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Sept raisons pour lesquelles votre entreprise a besoin d’une Customer Data Platform

Armstrong_qp — Thu, 15 Jan 2026 11:03:29 +0000

La crise sanitaire du Coronavirus a replacé au premier plan la nécessité impérieuse pour les entreprises d’accélérer la digitalisation de leurs canaux de vente et de leur manière de collecter, d’unifier et d’analyser les données clients pour offrir aux consommateurs une expérience d’achat fluide et personnalisée.

Dans ce contexte, en quoi une Customer Data Platform peut-elle être utile à votre entreprise ?

Les Customer Data Platforms sont des logiciels qui unifient les données clients en provenance de sources multiples afin de proposer une vision unique, cohérente et exhaustive des interactions avec chaque client.

Le défi de la gestion des données clients

La data, c’est le carburant de la relation client. Et le plus grand défi de toute entreprise ou de tout service marketing digital, c’est la gestion de ces données, c’est-à-dire la manière de les interpréter, de leur donner du sens pour répondre aux attentes de consommateurs toujours plus exigeants, volatils et hyperconnectés.

Si vous aussi, vous rencontrez ce genre de problématique ou si la gestion des données clients vous pose problème au quotidien, alors lisez la suite de cet article, car une Customer Data Platform est peut-être la solution qu’il vous faut !

Que sont les « données clients » ?

Avant de définir ce qu’est une Customer Data Platform, il faut commencer par bien comprendre ce que sont les données clients et pourquoi elles sont si importantes pour le marketing digital aujourd’hui.

Les entreprises disposent, parfois même sans le savoir, d’une multitude de sources de données relatives aux transactions qu’elles effectuent avec leurs clients ou prospects. Ces données sont de différentes natures.

Quand on parle de données clients, on fait référence à des informations comme les données transactionnelles, les données sur les produits ou les données relatives au comportement des consommateurs.

Le problème est que ces données sont souvent cloisonnées pour des raisons organisationnelles ou techniques. Il est par conséquent très difficile pour les entreprises d’y accéder ou de les mettre en cohérence afin de proposer une expérience client de qualité sur tous les canaux de vente et toutes les plateformes digitales que fréquentent leurs consommateurs.

Qu’est-ce qu’une Customer Data Platform ?

Une fois la définition des données clients mise au clair, nous pouvons passer à celle d’une Customer Data Platform.

Une Customer Data Platform est un logiciel qui combine des données provenant de plusieurs outils pour créer une base de données client unique et centralisée contenant des informations sur tous les points de contact et toutes les interactions avec votre produit ou service. Cette base de données peut ensuite être segmentée de manière quasi infinie pour créer des campagnes de marketing plus personnalisées.

Un outil très prisé par les départements marketing

Une plateforme de données clients est donc un outil piloté par une équipe marketing pour créer une base de données unifiée et pérenne, à laquelle d’autres technologies, outils ou plateformes peuvent accéder.

En d’autres termes, il s’agit d’un système qui identifie et centralise les données clients provenant de tous les canaux de ventes et d’autres sources hétérogènes, et les unifie au sein d’un référentiel commun grâce à des attributs communs à l’entreprise.

L’une des caractéristiques des Customer Data Platform est la grande diversité des données qui peuvent y être stockées et unifiées sous la même ombrelle.

Voici quelques sources de données parmi les plus courantes :

données transactionnelles : ce sont les données relatives à un achat de la part d’un client (produits commandés, moyen de paiement, date de commande, montant de son panier, fréquence d’achat, achats liés, etc.) ;
données produits : elles sont le pendant des données transactionnelles, c’est par exemple l’état des stocks ou le classement des produits par catégorie ;
données démographiques : elles représentent les informations générales sur un groupe de personnes ;
des données comportementales web et mobile : c’est-à-dire toutes les interactions entre un client et une marque ou une entreprise (un avis déposé sur un site web, un appel téléphonique, un achat ou encore l’envoi d’une newsletter) ;

Ces informations sont très prisées par les marketeurs pour affiner la connaissance de leur groupe de clients cibles et mieux répondre à leurs besoins.

À quoi servent les plateformes de données clients ?

Voici quelques exemples d’utilisation d’une Customer Data Platform.

