont dû naviguer dans plusieurs SQL requêtes ou s’appuyer sur IL soutien.

La BI conversationnelle change cette équation. Utilisation de grands modèles de langage (LLM), l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (PNL), ces outils permettent aux utilisateurs de poser des questions de forme libre. La plateforme interprète l’intention, applique des filtres pertinents et fournit des informations visuelles sans nécessiter d’expertise technique.

Ce nouveau modèle permet d’éviter l’un des pièges les plus courants en matière d’analyse : biais de requête. Lorsque les utilisateurs ne savent pas comment structurer correctement leurs questions, ils appliquent souvent des filtres incomplets ou incorrects. Les systèmes conversationnels, quant à eux, utilisent IA pour clarifier et valider l’intention derrière chaque question, améliorant ainsi la précision et réduisant les erreurs.

Pour les spécialistes du marketing et les chefs d’entreprise, le résultat est une démocratisation de la connaissance : les données deviennent accessibles, interprétables et exploitables pour tous les membres de l’équipe, et pas seulement pour les analystes de données.

Une nouvelle génération d’outils BI a émergé pour rendre l’analyse accessible à tous, permettant aux spécialistes du marketing et aux dirigeants d’interagir naturellement avec leurs données. Ces plateformes se connectent à des dizaines, voire des centaines de sources de données, prennent en charge les requêtes en langage naturel et utilisent l’IA pour guider la prise de décision. Les solutions suivantes représentent les outils de BI conversationnelle les plus avancés disponibles aujourd’hui, classés par ordre alphabétique.

Databricks BI/IA Génie

Briques de donnéessurtout connu pour son architecture de maison au bord d’un lac, récemment introduite Génie de l’IAune interface conversationnelle superposée à son environnement BI et analytique. Les utilisateurs peuvent interagir avec de grands ensembles de données en direct via des requêtes en langage naturel traduites en commandes SQL ou Spark.

Pour les organisations marketing gourmandes en données qui utilisent déjà Databricks pour l’ingénierie des données ou l’apprentissage automatique, AI Genie comble le fossé entre la profondeur technique et l’accessibilité des utilisateurs, en fournissant des analyses conversationnelles au-dessus de l’infrastructure de données de l’entreprise.

Domo

Domo est une plateforme BI cloud native connue pour son écosystème d’intégration robuste et ses tableaux de bord intuitifs. Il prend en charge les informations basées sur l’IA grâce à son Domo.AI cadre, qui comprend l’analyse conversationnelle, la détection d’anomalies et la modélisation prédictive.

L’interface visuelle de Domo et ses connecteurs de données puissants en font une option polyvalente pour les responsables marketing qui ont besoin d’unifier les mesures de campagne, les données de vente et les KPI opérationnels en une seule vue cohérente.

Grandir

Grandir cible les petites et moyennes entreprises qui recherchent un environnement BI simple avec une configuration minimale. Bien que ses capacités de chat IA ne soient pas aussi matures que celles des outils d’entreprise, il fournit des informations intelligentes, une détection des tendances et une exploration textuelle simple des indicateurs clés.

Pour les spécialistes du marketing qui gèrent des tableaux de bord omnicanaux avec des ressources limitées, Grow offre un point d’entrée simple dans la mesure assistée par l’IA.

Je sais

Je sais se spécialise dans l’unification des données provenant de plusieurs systèmes, notamment Apisbases de données et applications tierces, sans nécessiter de modélisation rigide. Son interface BI en langage naturel permet aux utilisateurs de poser des questions dans un anglais simple, qui sont traduites en requêtes complexes en arrière-plan.

La couche conversationnelle de Knowi fonctionne sur des sources de données disparates, ce qui la rend idéale pour les organisations marketing qui s’appuient sur des dizaines d’outils cloud. Il est particulièrement efficace pour les agences ou les équipes d’entreprise qui ont besoin d’une visibilité multiplateforme sur les campagnes et les clients.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI reste l’une des solutions BI les plus largement adoptées par les organisations de toutes tailles. Son intégration native avec les services Excel et Azure en fait un environnement familier pour les équipes marketing. Le Questions et réponses sur Power BI La fonctionnalité permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et de visualiser automatiquement les résultats.

Les capacités de l’IA s’étendent à travers Copilotel’assistant génératif de Microsoft qui peut expliquer les résultats, recommander des mesures et identifier les tendances dans les ensembles de données. Power BI se connecte de manière transparente à des centaines de systèmes, notamment des CRM, des plateformes publicitaires et des bases de données, ce qui en fait l’une des solutions les plus flexibles pour l’analyse marketing omnicanal.

Informatique Sigma

Informatique Sigma apporte une interface de type feuille de calcul au cloud BI, permettant aux spécialistes du marketing de manipuler les données visuellement sans SQL. Son module conversationnel, Demandez à Sigmainterprète les requêtes en langage naturel et crée automatiquement des graphiques et des tableaux basés sur les questions des utilisateurs.

