Comment un état d'esprit "test and learn" permet-il aux marketeurs d'obtenir de bons résultats avec l'IA de Google ?

Analyse de la bonne réponse

• Un état d'esprit "test and learn" est fondamental avec l'IA de Google car il implique une itération et une adaptation continues.
• L'IA automatise l'optimisation et accélère la collecte de données sur les performances. Pour exploiter pleinement cette vitesse, les équipes doivent être capables de décloisonner les processus (par exemple, entre les équipes marketing, produit et ventes).
• Cette collaboration interfonctionnelle permet de comprendre rapidement les insights de l'IA, de partager les apprentissages et d'identifier rapidement des solutions concrètes et des optimisations qui peuvent être mises en œuvre sans délai, maximisant ainsi l'efficacité des campagnes.

Analyse des mauvaises options

• En permettant aux responsables d'identifier plus rapidement les composants peu performants. L'IA aide effectivement à l'identification, mais le "test and learn" va plus loin : il s'agit d'expérimenter activement pour résoudre ces problèmes et non uniquement de les détecter.
• En permettant aux équipes de tester plusieurs objectifs d'entreprise en même temps. L'IA de Google est plus efficace lorsqu'elle est orientée vers un objectif clair ou un ensemble d'objectifs cohérents. Tester de nombreux objectifs simultanément peut diluer les efforts et la capacité de l'IA à apprendre et à optimiser efficacement. L'approche "test and learn" se concentre généralement sur l'optimisation séquentielle ou focalisée.
• En favorisant l'émulation à l'échelle de l'entreprise. Bien que le succès puisse inspirer, l'émulation n'est pas le mécanisme direct par lequel le "test and learn" avec l'IA améliore les résultats. L'accent est mis sur l'expérimentation systématique et l'apprentissage basé sur les données pour l'optimisation des performances.