Supprimer

Parfois, la meilleure utilisation des données en marketing ne sert pas à mieux cibler les consommateurs, mais à ne pas les cibler du tout. Nous avons tous fait l’expérience d’être ciblés en ligne par des publicités pour des produits que nous avons déjà achetés.

La raison pour laquelle les entreprises ont du mal à arrêter de nous afficher une publicité pour ces jolies baskets que nous avons déjà achetées s’appelle la déconnexion des données. Au contraire, un profil client unifié qui relie les données de marketing et d’achat permet aux marketeurs de gérer plus intelligemment leurs budgets en supprimant les consommateurs qui ont déjà effectué un achat ou en leur recommandant d’autres produits et services qui pourraient les intéresser.

Personnaliser

Imaginons qu’un consommateur se rende sur votre site web, qu’il consulte un produit particulier (une paire de baskets vertes) et qu’il s’en aille ailleurs sur le web. Ne serait-il pas intéressant de pouvoir utiliser tout ce que vous avez appris sur ce client pour lui proposer une offre personnalisée (une remise de 20 % sur cette paire des baskets s’il l’achète aujourd’hui ?) par le biais d’un e-mail ou d’une notification automatique ? Cela n’est possible qu’en reliant l’identité de ce consommateur et en mettant ses données à la disposition des plateformes marketing que vous utilisez déjà.

Les Customer Data Platforms mettent ce profil unifié à la disposition de tous les canaux adressables, ce qui permet la personnalisation et la pertinence des actions marketing. Les clients qui découvrent un contenu adapté à leurs centres d’intérêt sont beaucoup plus susceptibles de s’engager avec une marque.

Générer des insights

Qu’est-ce qui permet d’améliorer une campagne marketing ? La réponse a toujours été une meilleure connaissance du client, mais la plupart des systèmes d’analyse fonctionnent en silos. Les données relatives à l’engagement par e-mail sont distinctes des données d’analyse du site web et des données relatives à la publicité Display. Rassembler ces données clients et relier toutes ces interactions avec le même consommateur demande un effort colossal. Seule une Customer Data Platform en est capable.

Ce que n’est pas une Customer Data Platform

Il existe une grande confusion dans l’écosystème du marketing digital au sujet des Customer Data Platforms. De nombreuses solutions revendiquent le fait de proposer une vision holistique de la relation client.

Il y a en effet un certain manque de clarté sur le marché des outils de marketing numérique : de nombreuses solutions promettent de fournir une vision complète du client, mais ce n’est pas toujours le cas.

Une Customer Data Platform n’est pas un CRM

Les CRM sont conçus pour interagir avec les consommateurs et créer des profils clients. Mais ils fonctionnent avec des sources de données limitées et ne sont pas conçus pour intégrer et combiner une aussi grande variété d’informations tel que les Customer Data Platforms en sont capables. Le CRM se concentre généralement sur les données d’identification personnelle, tandis qu’une Customer Data Platform sait aussi gérer les cookies ou les ID des smartphones.

Une Customer Data Platform n’est pas une intégration personnalisée

De nombreux projets IT personnalisés tentent de concevoir des outils à partir de zéro, avec des fonctionnalités similaires à celles d’une Customer Data Platform. Mais contrairement à ces types de projets, les Customer Data Platforms sont conçues spécifiquement pour le marketing et proposent de nombreuses fonctionnalités supplémentaires telles que la création et la gestion de bases de données, la business intelligence, des outils d’analytics, etc. La création d’une solution similaire à partir de zéro impliquerait un énorme investissement en termes de budget, de temps sans compter le risque d’inadéquation avec les besoins initiaux.

Une plateforme de données clients n’est pas une delivery platform

Nous appelons « plateformes de delivery » les systèmes qui interagissent avec l’utilisateur sur différents canaux, par exemple un logiciel de marketing par e-mail, un site web, une plateforme de gestion des réseaux sociaux, etc. Ces systèmes ne font pas partie de la Customer Data Platform, mais interagissent avec lui pour envoyer des messages et collecter des données clients.

