S’attaquer aux mauvaises données pour assurer le succès de l’IA dans l’analyse marketing
L’IA permet d’obtenir des informations commerciales, en particulier dans le domaine du marketing. Mais il y a un hic : L’IA ne vaut que ce que valent les données avec lesquelles elle travaille. Si ces données sont erronées, que ce soit en raison d’inexactitudes, d’informations obsolètes ou de préjugés, l’IA vous fournira de mauvaises prédictions et décisions. De mauvaises données peuvent amplifier les problèmes et conduire à des stratégies erronées.
Pour que l’IA soit vraiment efficace, les données doivent être propresvalidées et structurées correctement. C’est sur ce point que les entreprises doivent concentrer leurs ressources. Le nettoyage des données consiste à trouver et à corriger les erreurs, tandis que la validation permet de s’assurer que tout est exact et conforme aux normes nécessaires. La gouvernance est tout aussi importante : elle consiste à définir des règles claires pour la collecte, le stockage et l’utilisation des données afin de garantir la cohérence. Si vous ne faites pas ce travail de base, votre IA ne vous aidera pas. Elle prendra des décisions basées sur des données erronées, ce qui conduira à de mauvais résultats.
Les analystes sont la clé du problème. Ils doivent connaître le contexte de l’entreprise et savoir comment optimiser les données pour que l’IA puisse produire les meilleures informations possibles. Il s’agit de s’assurer que les données s’alignent sur les objectifs de l’entreprise et qu’elles sont réellement exploitables. Il s’agit d’une étape fondamentale qui ne doit pas être négligée.
Identifier les données corroborantes
Lorsque des données semblent peu fiables, il est tentant de les écarter, mais c’est souvent une erreur. Envisagez plutôt de les corroborer avec d’autres sources de données. C’est là qu’intervient le pouvoir de la vérification croisée. Si votre ensemble de données semble erroné, trouvez une source secondaire qui peut confirmer ou infirmer ce que vous voyez.
Prenons l’exemple d’un détaillant aux prises avec des données d’inventaire inexactes. Ses niveaux de stock semblaient erronés, mais lorsque vous avez creusé dans les données de son point de vente (PDV), les choses ont commencé à s’éclaircir. Les chiffres de vente indiquaient des produits à rotation rapide dont les ventes étaient nulles, un indicateur évident que les données d’inventaire ne correspondaient pas à la réalité. Le problème n’était pas seulement que leur système était erroné ; les données de vente leur racontaient une histoire différente, qui leur permettait d’identifier les problèmes de stock et de corriger les pratiques d’inventaire. Ce processus de validation des données à l’aide d’une deuxième source vous permet de trouver plus rapidement des informations exploitables, même si la source de données principale n’est pas parfaite.
Parfois, il s’agit simplement de s’assurer que vous utilisez les bonnes informations au bon moment. L’intérêt de la corroboration des données est qu’elle peut révéler des zones d’ombre, ce qui peut conduire à des décisions plus intelligentes et à de meilleurs résultats, comme par exemple s’assurer que vous avez suffisamment de stocks pour répondre à la demande.
La mauvaise réputation des ensembles de données est souvent due à des valeurs aberrantes bruyantes.
Les données ont souvent mauvaise réputation à cause des valeurs aberrantes bruyantes, ces anomalies qui semblent très éloignées du reste des données. Il est facile de se concentrer sur ces valeurs aberrantes parce qu’elles ressortent, mais elles ne sont pas toujours représentatives de la situation dans son ensemble. Dans de nombreux cas, ces points de données bruyants sont de petites erreurs dans une mer d’informations par ailleurs exactes. Si vous les laissez trop vous distraire, vous risquez de passer à côté des informations précieuses fournies par les données.
Prenons l’exemple d’un ensemble de données sur les polices d’assurance habitation d’un assureur. Il y avait de nombreuses erreurs, des adresses incorrectes, des polices mal groupées ou mal attribuées par différents agents. Ces erreurs rendaient les données peu fiables à première vue. Mais une fois que vous vous êtes concentré sur la résolution de ces problèmes spécifiques, l’ensemble des données est devenu beaucoup plus utile. La majorité des données étaient exactes et utiles ; il suffisait de les nettoyer un peu pour les débarrasser du bruit.
« La leçon à tirer est simple : ne laissez pas les valeurs aberrantes vous faire croire que l’ensemble des données est mauvais. Ciblez ces anomalies spécifiques, corrigez-les et conservez les données précieuses qui se cachent en dessous. «
Comprendre la différence entre les valeurs zéro et nulle
Lorsque vous traitez des données, toutes les valeurs manquantes ne sont pas égales. Il y a une grande différence entre une valeur réellement manquante et une valeur enregistrée comme nulle. Il est nécessaire de comprendre cette distinction pour prendre les bonnes décisions.
Une valeur « zéro » signifie généralement qu’il n’y a pas eu d’activité dans ce domaine, par exemple aucune vente d’un produit particulier au cours d’une période donnée. C’est intentionnel et cela vous apprend quelque chose d’important. En revanche, une valeur « nulle » signifie qu’il n’y a pas de données du tout. Cela peut être dû au fait que le point de données n’a pas été collecté, qu’il a été oublié ou qu’il n’y a tout simplement pas d’informations pertinentes. Connaître la différence entre les deux peut vous aider à déterminer la meilleure façon de traiter les données.
