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Les tendances du e-commerce en France by Skeelbox

Les tendances du e-commerce en France by Skeelbox | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

M-commerce & e-commerce, comment se porte le marché ?

D’après les derniers chiffres de la Fevad, Skeelbox le cabinet de conseil en stratégie et e-commerce s’est penché sur le sujet et nous répond à travers une belle infographie. Retenez que :

Pour le e-commerce :
- 6000 sites e-commerce réalisent un chiffre d’affaires supérieur à 1 million d’euros;

- Le montant moyen d’une transaction est de 81€ et les principaux acteurs qui en profitent sont les grands Amazon, Ebay & Cdiscount.

Pour le m-commerce :
- Le marché a explosé et a dépassé les 4 milliards d’euros en 2014;

- Ils sont seulement 24% des acteurs de la vente en ligne a disposer d’un site mobile ou de leur propre appli. Comment répondre aux 6 millions de Français achetant via leur mobile …

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Impacts of e-social (media, mobile, solomo, smo) & AI / deep learning / IoT on customer insights and brand strategies
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Hello human, how may I help you today?’ - AI, marketing, and how to keep your job

Hello human, how may I help you today?’ - AI, marketing, and how to keep your job | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
‘Hi, there! How can I help you today? P.S. I’m not a bot.’

I saw this message in a chat window earlier this week, and it caught my attention mainly because this AI chatbot wasn’t using Artificial Intelligence. Though tools like this will help to automate communication and will shape our consumption habits, the human element will never be fully replicated. With bots already ubiquitous in our daily lives, the human marketer may soon have to convince us that AI is nothing to fear, while simultaneously working to differentiate themselves from a programme that can do their work 100x faster.


‘Goodbye human’

Successful marketing campaigns need a certain level of instinct or empathy to reach an audience, but an astonishing amount of marketing tasks have already been automated. A lot of digital lead generation focuses on how to get website visitors to exchange their details for an exclusive piece of content like a white paper. Once this information is completed, software like Ninja Forms or Inbox25 can send the white paper automatically, schedule a follow-up call, set reminders, update customer preferences on the CRM, and integrate with any number of other applications to keep that customer happy and find others like them.

So what about relating to that customer enough to interest them in the first place? Surely that needs the human touch? In the same way that AI can learn from publicly available computer code to write new programmes, or learn from audio for voice recognition, it can also learn to write by using the copious amount of content available online.

Aaron Souppouris, Senior Editor at Engadget conducted an experiment using a Recurrent Neural Network (RNN) devised by Andrej Karpathy – now Director of Artificial Intelligence at Tesla. The programme analysed text and used it to create new sentences character by character – it wasn’t perfect, but it improved exponentially when fed more sample text.

Content produced like this would clearly need to be edited by a human at first, but considering the rate at which these programmes learn and improve, it is only a matter of time before they can create text indistinguishable from an average, if slightly boring, content writer. Google, Facebook and the like already use algorithms to decide which articles to show us, so if the content is written by similar algorithms, will everything we read be personalised to our taste, based on a computer’s judgement?

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Les interviews IA et TransMarketing : Questions à Arnaud Le Roux

Les interviews IA et TransMarketing : Questions à Arnaud Le Roux | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Vous accompagnez la transformation digitale des entreprises depuis de nombreuses années. Aujourd’hui nous passons à une nouvelle étape de transformation avec l’Intelligence Artificielle. Comment les dirigeants d’entreprise et leurs collaborateurs appréhendent-ils l’arrivée de l’IA ?

Pour ce que j’en vois depuis plusieurs années, ils l’appréhendent peu ou mal. Globalement la perception de l’intelligence artificielle dans l’entreprise reste floue, mal perçue et parfois même irrationnelle. D’un autre côté l’IA attire, questionne. Le sujet n’est donc pas totalement absent des débats, mais rarement de façon rationnelle.


Diriez-vous que nous sommes à une étape d’observation, de compréhension, de réflexion ou de passage à l’acte ?

De mon point de vue, certaines entreprises (beaucoup de startups) étant passées à l’acte, d’autres sont en réflexion pendant que d’autres encore cherchent à comprendre et qu’enfin les plus frileuses observent. On ne peut dire sur ce sujet que c’est blanc ou noir. C’est aussi dû à la structure même desdites entreprises, leur taille, leur « mindset », leur domaine d’activité, la disruption engagée sur leur domaine et donc la nécessité d’y aller vite ou pas, etc etc etc…

Ce que je veux dire par là, c’est qu’il n’y a pas de procès à avoir. Si on compare Netflix et Air Liquide, on se doute que l’IA est plus naturellement ancrable (et ancrée) dans l’une plus que l’autre.
L’Intelligence Artificielle touche toutes les fonctions… Faisons un focus sur le « TransMarketing », un Marketing transcendé par l’IA.

 

Quels sont selon vous les principaux apports de l’IA à cette fonction ?

Nous sommes passés d’une ère du marketing de masse à celle du persona. On adresse toujours massivement mais vers des groupes identifiés. Et la prochaine ère du marketing sera celle de l’ultra-personnalisation. Dans ce changement de paradigme, chaque marque aura un dialogue unitaire et contextualisé avec chaque client.

Il est impossible pour une marque d’avoir une équipe dédiée, j’entends par là : « des êtres humains » dédiés à ces tâches. Trop de data, de volumes, de variétés de contenus, de vélocité réclamée partout sur la planète, à chaque instant… Seules les intelligences artificielles pourront traiter cette masse de data de façon cohérente, mais aussi apprenante.

