Adobe présente la modélisation du mix marketing

Adobe a présenté aujourd’hui en avant-première la sortie prochaine de sa modélisation du mix marketing, une fonctionnalité basée sur l’intelligence artificielle qui permet aux spécialistes du marketing de mieux prévoir et d’optimiser l’allocation du budget marketing sur les canaux numériques et hors ligne.

Les informations prédictives de la modélisation du mix marketing, qui utilise la plate-forme Sensei AI d’Adobe, peuvent être combinées aux données glanées à partir de l’IA d’attribution, qui analyse l’impact historique des événements de conversion précédents, afin de fournir aux organisations une évaluation cohérente et complète de l’optimisation des dépenses marketing.

Ali Bohra, directeur du marketing produit chez Adobe, considère cela comme un nouvel impératif commercial.

« L’un des défis auxquels les marques sont confrontées aujourd’hui est d’essayer de prévoir avec précision la meilleure façon d’allouer les budgets pour soutenir un large éventail d’initiatives marketing. Bien que le contexte historique puisse être inestimable pour aider à éclairer les stratégies futures, les entreprises doivent également être en mesure d’agir rapidement et faire évoluer rapidement leurs stratégies à un moment où le passage au numérique s’est considérablement accéléré », a-t-il déclaré dans un article de blog.

“Les plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées avec l’IA sont d’identifier les meilleurs cas d’utilisation, puis de configurer, mettre en œuvre et gérer les algorithmes et les flux de données de manière appropriée”, a déclaré Gerry Murray, directeur de recherche pour les technologies de marketing et de vente chez IDC, dans un communiqué. « Adobe simplifie ces défis en intégrant des capacités d’IA et de ML via Adobe Sensei dans les applications Experience Cloud, permettant aux spécialistes du marketing et aux scientifiques des données de concevoir et de fournir rapidement des expériences client convaincantes qui apprennent et s’adaptent au comportement des clients au fil du temps. »