Une plateforme de données clients n’est pas une plateforme de gestion des données (DMP)

Les DMP sont conçues pour afficher des publicités et activer des campagnes de retargeting grâce à l’utilisation de cookies. Les DMP se concentrent davantage sur des segments et des catégories anonymes de consommateurs que sur des utilisateurs spécifiques, et les informations qu’ils contiennent expirent généralement après 90 jours (durée de vie du cookie). En revanche, les Customer Data Platforms créent des profils clients pérennes et stockent toutes les informations relatives à un seul utilisateur dans un seul fichier.

Une plateforme de données clients n’est pas un data warehouse

Généralement, les data warehouses sont créés et gérés par des équipes IT, c’est-à-dire par des experts en informatique qui ne s’y connaissent pas forcément en marketing. Pour faire appel aux données qui y sont stockées, l’équipe marketing doit faire appel à l’équipe IT, ce qui entraîne souvent la création de goulots d’étranglement et de frustrations entre les collaborateurs. Au contraire, les Customer Data Platforms sont conçues pour rendre les données facilement accessibles et dans un format exploitable par l’équipe marketing.

« Les Customer Data Platforms sont des logiciels intégrés qui aident les entreprises à résoudre un problème énorme et croissant : le besoin de données clients unifiées et accessibles. Comme la plupart des logiciels intégrés, une Customer Data Platform réduit les risques, se déploie plus rapidement, coûte moins cher et fournit une solution plus puissante que les alternatives personnalisées. » David Raab, Customer Data Platform Institute

Sept raisons d’utiliser une Customer Data Platform pour développer votre business

Offrir une vision globale des clients

Les Customer Data Platforms sont spécifiquement conçues pour collecter des données provenant d’une grande variété de sources, les unifier en une vision complète du client à travers les devices et les canaux, puis les mettre à la disposition d’autres outils d’analyse et de campagnes marketing.

Ils permettent aux entreprises d’être plus compétitives. Selon la récente étude Insights/Treasure Data (Forbes), la grande majorité des responsables marketing (93 %) pensent que « l’utilisation et l’analyse des données clients pour la prise de décision et la création de campagnes leur permettront de franchir une étape supplémentaire pour relever les défis liés à l’incertitude économique et à l’intensification de la concurrence ».

En outre, 53 % d’entre eux estiment que la transparence offerte par ces plateformes permettra à leurs équipes de réagir plus rapidement à l’évolution des marchés ou des attentes des consommateurs.

Les Customer Data Platforms sont agiles

Une Customer Data Platform est un outil permettant de créer et de connecter un socle technologique modulable qui s’adapte à l’évolution des comportements des utilisateurs et aux tendances du numérique. En se concentrant sur le socle de données, les Customer Data Platforms donnent aux entreprises les outils dont elles ont besoin pour collecter la data en provenance de sources multiples et les exploiter pour améliorer l’expérience client.

Les Customer Data Platforms démocratisent la data

Les avantages des données clients ne sont pas l’apanage de l’équipe marketing, mais concernent tous les départements de l’entreprise. La business intelligence et le service client, par exemple, dépendent de la disponibilité des données pour se développer. Les Customer Data Platforms démocratisent l’accès à toutes ces données à travers les différents services et les points de contact avec les clients.

Les CDP enrichissent les relations avec les partenaires et les fournisseurs

Aujourd’hui, fabricants, producteurs et fournisseurs sont souvent amenés à partager une partie de leurs données. Les écosystèmes étendus sont donc parmi les premiers bénéficiaires de la mise en œuvre d’une Customer Data Platform. Selon l’étude Forbes citée plus haut, le principal avantage des Customer Data Platforms est de « permettre des interactions plus segmentées et de meilleure qualité avec ses partenaires et ses fournisseurs ».

Une Customer Data Platform pour des actions marketing plus efficaces

Les consommateurs disposent aujourd’hui d’une multitude de points de contact avec une marque. Parmi leurs attentes principales : une expérience client fluide sur l’ensemble de ces points de contact (sites web, forums, applications…). Ils sont par exemple réticents à l’idée de voir une publicité en ligne pour un produit qu’ils ont déjà acheté dans un magasin physique. Grâce à la vision du client fournie par les Customer Data Platforms, l’entreprise dispose d’une vue complète du comportement de sa clientèle. Elle peut l’utiliser pour créer une expérience client homogène et sans zones d’ombre.