Ici nous parlons de traitement automatique de « masses » (masse-data, mais aussi « multi-tasking ») mais l’IA sera la seule à pouvoir analyser unitairement chaque consommateur, connaître son profil, son évolution, sa consommation, ses comportements. L’IA pourra bien sûr aller plus loin en analysant les tendances, et en créant les besoins de demain, ce qui sera un support au marketing extrêmement puissant, par définition. On parle d’ailleurs beaucoup de NeuroMarketing depuis quelques temps, et pour les temps à venir, car il s’agit bien ici de traduire en acte d’achats (du moins de consommation) via les neurosciences, les comportements des gens.

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Internet des objets IoT : quels enjeux pour les marques ?

Internet des objets IoT : quels enjeux pour les marques ? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
« Les 10 dernières années ont reposé sur la construction d’un monde mobile-first. Au cours des 10 prochaines années, nous allons passer à un mode IA-first », Sundar Pinchai, PDG de Google.

Alors que la question de l’intelligence artificielle commençait depuis quelques années à glisser d’un domaine scientifique marginal vers une sphère plus élargie, cette injonction péremptoire prononcée en 2016 par le grand gourou du digital a fini d’entériner la question dans le débat public. Dès lors, tout s’est accéléré.

Le terme d’intelligence artificielle est devenu le nouveau keyword pour tous les acteurs du digital, les marques s’y sont donc engouffrées pour des utilisations marketing, les populations les moins initiées en ont pris peur, et le politique s’en est même emparé, Benoit Hamon avec sa proposition de taxer les robots ou encore plus récemment le rapport Villani.


Intelligence artificielle ?

Pour comprendre ce que représente l’intelligence artificielle de nos jours, il convient de remonter à ses origines. Historiquement le terme est apparu au milieu du 20ème siècle avec les travaux d’Alan Turing, qui via son test désormais célèbre, questionnait la possible capacité des machines à pouvoir « penser ». Depuis le superordinateur Watson d’IBM a vu le jour, et a gagné en 2007 le jeu Jeopardy contre les meilleurs joueurs de l’époque ; Google Deepmind de son côté a développé AlphaGo, un logiciel qui a écrasé 5 à 0 le champion européen du jeu de go en 2016. Aussi, la définition arrêtée aujourd’hui de l’IA, est « l’ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence », soit le moyen pour une machine de penser comme un humain grâce à des programmes ou algorithmes informatiques.

Mais si l’intelligence artificielle date de plus de 50 ans pourquoi un tel engouement autour de cette technologie qui doit façonner l’ensemble de notre société dans les années futures ?

D’une part les flux de data générés par les humains et machines connaissent une croissance exponentielle depuis l’avènement d’internet et des réseaux, et d’autre part, la puissance de nos hardwares et softwares est enfin telle que les algorithmes complexes créés sont capables d’analyser – si ce n’est en aucun cas en totalité – une partie non négligeable de ces données sans nécessiter d’action humaine. Dans cette optique il semble tout à fait légitime que les métiers du marketing, dont l’un des objectifs principaux est d’avoir la connaissance la plus fine des consommateurs, se soient penchés sur les possibles manières d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs processus. Qu’en est-il ?

Le marketing se focalise sur l’analyse de la data consommateur. Grâce à l’IA, il est désormais possible d’analyser un volume de data sans précédent, et ce, dans des délais extrêmement courts, avec pour buts d’arriver à une connaissance très granulaire des consommateurs, de pouvoir prévoir leurs comportements voire de stimuler de nouveaux besoins. Les marques ont donc ainsi réussi à mettre en place des stratégies data-marketing à l’aide des technologies de l’intelligence artificielle : DMP, automation, segmentations de clientèles ou d’audiences, achat média en programmatique, affichage évolutif… L’IA synchronise l’exploitation et l’activation de la data, afin de pouvoir, in fine, tenter de délivrer le fameux « bon message, à la bonne personne, au bon endroit, au bon moment ».

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5 Crucial Data-Driven Marketing Trends and How to Exploit Them

5 Crucial Data-Driven Marketing Trends and How to Exploit Them | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
As the amount of data available online continues to grow, so do advanced marketing strategies that businesses can adopt to harness and use all that valuable information. You may be wondering where to start or how to enhance your data-driven marketing efforts.

Here are five trends and how to take advantage of them to move to the front of the pack:


1. Personalized User Experiences

Have you ever logged into your Amazon account and found customized product recommendations based on your shopping and browsing activity? Or found your homepage experience personalized in real time to reflect your online behavior? These are examples of how marketers are using data to understand their customers better and create individualized user experiences.

To adopt this strategy:
- Identify your target customers’ demographics and tailor your content and website experiences accordingly. For instance, if you’re looking to sell to women age 18-34, depict such a person on your homepage.
- Feature the products or services that generate the majority of your revenue on your homepage and make them easy to find.
- Employ such tools as Optimizely, along with data you already have, to gain valuable customer insights and use them to quickly create different personalized homepage experiences for your customers. You should also look for a tool that will allow you to conduct A/B testing on different homepage variations to determine which one will produce higher consumer engagement.

2. Predictive Analytics

“Predictive analytics is the use of data, statistical algorithms, and machine learning techniques to identify the likelihood of future outcomes based on historical data,” according to SAS’ definition. “The goal is to go beyond knowing what has happened to providing a best assessment of what will happen in the future.”

You can apply this approach to advance account-based marketing (ABM), which promotes sales-and-marketing alignment by focusing only on key target accounts that match your company’s ideal customer profile. The goal: better understand which companies are most likely to do business with you. In the B2C world, predictive analytics can help you focus your ad spend on the right people, helping you achieve a higher ROI.

