Modèles ML et NLP pour le marketing et la publicité

Client

Le client est une entreprise de beauté mondiale axée sur des produits artisanaux naturels. Ils sont populaires auprès des clients à travers le monde. La marque a des lancements de produits mensuels et doit analyser une quantité énorme de données clients. Ils ont donc des difficultés à collecter, analyser et tirer des enseignements des avis sur les produits.

Puisque le client est une marque multinationale, cela leur rend particulièrement difficile l'analyse du sentiment des clients. Aujourd'hui, ils le font manuellement, ce qui prend trop de temps et de ressources. En conséquence, ils manquent de temps et passent à côté de nombreux enseignements. C'est pourquoi leur équipe marketing a commencé à envisager d'adopter l'IA et le machine learning dans les activités marketing.

Le client a demandé à l'équipe DataSqueeze de les aider à exploiter la puissance de l'IA et du machine learning pour leurs objectifs marketing.

Défi : analyser les données et dégager plus rapidement des enseignements marketing

Notre équipe technique devait relever les défis suivants :

1. Automatiser la collecte et l'analyse des données
2. Obtenir des prédictions fiables sur le comportement des clients
3. Tirer des enseignements des données clients pour réajuster les activités marketing et publicitaires
4. Appliquer des Modèles NLP pour une analyse des sentiments multilingue rapide et efficace.
5. Trouver des influenceurs beauté pour collaborer

Solution : Modèles de machine learning pour le marketing & la publicité

Le client a choisi DataSqueeze pour deux raisons. Premièrement, DataSqueeze a une vaste expérience en IA et data science, notamment dans le développement de modèles de machine learning pour des initiatives marketing. Deuxièmement, nous disposons de nos outils propriétaires d'analytics social media. Intégrer un package d'analytics est plus simple et plus rapide que d'en développer un nouveau à partir de zéro.

Pendant la phase de planification du projet, nous avons rassemblé toutes les exigences du client, estimé le temps et les risques, et élaboré un ensemble de plans.

Puisqu'ils voulaient tirer le meilleur parti de leurs données, nous avons décidé d'intégrer nos modèles d'IA et de ML sur mesure dans leur plateforme. C'était la manière la plus simple d'analyser le comportement des clients et de cibler des segments plus définis. Le segment étroit est plus facile pour faire de la publicité. Les modèles de machine learning pour le marketing auxquels nous avons donné accès ont permis de suivre les indicateurs d'engagement et la performance du contenu. Grâce au ML, le client peut comprendre où il est sûr de placer des annonces et où il ne l'est pas. Cela évite les erreurs de publication du contenu sur les mauvaises plateformes et au mauvais moment.

Notre équipe a également aidé le client à transformer les avis des clients en informations utiles. Nous avons utilisé le NLP pour les aider à comprendre comment le public perçoit leur marque, comment il aime leur dernière sortie et ce qu'il en dit sur les réseaux sociaux. L'analyse de sentiment a suggéré comment remodeler la prochaine sortie et mieux cibler le public.

Résultat : Analyse rapide des données, modélisation et prédiction du comportement des consommateurs

Nous avons aidé le client à découvrir la puissance du machine learning pour le marketing.

Notre solution a considérablement bénéficié à la marque du client et lui a permis de détenir les cartes du marché de la beauté.

Avantages en un coup d'œil :

• collecte et analyse de données automatisées
• prédiction du comportement des consommateurs (précision jusqu’à 89 %)
• suivi de la santé de la marque
• analyse de sentiment en plusieurs langues (précision jusqu’à 93 %)
• analyses en temps réel des influenceurs beauté : performance des influenceurs, détection des faux influenceurs, portée, suivi du taux d'engagement et analyses d’audience
• analyses d’audience pour améliorer la pertinence contextuelle et ajuster le bon type de publicités
• 35 influenceurs beauté trouvés via notre plateforme
• 8,3 millions d'impressions obtenues grâce à des collaborations avec des créateurs Instagram en 3 mois
• suivi en temps réel des campagnes de marque
• modèles de machine learning utilisés pour améliorer la publicité en ligne

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