Améliorer l’efficacité opérationnelle

Auparavant, l’intégration de différents outils et solutions technologiquement indépendants pour visualiser les données des clients nécessitait beaucoup de ressources. En revanche, les Customer Data Platforms centralisent les données des clients grâce à des intégrations pré-formatées ou faisant appel à des APIs, ce qui permet d’économiser de nombreuses heures de travail pour les équipes IT. En outre, les audiences et les règles de gestion peuvent être configurées de manière centralisée et appliquées uniformément dans tous les outils.

Avec une planification minutieuse, une Customer Data Platform fournit le socle technologique dont votre entreprise a besoin pour proposer des expériences clients toujours plus personnalisées, fluides et engageantes.

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Monétiser vos prédictions et prévisions sur vos gisements de données avec Elasticsearch

Armstrong_qp — Mon, 19 Feb 2024 09:51:55 +0000

Les techniques de la Data Science, de l’Intelligence Artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning se croisent, s’alimentent et poursuivent parfois le même objectif. Ces démarches restent néanmoins des disciplines à part entière, chacune d’elles se matérialisant par des outils et réalisations dédiés :

Cycle de vie de votre projet Data Transformation :

La première étape consiste à comprendre le besoin métier, les différentes spécifications, exigences et priorités.

Ensuite, les données doivent être collectées, extraites à partir de différentes sources. Il s’agit ensuite de les entreposer dans une DataLake, de les nettoyer, de les transformer afin qu’elles puissent être analysées. L’étape suivante est celle du traitement des données, par le biais du Data Mining (forage de données), du clustering, de la classification ou de la modélisation.

Les données sont ensuite analysées à l’aide de techniques comme l’analyse prédictive, la régression ou le text mining. Enfin, la dernière étape consiste à communiquer les informations dégagées par le biais du reporting, du dashboarding ou de la Data Visualization.

Afin de mener à bien un projet Data Intelligence, il est très important de suivre toutes les étapes du cycle de vie afin d’assurer le bon fonctionnement du projet. Les étapes à suivre pour réussir un projet de Data Science sont décrites dans le graphique ci-dessous :

Le Machine Learning :

Le Machine Learning est un système qui fonctionne à partir d’algorithmes qui, alimentés de données, tendent à apprendre et à s’améliorer automatiquement. Les processus d’apprentissage et d’amélioration continue se font à partir de l’expérience et non pas grâce à une programmation.

Ainsi, l’apprentissage consiste à traiter des observations ou des données (des exemples, une expérience ou des instructions) dans le but de rechercher des modèles permettant la mise en place de prédictions et la prises de décisions.

Les algorithmes de Machine Learning s’exécutent selon différents apprentissages et produisent des modèles d’algorithmes spécifiques. Ci-dessous, nous détaillions les 3 grandes familles d’apprentissage :

L’apprentissage supervisé : Les algorithmes de Machine Learning supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. Cette méthodologie d’apprentissage permet la construction d’une fonction de prédiction à partir d’exemples.

L’apprentissage non supervisé : Ses algorithmes apprennent à partir de données d’essai qui n’ont pas été étiquetées, classées ou catégorisées. Cette approche permet de trouver une structure dans les données, comme le regroupement ou le clustering.

L’apprentissage semi-supervisé : Les algorithmes de Machine Learning semi-supervisés se situent entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’apprentissage.

Le Machine Learning est utilisé dans différents secteurs pour répondre à diverses problématiques. A titre d’exemple, grâce à cette discipline, il devient aisé d’identifier des opportunités d’investissement en calibrant les systèmes de négociation, de proposer des recommandations précises et personnalisées aux consommateurs, ou encore de lutter contre la fraude.

Le machine learning avec la suite Elasticsearch https://www.elastic.co/

Elasticsearch est un moteur de recherche et une base de données de type NoSQL, open source, conçu pour stocker, interroger et analyser de grandes quantités de données rapidement et de manière distribuée. Il fait partie de ce qu’on appelle la suite ELK, qui comprend Elasticsearch, Logstash et Kibana. Il est largement utilisé pour la recherche et l’analyse de données dans divers domaines tels que la recherche sur le web, l’analyse des journaux, la surveillance des infrastructures, la recherche en texte intégral, l’analyse des données en temps réel, etc.