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Étude : le marché français de la publicité digitale au premier semestre 2018

Étude : le marché français de la publicité digitale au premier semestre 2018 | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Le Syndicat des Régies Internet présente les résultats de la 20ème édition de l'Observatoire de l'e-pub, un état des lieux du marché français de la publicité digitale au 1er semestre 2018 réalisé par PwC en partenariat avec l'UDECAM. 26 acteurs du marché ont été interviewés dans le cadre de l'étude, comme TF1

Via TROUVE LIONEL
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[Retour d’expérience] Comment La Poste a-t-elle repensé l’expérience utilisateur sur son parcours online B2B ?

[Retour d’expérience] Comment La Poste a-t-elle repensé l’expérience utilisateur sur son parcours online B2B ? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Quand on pense expérience client digitale réussie, on se réfère rarement au secteur BtoB. Pourtant, les clients de ce marché ont les mêmes exigences que les autres vis-à-vis de leurs sites e-commerce préférés! En effet, le digital a aboli les frontières entre BtoB et BtoC, entre vie privée et vie professionnelle, et oblige les acteurs B2B à s’emparer du numérique et à faire évoluer leurs offres et leurs moyens de communication.

C’est justement l’un des chantiers mené par La Poste et plus précisément, la division Marketing, en repensant avec l’agence du marketing client Kiss The Bride, son portail web «Assistant Courrier» pour sublimer l’expérience utilisateur B2B.


Le Brief: La Poste Solutions Business, le partenaire facilitateur des entreprises

Si tout le monde connaît l’activité courrier et services postaux du Groupe La Poste, rares sont ceux qui maitrisent les autres branches du Groupe. À la fois banque, assurance, opérateur de téléphonie mobile et fournisseur de services numériques et de solutions commerce, La Poste est une entreprise multi-métiers (5 branches d’activités) qui ne lésine pas sur sa transformation digitale. Le Groupe entreprend en effet de nombreux chantiers pour être au rendez-vous de son plan stratégique, «La Poste 2020: Conquérir l’avenir», et se donner les moyens d’accélérer son développement, tout en s’adaptant aux nouveaux enjeux de son environnement.

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Le prédictif s'impose dans le marketing

Le prédictif s'impose dans le marketing | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Prévoir ce que le consommateur désire acheter, le montant de son panier, le meilleur moment pour le stimuler et conclure la vente… telles sont les promesses du marketing prédictif. Même en B to B.

Avec l'émergence des outils prédictifs, les traditionnels logiciels de gestion de la relation client (CRM) n'ont qu'à bien se tenir. C'est du moins ce qu'augure l'arrivée de l'intelligence artificielle (IA) dans le marketing. Une promesse qui ne sera tenue qu'à condition de générer et gérer des océans de données issues aussi bien de l'entreprise via le CRM, le site Internet, la logistique de livraison, le centre d'appels… qu'à l'extérieur : réseaux sociaux, avis de consommateurs, etc.

L'argument est massue : acquérir de nouveaux clients coûte cher, bien plus cher que de fidéliser ceux déjà acquis. D'où la nécessité d'éviter qu'ils ne se désinscrivent aux offres à cause d'une campagne de mails jugée trop invasive ou d'une offre concurrentielle soudainement plus alléchante.


La personnalisation augmente les ventes

L'émergence de l'IA concourt à la création d'une nouvelle génération de start-up dédiées au marketing prédictif, et pas seulement dans le B to C. GetQuanty, fondée à Paris par Hervé Gonay, Xavier Paulik et Bruno Barandas, propose à ses 300 clients (BNP Paribas, Dassault Systèmes, Kärcher, Orange, SFR, Jabra…) d'analyser les processus de décision d'achat des acheteurs professionnels. « Adresses IP, navigations sur les sites de notre client, cookies… à partir d'informations composites, nous construisons des profils non pas d'individus mais d'entreprises. Ensuite, nous relions les visites à différents salariés de l'entreprise acheteuse », précise Xavier Paulik, cofondateur de GetQuanty. Selon la taille et le secteur d'activité de l'entreprise, il faut compter entre trois et cinq personnes pour parvenir à l'achat final. « Nous modélisons le processus des décisions d'achat dans chaque entreprise ainsi identifiée. »

Le processus est identique ou presque en B to C. En se basant sur des historiques de ventes et de navigation, les algorithmes repèrent les visiteurs les plus prêts à passer à l'achat. « Notre moteur d'IA calcule tous les agrégats permettant de dire que, ce matin, tels prospects sont prêts à être convertis en clients avec tel produit et quels seront les volumes de recette », lance Amaury Martin, responsable des ventes chez Emarsys, un éditeur d'origine autrichienne qui agrège les données de 2,9 milliards de profils clients. « Nous déchargeons les marketeurs du nettoyage de leurs données, de leur segmentation, des calculs par tranche d'âge, récurrence d'achat, panier moyen, canaux de vente ou d'abandon de la vente, etc. »

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Vers une IA plus humaine pour séduire et fidéliser les consommateurs

Vers une IA plus humaine pour séduire et fidéliser les consommateurs | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

73% des consommateurs affirment avoir déjà interagi avec une IA et plus de moitié ont été satisfaits de cette expérience. C'est ce qui ressort de l'étude de Capgemini, réalisée auprès de 10 000 consommateurs et plus de 500 entreprises répartis dans 10 pays*. Cependant, pour séduire les consommateurs, un équilibre entre IA et interactions humaines est privilégié par 55% des interrogés. Pour 64%, il faudrait même que l’IA devienne plus humaine.

Les consommateurs apprécient l’équilibre entre IA et êtres humains.

