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#32 Pierre Guio (Head of Data @ Ad's Up) : Data et Stratégie publicitaire
Manage episode 377860117 series 3426234
Pierre Guio, Head of data chez Ad's Up, est l’invité de l’épisode 32 de Data Driven 101
Il nous parle de l'utilisation de la data pour améliorer les résultats des clients, ainsi que des obstacles rencontrés par l'équipe data pour y arriver.
Mots clés
Mix marketing modelling : une méthode d'analyse qui permet de déterminer l'impact de différents canaux marketing sur les ventes d'une entreprise.
Attribution contribution : une méthode d'analyse qui permet de déterminer la contribution de chaque canal marketing à une conversion.
Insights : des informations ou des connaissances précieuses qui peuvent être tirées de l'analyse de données.
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
Chapitres
1. Introduction (00:00:00)
2. Usage du machine learning (00:06:04)
3. Les principaux obstacles (00:10:15)
4. Opacité des plateformes (00:11:54)
5. Point positif et négatif (00:16:54)
6. Typologie des cookies (00:18:45)
7. Évolution grâce à l’IA (00:21:05)
8. Avoir confiance en la data (00:24:08)
9. Le futur pour Ad’s up (00:26:59)
79 episodes
#32 Pierre Guio (Head of Data @ Ad's Up) : Data et Stratégie publicitaire
Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français
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Pierre Guio, Head of data chez Ad's Up, est l’invité de l’épisode 32 de Data Driven 101
Il nous parle de l'utilisation de la data pour améliorer les résultats des clients, ainsi que des obstacles rencontrés par l'équipe data pour y arriver.
Mots clés
Mix marketing modelling : une méthode d'analyse qui permet de déterminer l'impact de différents canaux marketing sur les ventes d'une entreprise.
Attribution contribution : une méthode d'analyse qui permet de déterminer la contribution de chaque canal marketing à une conversion.
Insights : des informations ou des connaissances précieuses qui peuvent être tirées de l'analyse de données.
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
Chapitres
1. Introduction (00:00:00)
2. Usage du machine learning (00:06:04)
3. Les principaux obstacles (00:10:15)
4. Opacité des plateformes (00:11:54)
5. Point positif et négatif (00:16:54)
6. Typologie des cookies (00:18:45)
7. Évolution grâce à l’IA (00:21:05)
8. Avoir confiance en la data (00:24:08)
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