Étant donné que Sigma se connecte en direct à des entrepôts de données tels que Snowflake ou BigQuery, il fournit des réponses en temps réel, garantissant ainsi que les informations sont actuelles et vérifiables. Il est particulièrement populaire parmi les équipes d’opérations marketing qui recherchent de la flexibilité sans maintenir des pipelines de données séparés.

Sisense

Sisense se concentre sur l’analyse intégrée, aidant les organisations à apporter des informations interactives directement dans leurs produits ou systèmes internes. C’est Demandez simplement Le module utilise le traitement du langage naturel pour permettre une interaction conversationnelle avec les tableaux de bord.

La couche IA de Sisense va plus loin en recommandant de nouvelles requêtes, en détectant les anomalies et même en faisant apparaître des informations que les utilisateurs n’ont pas explicitement demandées. Pour les équipes marketing gérant des écosystèmes de données complexes, tels que les systèmes d’analyse Web, de CRM et de vente, Sisense offre une flexibilité sans nécessiter de configuration technique approfondie.

Spot de pensée

Spot de pensée a été conçu dès le départ pour analyses basées sur la recherche. Au lieu de naviguer dans les menus ou les tableaux de bord, les utilisateurs saisissent ou expriment des requêtes dans une interface conversationnelle. C’est Sage AI Le moteur comprend le contexte, reconnaît des entités telles que « le taux de désabonnement des clients » ou les « dépenses publicitaires » et produit des visualisations en temps réel.

ThoughtSpot s’intègre aux principaux entrepôts de données tels que Snowflake, Google BigQuery et Databricks, permettant des requêtes en direct sur des ensembles de données volumineux sans modélisation supplémentaire. Pour les spécialistes du marketing, cela signifie la possibilité d’analyser instantanément les performances des campagnes, la qualité des leads et l’attribution des ventes sur toutes les plateformes avec une configuration minimale.

BI

BI combine des tableaux de bord BI classiques avec des fonctionnalités modernes de narration et de requête en langage naturel (NLQ). Les utilisateurs peuvent saisir ou exprimer leurs questions, et le système crée dynamiquement des graphiques et des récits pertinents pour expliquer les données.

C’est Signaux Cette fonctionnalité recherche en permanence les changements statistiquement significatifs dans les indicateurs clés, tels que les taux d’engagement et le coût par acquisition, et alerte les spécialistes du marketing lorsque des anomalies se produisent. Pour les organisations recherchant à la fois l’automatisation et des explications lisibles par l’homme, Yellowfin propose un modèle hybride attrayant.

Zoho Analytics

Zoho Analytics offre un équilibre entre accessibilité et intelligence. Il présente le Assistante IA de Ziaqui interprète les questions des utilisateurs et génère des réponses dans des formats visuels et textuels. Zia peut également identifier les valeurs aberrantes et prévoir automatiquement les tendances.

La plateforme se connecte facilement aux outils publicitaires, aux systèmes de messagerie et aux CRM, ce qui en fait un choix judicieux pour les équipes marketing de taille moyenne qui cherchent à centraliser la mesure des campagnes et à automatiser la découverte d’informations.

Tableau de comparaison des fonctionnalités

Avantages clés pour les spécialistes du marketing et les entreprises

L’essor de la BI conversationnelle représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations interagissent avec les données. Pour les spécialistes du marketing, ce changement signifie :

• Prise de décision plus rapide: Les utilisateurs peuvent poser instantanément des questions et recevoir des informations sans attendre l’assistance d’un analyste.
• Biais réduit: L’IA interprète l’intention et clarifie le contexte, minimisant ainsi les erreurs dans la conception des requêtes.
• Accès démocratisé: Les données deviennent accessibles à tous les membres de l’équipe, des dirigeants aux responsables de campagne.
• Narration améliorée: Les réponses visuelles et narratives facilitent la communication et l’exploitation des données.
• Aperçu en temps réel: Les connexions en direct aux entrepôts de données et aux systèmes marketing garantissent que les informations sont toujours à jour.

L’avenir de la mesure conversationnelle

La prochaine frontière de l’analyse ne se contentera pas de répondre aux questions, mais aussi de les anticiper. À mesure que l’IA générative continue de progresser, les outils BI évoluent vers des partenaires décisionnels plutôt que vers des tableaux de bord statiques. La capacité de dialoguer avec les données – en demandant, en affinant et en contestant les résultats – inaugure une ère d’intelligence mesurable où les spécialistes du marketing n’ont plus besoin d’être des analystes pour se concentrer sur les données.

Pour les entreprises, cela signifie que les décisions peuvent être prises au rythme d’une conversation, appuyées par des données qui écoutent, comprennent et répondent.