Selon le rapport du Digital Transformation Institute, la disponibilité permanente de l’IA et le contrôle qu’elle permet sur les interactions, sont des points positifs pour 63% des consommateurs, déjà initiés à cette technologie. Mais alors que l’IA prend de plus en plus de place dans leur quotidien, il s’avère que plus celle-ci est dotée d’une intelligence proche de celle de l’Homme, plus les consommateurs se sentent à l’aise. Cette humanisation de l’IA pourrait même être un facteur de fidélisation puisque 49% des interrogés affirment qu’ils se sentiraient plus proches des organisations offrant des interactions IA plus humaines et donc seraient aptes à dépenser davantage.

Mais attention, une IA plus humaine ne signifie pas à l’apparence semblable à celle d’un humain. Ce critère semble au contraire déranger plus de la moitié des consommateurs, qui préfèrent une IA à la voix humaine ou même capable d’interpréter les émotions. De cette manière, un juste équilibre entre IA et humain paraît correspondre aux interrogés de tous âges, bien que 66% souhaiteraient malgré tout être avertis lorsque l’IA est utilisée par les entreprises dans les interactions.

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Management AI: Types Of Machine Learning Systems

Management AI: Types Of Machine Learning Systems | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Developers know a lot about the machine learning (ML) systems they create and manage, that’s a given. However, there is a need for non-developers to have a high level understanding of the types of systems. Artificial neural networks and expert systems are the classical two key classes. With the advanced in computing performance, software capabilities and algorithm complexity, analytical algorithm can arguably be said to have joined the other two. This article is an overview of the three types.


Artificial Neural Networks

The ML architecture getting most of the press is the artificial neural network (ANN), alternately called the convolutional neural network (CNN). In theory, the CNN is a form of the ANN that has become the type almost always discussed in academic circles and conferences, but they are close enough alike when compared to the other two methods discussed below (expert systems and analytics).

The concept of ANNs traces back to 1943, when Warren McCullough and Walter Pitts first defined a model for brain activity based on mathematics and logic. The limits of computing at that time meant ANNs did not have an impact on business until this century. Faster, cheaper compute and advances in networking and parallel computing enabled performance improvements and helped push ANNs to the ML forefront.

The ANN is a type of deep learning, a way for computers to leverage understanding of how a brain works. “Leverage” is an important word, as as ANN developers do not mean to imitate the brain but to use some general ideas of how the brain works. According to one textbook, “The modern term ‘deep learning’ goes beyond the neuroscientific perspective on the current breed of machine learning models. It appeals to a more general principle of learning multiple levels of composition, which can be applied in machine learning frameworks that are not necessarily neutrally inspired.” (Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. 2016. Deep Learning. The MIT Press)

The ANN is a group of nodes, each in a layer. ANNs include an input layer, an output layer, and any number of hidden layers that process information. Nodes within each layer are identical and process the information passed to it by the previous layer. For instance, in vision, one layer might identify edges of objects through locating gradients, while more advanced layers build on top of that to recognize more complex concepts.

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Apple’s new AI chief now oversees Siri, Core ML, and machine learning teams

Apple’s new AI chief now oversees Siri, Core ML, and machine learning teams | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Apple has combined its various artificial intelligence divisions into a new structure led by recent hire John Giannandrea, formerly Google’s head of search and AI. TechCrunch first reported the restructuring earlier today, and Apple confirmed the change with an update to its executive leadership page. Giannandrea will now be in charge of Apple’s machine learning division, its Siri team, and the Core ML team. Core ML is the machine learning API Apple launched last year to help native AI tasks and AI-focused apps and services from third-party developers run more efficiently on iOS devices.

Giannandrea’s official title will be chief of machine learning and AI strategy, and it’s clear Apple leadership is putting its faith in the executive to help beef up its AI efforts. Apple lags behind in key AI areas like natural language processing and computer vision, both of which are necessary to power voice assistant features within Siri and new, more cutting-edge technology like augmented reality apps that rely on object recognition.
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L’obsolescence programmée est devenue une économie durable...

L’obsolescence programmée est devenue une économie durable... | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

Face à la périlleuse tradition de l’obsolescence programmée, viennent se glisser nos chères initiatives durables. L’occasion de séduire et de nous emporter avec plus de force sur le terrain du cycle de vie des produits.

Dès 1928, Printer's Ink, un influent magazine de publicité déclarait : « un produit qui ne s’use pas est une tragédie pour les affaires ». Le concept de l’obsolescence programmée qui enveloppe « l’ensemble des techniques qui réduisent délibérément la durée de vie d’un produit » a passé l’épreuve du temps pour s’ancrer « durablement » dans les pratiques des entreprises. Un « dopage » institué pour les ventes qui n’est pas sans rappeler aussi que la vie pratique se passionne pour ce qui est nouveau. À moins que... les temps ne changent.

Des nouveaux modèles de lois

Certes, l’idée d’une obligation légale de cette obsolescence a été envisagée à des fins sociales par Bernard London, dans les années 30. Surconsommer pour faire tourner l’économie, dit-on. Pourtant, le mythe et la fascination d’une liberté grâce à la consommation sans limite a vécu. Et l’enjeu de la durabilité des ressources s’est inséré. À tel point qu’en France, l’obsolescence programmée est un délit passible de prison depuis 2015. L’association Halte à l’Obsolescence Programmée (HOP) médiatisée pour avoir attaqué Apple sur le sujet rétorque par la voix de Camille Fabacher : il s’agit purement et simplement de « droits sociaux » que d’avoir à faire à des produits qui répondent aux enjeux de durabilité. Si on attend d’autres initiatives pour pallier ces complaisances, quelles sont les initiatives qui sortent, d’ores et déjà, de l’ordinaire du jetable ?

