Webrepublic lance ses propres outils d’analyse alimentés par l’IA

Webrepublic s’attaque aux besoins changeants et à la complexité accrue du secteur du marketing avec des technologies de pointe: avec AI-Powered Analytics, l’agence suisse lance son propre ensemble d’outils pour augmenter l’évolutivité de l’analyse des données – et ainsi accroître l’efficacité des campagnes de marketing.

Des environnements publicitaires de plus en plus isolés des plateformes de marketing (walled gardens), l’importance croissante des «first-party data» et une sphère privée de plus en plus protégée: ces thèmes dominent le discours actuel autour du marketing axé sur les données. Ils contribuent également au fait qu’il est de plus en plus difficile pour les entreprises de mesurer et d’interpréter correctement leurs mesures marketing.

AI-Powered Analytics – les outils de Webrepublic
Pour relever ce défi, Webrepublic mise sur les derniers développements dans le domaine du machine learning: les outils AI-Powered Analytics créés en interne permettent une évaluation des données automatisée, multi-plateforme, indépendante et évolutive. «Nos modèles auto-apprenants permettent d’augmenter le succès des campagnes grâce à des connaissances statistiquement pertinentes – même lorsque les méthodes de mesure traditionnelles atteignent leurs limites», explique Dorian Kind, directeur Data & Technologies chez Webrepublic.

L’interprétation correcte des données de haute qualité reste du ressort des spécialistes du marketing de l’agence suisse: «Notre devise est: « analysées par l’IA, interprétées par les humains « . Au lieu de percevoir l’intelligence artificielle comme une concurrence, nous la considérons comme un outil qui nous aide à obtenir le meilleur pour nos clients», affirme Tobias Zehnder, partenaire et cofondateur de Webrepublic.

Les outils de Webrepublic utilisent des technologies AI de pointe dans différents domaines de l’évaluation et de l’optimisation des campagnes:

• Analyser l’impact des décisions commerciales ou d’autres influences externes sur les performances.
• La répartition optimale du budget sur tous les canaux afin d’obtenir le meilleur retour sur investissement possible.
• Profils d’utilisateurs détaillés basés sur l’analyse de sources de données «first-party data» afin d’obtenir une approche ciblée et personnalisée tout au long du canal de vente.
• Aperçu de la performance et de l’efficacité des campagnes en tenant compte des données géographiques.