Un marketeur souhaite utiliser les solutions d'IA de Google pour générer plus de valeur avec ses actions marketing. Il sait qu'il doit alimenter l'IA avec ses propres données respectant la confidentialité. Quel intérêt a-t-il à utiliser ses données pour l'IA ?
Elles peuvent être facilement répliquées par de nombreuses équipes de l'entreprise.
Elles sont semblables aux données des concurrents et peuvent servir à analyser leurs performances.
Elles indiquent de façon fiable les performances du machine learning à l'échelle du secteur.
Elles sont de haute qualité et rendent compte des transactions des clients qui génèrent des résultats commerciaux.
Explication
Analyse de la bonne réponse
- L'utilisation des propres données d'un marketeur, en particulier les données de transaction client, est cruciale pour maximiser la valeur de l'IA. Ces données sont :
- Uniques et spécifiques : Elles reflètent directement le comportement et les transactions des propres clients de l'entreprise, offrant une vision inégalée de ce qui génère des résultats commerciaux concrets (ventes, conversions, etc.).
- De haute qualité : En étant issues des systèmes internes (CRM, e-commerce), elles sont souvent plus précises et fiables pour l'entreprise elle-même.
- Pertinentes : Elles permettent aux modèles d'IA de Google d'apprendre des schémas de comportement et de performance spécifiques à l'activité de l'entreprise. L'IA peut ainsi optimiser les campagnes de manière plus ciblée et plus efficace, prédisant quels clients sont les plus susceptibles de convertir et comment les atteindre, générant ainsi un retour sur investissement (ROI) plus élevé.
Analyse des mauvaises options
- Elles peuvent être facilement répliquées par de nombreuses équipes de l'entreprise. La réplicabilité interne des données est une bonne pratique de gestion de données, mais ce n'est pas la raison principale pour laquelle ces données ajoutent de la valeur à l'IA. L'intérêt majeur réside dans leur capacité à améliorer la performance de l'IA.
- Elles sont semblables aux données des concurrents et peuvent servir à analyser leurs performances. Par définition, les données propriétaires sont uniques à une entreprise et non "semblables" à celles des concurrents. Leur valeur réside dans leur spécificité, et non dans une hypothétique similarité permettant l'analyse concurrentielle directe, qui nécessiterait des données externes agrégées.
- Elles indiquent de façon fiable les performances du machine learning à l'échelle du secteur. Les données propriétaires mesurent la performance du machine learning pour l'entreprise spécifique, pas à l'échelle du secteur. Pour évaluer la performance du ML à l'échelle du secteur, il faudrait des données agrégées et anonymisées provenant de multiples sources.