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70 millions de comptes suspectés de propager des fake news supprimés par Twitter

70 millions de comptes suspectés de propager des fake news supprimés par Twitter | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Twitter a suspendu en deux mois plus de 70 millions de comptes suspectés de propager de fausses informations dans le cadre de sa lutte contre les activités malveillantes, indiquait samedi le Washington Post. Selon le quotidien américain, qui cite des données confirmées par Twitter, le taux de suspensions est en moyenne de plus d'un million par jour et a connu un pic à la mi-mai, quand plus de 13 millions de comptes douteux ont été suspendus en une seule semaine. La tendance reste la même en juillet, selon le journal. Les principaux réseaux sociaux, Facebook et Twitter en tête, ont mis en place des règles plus strictes pour les publicités politiques, après les vives critiques sur leur "laxisme" face à la prolifération de fausses informations pendant la campagne électorale américaine de 2016. Dans de nombreux cas, les messages étaient postés par des "bots" (comptes automatiques) ou des comptes basés en Russie. En mai, Twitter avait annoncé l'entrée en vigueur prochaine de nouvelles règles pour les annonceurs politiques, qui devront fournir des documents authentifiés prouvant qu'ils se trouvent bien aux Etats-Unis. Alors que des élections parlementaires auront lieu en novembre, les candidats devront, eux, être clairement identifiés en tant que tels sur leur compte. En février, la justice américaine a inculpé 13 ressortissants russes accusés d'avoir participé à "une guerre de l'information contre les Etats-Unis" sur les réseaux sociaux, en exacerbant les tensions raciales et politiques pendant la campagne électorale pour favoriser le candidat républicain Donald Trump et dénigrer sa concurrente démocrate Hillary Clinton. Le procureur spécial Robert Mueller mène depuis plus d'un an une enquête pour déterminer si l'équipe de campagne de M. Trump s'est volontairement associée avec des responsables russes pour favoriser l'élection du milliardaire, ce que M. Trump réfute. "Twitter se débarrasse de faux comptes à une vitesse record", a écrit samedi le président américain sur le réseau social qu'il utilise quotidiennement, en se demandant si ceux du New York Times et du Washington Post, deux journaux qu'il vilipende régulièrement pour leur couverture de sa politique, faisaient partie du lot.
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Instagram, Facebook, Snapchat... L'e-commerce s'installe (aussi) sur les réseaux sociaux

Instagram, Facebook, Snapchat... L'e-commerce s'installe (aussi) sur les réseaux sociaux | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

Depuis plusieurs mois, Facebook, Snapchat et Instagram multiplient les annonces en matière de publicité et d’achat en ligne pour attirer les marques. Quelles sont les dernières nouveautés, et qu’en pensent les consommateurs ?

La tendance au shopping en ligne se développe, et les réseaux sociaux l'ont bien compris. Snapchat a passé un partenariat avec Seat Geek pour que les utilisateurs puissent acheter des tickets de concerts depuis l’application, Instagram a ouvert ses “shopping tags” aux stories, et Facebook met désormais l’accent sur la satisfaction après-vente de ses clients. Comment et pourquoi surfent-ils sur cette vague du e-commerce ?

Pour booster les ventes, les réseaux sociaux repensent la publicité, et ça plaît

Snapchat passe à un niveau supérieur de la publicité. Objectif : inciter à l'achat grâce à de véritables expériences. Après avoir introduit les publicités de produits, dont certaines sont obligatoires depuis mai 2018 pour ceux qui suivent les Snapchat Shows, le réseau a ouvert aux marques l'utilisation de ses filtres en réalité augmentée - les "lenses". Ces derniers permettent aux utilisateurs d'essayer le produit de manière virtuelle, pour se projeter et acheter plus directement. Les commerçants payent en échange une commission à Snapchat, selon le même modèle que la création de geofilters. Et nouveau : depuis avril 2018, la fonctionnalité "Shoppable" est disponible sur ces lenses. Un petit logo "Shop Now", au-dessus du filtre sponsorisé, permet à l'utilisateur de se rendre directement sur le site de la marque.

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This AI Startup Could Be The Next DeepMind

This AI Startup Could Be The Next DeepMind | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Most people find it a pain to receive parcels in wide time slots like, say, between 8 a.m. and 5 p.m., so when delivery startup Paack offered a service in which everyone could narrow that window down to one hour, with no extra charge, it had a challenge on its hands. The startup’s routing engine worked but needed to be more efficient.

Enter Prowler.io, a Cambridge, U.K.-based machine-learning startup that bills itself as a decision-making platform for any company with complex problems to solve.

Paack’s contact at venture firm Balderton in London introduced it to Prowler in February 2018, and within months its delivery vans and trucks were being coordinated by an intelligent, digital simulation.

With the beta test over, Paack’s CEO, Fernando Benito, sees a potential benefit to his bottom line. Some of his startup’s deliveries are now 15% more efficient, he tells Forbes.

“If we have a better forecast, we should improve our resource allocation,” he adds during a phone interview from his headquarters in Barcelona, Spain. “Margins should also increase.”
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Omnicom Takes Data-Driven Marketing To The Next Level With Launch Of "Omni"

Omnicom Takes Data-Driven Marketing To The Next Level With Launch Of "Omni" | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Omni Drives People-Based Precision Marketing at Scale Across Creative, Media and CRM

Leading global marketing and corporate communications company Omnicom Group, Inc. announced the roll-out of Omni, its people-based precision marketing and insights platform, designed to identify and define personalized consumer experiences at scale across creative, media, CRM as well as other Omnicom practice areas.