Dans de nombreux cas, les données manquantes (nulles) ne constituent pas un problème insurmontable. Si vous savez pourquoi elles sont manquantes, vous pouvez parfois les estimer en utilisant des données apparentées (processus appelé imputation). Cela vous permet de poursuivre votre analyse. En revanche, si une valeur est nulle, vous savez qu’il n’y a pas d’activité et votre analyse peut donc se poursuivre sans qu’il soit nécessaire de combler cette lacune. En faisant bien cette distinction, vous vous assurez de ne pas mal interpréter les données, ce qui pourrait conduire à des conclusions erronées.
En bref, ne traitez pas le zéro et le nul de la même manière. Les traiter différemment peut vous aider à gérer plus efficacement les données manquantes et à maintenir vos observations sur la bonne voie.
Les erreurs aléatoires dans les ensembles de données peuvent encore fournir des informations utiles
Toutes les erreurs de données ne sont pas égales et, parfois, les erreurs aléatoires peuvent même tourner à votre avantage. Il s’agit d’erreurs qui ne suivent pas de modèle clair, essentiellement des bruits aléatoires. Bien que vous ne puissiez pas toutes les corriger, si les erreurs sont aléatoires, elles s’annulent souvent les unes les autres lorsque vous examinez les données dans leur ensemble. Cela peut vous permettre d’obtenir des informations utiles.
Prenons le cas de deux marques qui fusionnent leurs données de trafic sur le web. Les deux marques disposaient de leurs propres plates-formes d’analyse, chacune avec des méthodes différentes de mesure du trafic. Le résultat ? De légères différences dans les données qui étaient aléatoires et pas nécessairement indicatives d’un problème plus important. Dans ce cas, le fait de supposer que les erreurs étaient aléatoires a permis à l’équipe de continuer à analyser les données au niveau du segment sans s’embarrasser d’imperfections. Elle n’avait pas besoin de corriger toutes les petites erreurs. Au lieu de cela, elle s’est concentrée sur ce qui importait : les tendances au niveau du segment, ce qui a permis à l’entreprise d’économiser des millions.
Si l’objectif est toujours d’obtenir des données parfaites, les erreurs aléatoires ne doivent pas être un obstacle à la prise de décision. Si vous partez du principe que ces erreurs s’annulent, vous pouvez continuer à prendre des décisions intelligentes, même si les données ne sont pas parfaites. Il s’agit de se concentrer sur le signal et non sur le bruit.
Stratégies provisoires pour les ensembles de données défectueux
L’une des plus grandes erreurs commises par les entreprises est d’attendre que les données soient parfaites avant d’agir. En réalité, les données ne sont pas toujours parfaites et attendre qu’elles le soient peut vous ralentir. Mais il y a une bonne nouvelle : vous n’avez pas besoin de données parfaites pour prendre des décisions intelligentes. En fait, de nombreuses entreprises font de grands progrès en utilisant des stratégies provisoires pour travailler avec les données dont elles disposent.
Corroborer les données, nettoyer les valeurs aberrantes bruyantes et comprendre la différence entre les valeurs zéro et nulles sont autant de stratégies pratiques qui vous permettent de continuer à aller de l’avant. Ces stratégies vous aident à tirer parti des données imparfaites disponibles tout en continuant à en améliorer la qualité au fil du temps. L’essentiel est de ne pas s’enliser dans le perfectionnisme des données. Concentrez-vous plutôt sur l’extraction d’informations utiles à partir des données dont vous disposez à l’heure actuelle.
C’est particulièrement important dans des domaines en évolution rapide comme le marketing numérique, où de nouvelles données sont constamment générées. Vous ne pouvez pas vous permettre d’attendre que chaque point de données soit parfait. En tirant parti de stratégies provisoires, vous pouvez commencer à prendre des décisions éclairées dès maintenant, tout en améliorant la qualité de vos données au fil du temps. Une approche agile permet aux entreprises de rester compétitives et de progresser sans être paralysées par l’imperfection.
Principaux enseignements
- La qualité des données est essentielle à l’efficacité de l’IA : Des données de mauvaise qualité conduisent à des prédictions inexactes et à des informations erronées. Investissez en priorité dans le nettoyage, la validation et la gouvernance des données pour vous assurer que vos systèmes d’IA fournissent des résultats précis et exploitables. Les décideurs doivent considérer l’optimisation des données comme un élément fondamental de la réussite de l’IA.
- Utilisez des données corroborantes pour valider vos idées : Ne rejetez pas immédiatement les données non fiables. Utilisez des sources secondaires pour recouper et confirmer vos idées, ce qui vous permettra de tirer des conclusions précises même à partir d’ensembles de données imparfaits. Cette pratique permet de prendre des décisions plus éclairées, en particulier lorsque les données primaires sont douteuses.
- Traitez les valeurs aberrantes bruyantes pour améliorer la fiabilité des données : Isolez et corrigez les valeurs aberrantes bruyantes qui faussent la fiabilité de l’ensemble des données. De nombreux ensembles de données contiennent des erreurs qui ne concernent que quelques points de données. En vous concentrant sur la correction de ces points, vous pouvez améliorer la précision globale de vos données sans perdre d’informations précieuses.
- Agissez rapidement grâce à des stratégies provisoires pour les données imparfaites : Attendre des données parfaites peut ralentir la prise de décision. Utilisez des stratégies intermédiaires, telles que la gestion des zéros et des valeurs nulles ou l’exploitation des erreurs aléatoires, pour extraire des informations des données disponibles. Cette approche permet de maintenir l’élan et de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides, même lorsque les données ne sont pas parfaites.
