Analyse de données & tracking de site web

En mai 2022, deux entreprises spécialisées dans l'analyse des comptes Twitter, SparkToro et Followerwonk, ont mené une étude conjointe sur la proportion de comptes Twitter actifs étant fake ou spam. Selon cette analyse, environ 19,42% des comptes actifs (c'est-à-dire ayant tweeté au moins une fois dans les 90 derniers jours) répondent à des critères de faux comptes ou de comptes spam. Cette proportion est quatre fois plus élevée que l'estimation officielle de Twitter pour la fin de 2021. L'analyse détaillée incluait plusieurs jeux de données, dont un échantillon aléatoire de 44 058 comptes publics actifs et les followers de figures très médiatisées comme Elon Musk. Des techniques de machine learning ont été utilisées pour identifier les comptes suspects, en se basant sur 17 signaux corrélés au spam. Malgré une approche conservatrice afin de minimiser les faux positifs, l'étude révèle une réalité alarmante sur l'omniprésence des comptes inauthentiques sur la plateforme. Les auteurs insistent sur la transparence et la reproductibilité de leur méthode, invitant d'autres chercheurs à vérifier ou à compléter leurs résultats. Cet article offre non seulement des chiffres fascinants mais aussi une exploration approfondie des défis que pose la détection des faux comptes sur les réseaux sociaux. Pour plus de détails, y compris les implications potentielles pour l'acquisition avortée de Twitter par Elon Musk, lisez l'article complet.

Pourquoi un Audit Analytique est Indispensable : Garantissez l'Exactitude de Vos Données Dans un monde où les entreprises perdent près de 13 millions de dollars par an en raison de données erronées, il est essentiel de réaliser des audits analytiques. Ces audits permettent de détecter les configurations défectueuses et les données biaisées, qui peuvent mener à des décisions marketing mal orientées. Les audits analytiques sont essentiels pour s'assurer que les données utilisées pour les campagnes marketing sont fiables. Différents aspects doivent être examinés : l'installation correcte des codes analytiques, la vérification des accès utilisateurs pour la sécurité, la segmentation des données, et l'exclusion des informations non pertinentes. Il est également crucial de comparer les données des outils analytiques avec les chiffres de back-end pour garantir leur précision. En effectuant des audits réguliers, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données soutiennent leurs objectifs marketing plutôt que de les entraver. Les audits permettent de poser les bonnes questions et de garantir que les chiffres alignent avec les réalités du marché. En fin de compte, un audit analytique efficace peut mener à des campagnes mieux exécutées et à une utilisation optimale du budget marketing. Intéressé(e) ? Découvrez tous les détails pour réaliser un audit analytique optimal et assurer le succès de vos campagnes marketing dans notre article complet.

Titre: Guide d'utilisation de GPT pour l'analyse du marketing digital (avec exemples) L'intelligence artificielle, qu'on l'adore ou qu'on la déteste, transforme radicalement le marketing digital. Les modèles de langage de grande taille, comme ChatGPT, jouent un rôle clé dans cette évolution. Cet article explore comment utiliser la fonctionnalité d'Analyse Avancée des Données de ChatGPT pour aider les analystes marketing à rester compétitifs. La clé pour tirer parti de GPT est de commencer avec des données propres. Il est crucial de structurer correctement les données avant de les charger dans l'outil. Une fois les données en place, demandez à GPT s'il comprend bien vos données pour éviter tout malentendu. Ensuite, segmentez clairement vos données dès le début afin d'optimiser les analyses futures. Posez des questions gourmandes en temps à GPT, comme l'application de modèles de prévision ou l'établissement de corrélations entre différents ensembles de données, pour exploiter pleinement sa puissance de calcul. L'article déploie également des astuces pour apprendre de la sortie générée par GPT, notamment en observant ses processus internes pour se familiariser avec des langages de programmation tels que Python. Enfin, il est possible d'essayer de générer des visualisations de données avec GPT, bien que des outils plus spécialisés comme Looker Studio, Power BI ou Tableau soient souvent préférables. En somme, l'article encourage une approche optimiste face à l'IA, soulignant que l'intelligence artificielle a besoin des humains pour s'optimiser. Pour découvrir en détail toutes ces stratégies et conseils précis, lisez l'article complet. Vous y trouverez de nombreuses pistes pour enrichir votre pratique de l'analyse marketing grâce à GPT.