Omni delivers a first-of-its kind, single view of the consumer that can be dynamically tracked and shared across all marketing practices. Omni transforms the way Omnicom teams work, collaborate and deliver value, from insights generation to audience building, channel planning, creative development and message distribution. All of the activities are continuously measured and optimized with attribution tied to client performance at every step of the consumer journey.

At the core of Omni is the industry’s most robust people-based identity graph – a database of connected consumers built from all significant identity authorities including Neustar, LiveRamp and Experian among several others. The identity graph links second-by-second consumer behaviors to reveal how people connect, engage and transact with brands; joining data sets using a methodology that respects regional regulatory and privacy practices.
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Microsoft demonstrates ethical leadership in calling for regulation of facial recognition

Microsoft demonstrates ethical leadership in calling for regulation of facial recognition | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
What a change a CEO makes. Microsoft’s CEO Satya Nadella has made a number of significant changes at the company which have improved its fortunes and reputation — not the least of which is taking stronger ethical positions on technology issues than his predecessor and most of his competitors and peers.

Nadella was the first major tech CEO I saw forcefully discuss the importance of ethical technology development at the company’s 2017 Build developer conference. (Apple’s Tim Cook has also done so. but in a more self-interested way.) The most recent example of Microsoft’s ethical leadership is company President Brad Smith’s call for federal regulation of facial recognition technology on Friday:

Facial recognition technology raises issues that go to the heart of fundamental human rights protections like privacy and freedom of expression. These issues heighten responsibility for tech companies that create these products. In our view, they also call for thoughtful government regulation and for the development of norms around acceptable uses . . .

[I]f there are concerns about how a technology will be deployed more broadly across society, the only way to regulate this broad use is for the government to do so. This in fact is what we believe is needed today – a government initiative to regulate the proper use of facial recognition technology, informed first by a bipartisan and expert commission.
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La grande purge de Twitter est-elle réellement efficace ?

La grande purge de Twitter est-elle réellement efficace ? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Le grand nettoyage amorcé par Twitter cette semaine pour tenter de supprimer les faux profils et autres comptes toxiques de sa plateforme a fait couler beaucoup d’encre. Mais est-il réellement efficace ?

Dans la grande course à la vertu et à la transparence à laquelle se livrent les réseaux sociaux (et par extension les GAFAM) depuis les derniers scandales entachant leur probité – parmi lesquels celui des fake news russes et Cambridge Analytica – Twitter a repris l’avantage ces derniers jours en annonçant un grand nettoyage de sa plateforme.

De quoi s’agit-il exactement ? Dans un post de blog sobrement intitulé « Servir une conversation sereine« , Twitter explique que certains comptes et Tweets ne respectent pas sa politique, et que d’autres la respectent mais « se comportent de manière à déformer la conversation ». Selon Twitter, moins de 1% des comptes sont concernés, mais ils auraient un impact disproportionné sur les utilisateurs de Twitter.


De nouveaux critères pour filtrer les contenus toxiques sur Twitter

Après avoir déjà pris des mesures pour filtrer et améliorer la qualité (et la fiabilité) de ses contenus, Twitter s’est récemment attaqué à d’autres critères, jusque-là inédits, comme celui d’un compte qui n’a pas confirmé d’adresse email, une même personne qui crée simultanément plusieurs comptes, des comptes qui Tweetent à plusieurs reprises et mentionnent des comptes qui eux-mêmes ne les suivent pas, ou encore, un comportement qui pourrait indiquer une attaque coordonnée.

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A new hope: AI for news media

A new hope: AI for news media | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
To put it mildly, news media has been on the sidelines in AI development. As a consequence, in the age of AI-powered personalized interfaces, the news organizations don’t anymore get to define what’s real news, or, even more importantly, what’s truthful or trustworthy. Today, social media platforms, search engines and content aggregators control user flows to the media content and affect directly what kind of news content is created. As a result, the future of news media isn’t anymore in its own hands. Case closed?


The (Death) Valley of news digitalization

There’s a history: News media hasn’t been quick or innovative enough to become a change maker in the digital world. Historically, news used to be the signal that attracted and guided people (and advertisers) in its own right. The internet and the exponential explosion of available information online changed that for good.

In the early internet, the portals channeled people to the content in which they were interested. Remember Yahoo? As the amount of information increased, the search engine(s) took over, changing the way people found relevant information and news content online. As the mobile technologies and interfaces started to get more prominent, social media with News Feed and tweets took over, changing again the way people discovered media content, now emphasizing the role of our social networks.

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Hi Alexa, is the monetisation conversation moot?

Hi Alexa, is the monetisation conversation moot? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Voice assistants are still young and a bit awkward. Content experiences on them aren’t always great and it seems that news organisations, marketers, and the general public haven’t quite figured them out just yet.

But voice AI technologies are on their way to massively changing access to content. ComScore has gone as far as to predict that by 2020, 50 per cent of all searches will be voice searches. And Amy Webb wrote that humans talking to machines represents the next major shift in our news information ecosystem, making voice perhaps the next ‘big threat’ for journalism.
More and more people are using smart speakers via Reuters Digital News Report

How can you reach your audiences where they are?

In a session at the GEN Summit 2018, Kourtney Bitterly, lead at The New York Times Research & Development; Raisa Sufian, Business Director at Vayner Media; Mukul Devichand, Executive Editor Voice at the BBC; and David Tomchak, Digital Director at the Evening Standard, discussed how their respective companies are experimenting with voice AI, whether there is an effective way to drive monetisation via this medium, and why you shouldn’t be afraid to enter the market.
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Capgemini: Consumers welcoming AI – but businesses focused on cost

Capgemini: Consumers welcoming AI – but businesses focused on cost | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Consumers are rapidly acclimatising to artificial intelligence, but organisations’ adoption of the technology is largely being driven by cost, not customer benefits, according to a new global report.

Research from Capgemini’s Digital Transformation Institute reveals that AI is no longer an alien concept to most consumers, with close to three-quarters (73 percent) indicating that they have interacted with AI in some form. Sixty-nine percent of those who have used AI said they were satisfied with the experience.

Sixty-three percent of AI-aware consumers like the technology because it opens up the possibility of 24×7 services, says the report.


Winning hearts and minds

The document, The Secret to Winning Customers’ Hearts with Artificial Intelligence: Add Human Intelligence presents the results of a survey of 10,000 consumers and over 500 companies across 10 countries.

It reveals that 55 percent of consumers prefer interactions enabled by a mix of AI and human beings, and 64 percent want AI to be more human-like. Human qualities within the technology can generate significant goodwill and drive a greater propensity to spend for nearly half (48 percent) of consumers, says the report.

Sixty-two percent of people are comfortable with AIs displaying human-like intellect, found the survey. Indeed, nearly half of respondents (49 percent) said they would pursue a closer relationship with a company if their interactions were enabled by human-like AI – findings that were broadly shared across all age groups.

However, customers want their AI to be heard or experienced, but not seen, found Capgemini. While people are keen for AI to have a human-like voice (62 percent) and the ability to understand human emotions (57 percent), any display of physical features by the technology was deemed “creepy” by respondents.

Over half (52 percent) of customers are not comfortable when AI is set up to look like a person. The report also finds that two-thirds of consumers (66 percent) would like to be made more aware when companies are enabling the technology for customer interactions.

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3 façons dont les spécialistes du marketing numérique à haut rendement utilisent l'IA

3 façons dont les spécialistes du marketing numérique à haut rendement utilisent l'IA | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Chaque jour, votre entreprise reporte l’exploitation du marketing basé sur l’intelligence artificielle, vous êtes perdant face à des entreprises qui explorent les avantages de cette nouvelle technologie révolutionnaire.

L’intelligence artificielle alimente les éléments des modèles marketing et des systèmes de prédiction des grandes marques comme Netflix, Google, Amazon et d’autres marques grand public. Au cours des deux dernières années, IA a fait des progrès dans le domaine du commerce électronique, en particulier en aidant les équipes de marketing numérique à augmenter presque tous les aspects du parcours numérique de leurs acheteurs et de leur parcours d’achat.

La meilleure partie ? Les systèmes d’IA et les avantages concurrentiels qu’ils offrent constituent encore une force relativement inexploitée au sein de l’industrie. Les marques qui explorent et investissent dans l’intelligence artificielle ont tout à gagner, tandis que leurs homologues font comme si de rien n’était et adhèrent au statu quo. Les outils d’IA qui n’étaient auparavant abordables que pour les géants de l’entreprise sont maintenant abordables et efficaces pour les petites et moyennes entreprises.

Voici trois façons grâce auxquelles l’intelligence artificielle peut vraiment révolutionner l’expérience d’achat en ligne et du commerce électronique pour votre consommation finale:

Personnaliser l’expérience d’achat en ligne

Les systèmes d’IA ne peuvent pas encore construire votre site Web à partir de zéro, mais les applications d’apprentissage automatisé sont capables d’améliorer l’expérience des visiteurs de votre site Web d’une multitude de façons personnalisées. Les algorithmes sont capables de digérer des données clients complexes et de fournir un contenu pertinent aux individus au bon moment. Avec l’IA, vous pouvez améliorer :

L’expérience de navigation. L’IA ajuste le traitement de chaque élément de données client (emplacement, démographie, appareil, pages vues, produits consultés, articles cliqués, temps passé sur la page, etc.)

Intention d’entrée/sortie. Au lieu d’inciter les utilisateurs à utiliser des superpositions d’intention de sortie, vous pouvez personnaliser vos fenêtres contextuelles pour qu’elles soient incroyablement pertinentes pour chaque personne. Vous pouvez également vous assurer que le contenu de widgets Web spécifiques corresponde à ce que les contacts voient ailleurs, comme dans un e-mail.

De nombreuses marques de commerce de détail à succès mettent à l’essai ou utilisent des tactiques de personnalisation Web axées sur l’intelligence artificielle pour augmenter les taux de conversion, saisir plus d’informations sur les contacts des utilisateurs et faire en sorte que les clients continuent de s’intéresser à leurs produits et à leurs contenus.
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4 Reasons Why Companies Struggle To Adopt Deep Learning

4 Reasons Why Companies Struggle To Adopt Deep Learning | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

Over the last years, companies have reaped the benefits of embracing data-driven methods. The data 2.0 strategy will be driven by new AI techniques like deep learning, reinforcement learning, and Bayesian machine learning.

Deep learning is the state-of-the-art approach to AI across machine translation, computer vision, and natural language processing. Not using these techniques hurts bottom lines and limits the end-user experience.

Approaches using deep learning, solve problems end-to-end. In other words, we let the algorithm decide what's important to solve a problem instead of a human. This approach simplifies systems and lets the data make decisions. More importantly, it minimizes the potential for humans to introduce their own biases.

1. Deep learning is deep, hire the right people.

Deep learning is a huge field of research. Most machine learning used across companies today is likely powered by well-understood, older algorithms easily built using open-source tools like scikit-learn. Deep learning, however, has not yet reached that level of maturity. Tools like Keras developed by Google Employee François Chollet, PyTorch by Facebook and Tensorflow by Google have made deep learning more deceptively accessible.

Although it's relatively easy to get simple deep learning examples to work, game-changing results require what we affectionately refer to as "magic." The dirty trick of deep learning is that state-of-the-art results require huge amounts of computing, intricate knowledge of training tricks and deep familiarity with a particular approach.

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Les nouvelles pubs en réalité augmentée de Facebook risquent de vous rendre accro

Les nouvelles pubs en réalité augmentée de Facebook risquent de vous rendre accro | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it

Facebook lance un nouveau type de publicité pour le fil d’actualité qui vous permettra d’essayer des lunettes et du maquillage en réalité augmentée avant d’acheter.

Facebook continue d’optimiser sa machine à cash, les publicités sur fil d’actualité, en lançant de nouveaux formats pour les annonceurs. Comme le rapporte notre confrère TechCrunch, lors d’une réunion avec la presse à New York, le numéro un des réseaux sociaux a levé le voile sur un nouveau type de publicité : des pubs en réalité augmentée.

A première vue, elles ressemblent à des publicités classiques. Cependant, elles se distingueront avec un nouveau bouton pour essayer le produit. Et quand vous cliquez dessus, vous accédez à une interface de réalité augmentée pour voir si le produit mis en avant par la pub vous plait.

Si vous voulez acheter, un lien vous redirige ensuite vers le site web du marchand.

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Comment contacter et identifier les influenceurs en 2018?

Comment contacter et identifier les influenceurs en 2018? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
Le secteur du marketing d’influence s’est énormément développé ces dernières années : les influenceurs se sont professionnalisés, de nouveaux outils ont vu le jour pour vous aider à optimiser vos campagnes, et les relations entre marques et influenceurs sont devenues plus transparentes.

Quelles sont les stratégies efficaces en 2018 pour identifier et contacter les influenceurs de manière plus qualitative et personnalisée ?


Détecter les influenceurs pertinents pour votre marque

Le travail de ciblage d’influenceurs est essentiel à la réussite de vos campagnes. Pour identifier les influenceurs pertinents pour vous, vous pouvez procéder de plusieurs façons.

Vous pouvez commencer par une recherche manuelle.

Une rapide recherche Google des « 10 blogs de l’industrie XYZ à suivre » vous permettra d’identifier une liste de blogs à veiller. Cherchez leurs auteurs sur Twitter ou Instagram pour vous rendre compte de leur influence.

Sur les réseaux sociaux, cherchez les personnes influentes qui utilisent les mots clés liés à votre marché (par exemple ceux dont les contenus apparaissent dans la partie Populaires lorsque vous cherchez un hashtag sur Instagram).

Pour gagner du temps dans la recherche et bénéficier d’analyses plus complètes, vous pouvez vous équiper d’outils dédiés à la recherche d’influenceurs. Ces outils permettent d’identifier rapidement les personnes influentes sur une thématique donnée et d’analyser leurs audiences pour savoir si elles correspondent à vos cibles marketing.

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La « nano-influence  : nouvelle pilule miracle de la pharmacopée digitale ou poudre de perlimpinpin ?

La « nano-influence  : nouvelle pilule miracle de la pharmacopée digitale ou poudre de perlimpinpin ? | e-Social + AI DL IoT | Scoop.it
S’il y a bien une qualité qu’il faut reconnaître aux expert.e.s du marketing digital, c’est leur créativité sémantique. Pas une semaine ne se passe sans que je découvre ici ou là une nouvelle expression et un nouveau concept, généralement (mal) traduits de l’anglais ou pas du tout traduits d’ailleurs, au point d’en avoir presque le tournis…

Irrésistible appétit pour la nouveauté, de la part de lecteurs et de médias avides de néologismes et d’idées « disruptives » ? En même temps que les nouveaux parfums des macarons de saison, j’avoue être tombé (seulement) cette semaine sur cette notion de « nano-influence », à laquelle Guillaume Mikowski¹ consacrait un article sur le site L’ADN².

Et le moins que l’on puisse dire, même si le concept se traduit pour le coup de la même façon en français et en anglais (et malgré l’indéniable expertise de l’auteur), c’est que je n’ai pas vraiment tout compris de prime abord…

La faute sans doute à un début d’article qui ne clarifie pas vraiment les choses : « En fonction des domaines, on la nomme différemment. Si en marketing d’influence on parle effectivement de nano influence (l’après micro-influence), en social media on évoque plutôt la recommandation sociale, en communication interne on parle d’Employee Advocacy, en branding de Brand Advocacy, pour les clients de Customer Advocacy… »

Et bien : que de notions a priori distinctes compilées en si peu d’espace et de mots… voilà qui commençait bien mal !

La suite de l’article – et surtout un détour par cette autre ressource, plus explicite en termes de définitions – allait m’apprendre que les milieux autorisés découpent l’influence et segmentent les influenceurs digitaux en 3 sous-groupes : 1) la « macro-influence », royaume des « macro-influenceurs » dépassant les 100 000 abonnées ; 2) la « micro-influence », ventre-mou au demeurant très proéminent puisque sensé regrouper les influenceurs ayant de 1 000 à 100 000 abonnés ; et enfin 3) la fameuse « nano-influence » ou « l’influence pour les nuls » (moins de 1 000 abonnés), en tout état de cause pas si nuls que cela puisque – tenez-vous bien – leur pouvoir de prescription serait près de 4 fois supérieur aux macro-influenceurs et environ deux fois supérieur aux micro-influenceurs… Et paf !
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