Les principales caractéristiques d’Elasticsearch comprennent :

Distribution et évolutivité : Il est conçu pour fonctionner de manière distribuée sur un cluster de nœuds, permettant de gérer de grandes quantités de données tout en assurant la disponibilité et les performances.
Recherche en texte intégral : Elasticsearch utilise une recherche en texte intégral qui lui permet d’indexer et de rechercher des données textuelles complexes très rapidement.
Performances élevées : Grâce à son architecture distribuée et à ses fonctionnalités de recherche optimisées, Elasticsearch offre des performances élevées pour les requêtes et les analyses de données, même sur de vastes ensembles de données.
API RESTful : Elasticsearch expose une API RESTful permettant aux développeurs d’interagir facilement avec le système pour effectuer des opérations d’indexation, de recherche et d’administration.
Analyse et agrégation de données :Il propose des capacités d’agrégation et d’analyse avancées permettant de réaliser des agrégations, des statistiques, des regroupements et des analyses de données complexes.
Extensibilité et intégration : Il peut être étendu via des plugins pour répondre à des besoins spécifiques et s’intégrer à d’autres outils et systèmes.

En résumé, Elasticsearch est une technologie puissante et flexible largement utilisée pour la recherche et l’analyse de données, offrant des fonctionnalités avancées pour stocker, interroger et analyser efficacement de grandes quantités de données.

Dans ELK, la puissance de Machine Learning est intégrée dans Elasticsearch et Kibana.

En d’autres termes, si les données sont stockées dans Elasticsearch, elles sont prêtes pour le Machine Learning. La Suite Elastic traite les données au moment de l’ingestion.

D’autres outils sont intégrés comme Data Visualizer qui servent à la visualisation et la compréhension des données.

Le machine learning non supervisé signé Elastic aide à trouver des modèles dans les données. Il est possible de modéliser les séries temporelles pour détecter les anomalies dans les données actuelles, et prévoir les tendances grâce aux données d’historique.

Ensuite il est possible d’utiliser la détection des anomalies pour examiner les points de données qui se détachent du reste.

ELK offre une expérience de workflow intégrale sur un large panel de cas d’utilisation, où l’exécution des tâches de régression, de classification et de détection des aberrations sur les données ne nécessite pas le développement d’algorithmes de machine learning.

En partant des transformations continues que subit un index de logs d’application, il est possible d’élaborer une vue des activités centrée sur l’utilisateur et mettre au point un modèle de détection des fraudes à l’aide de la classification.

Ensuite, avec le processeur d’ingestion par inférence, l’application des modèles aux données entrantes est au moment de l’ingestion.

Ce qui fait que la création de tâches de machine learning est très simple avec ELK.

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Alteryx : l’analyse des données accessible à tous !

Armstrong_qp — Thu, 26 Jan 2023 15:03:48 +0000

En 2023, collecter et stocker des données n’est plus un problème pour les entreprises. C’est l’analyse de la data qui est devenue un enjeu business. Pour prendre de bonnes décisions, déceler de nouvelles opportunités, trouver ce qui freine votre croissance, révéler le potentiel de vos données est essentiel.

Alteryx est une suite d’outils simple d’utilisation qui utilise la technologie No-Code dont l’objectif est de décomplexifier la collecte et l’analyse des données d’entreprise. Dans cet article, apprenez-en davantage sur Alteryx et découvrez les principales fonctionnalités de cet outil.

Qu’est-ce qu’Alteryx ?

Alteryx est une plateforme d’automatisation de l’analyse des données qui facilite la collecte, la préparation et la fusion des données. Ces dernières sont à leur tour utilisées pour accélérer ou automatiser certains processus métiers, entraîner certains modèles d’analyse prédictive et fournir in fine des insights actionnables pour les managers et décideurs d’entreprises.

La particularité d’Alteryx, c’est de pouvoir combiner et fusionner des données de sources disparates et de nature hétérogène, et de réussir à produire des analyses fines et en un temps très court malgré la complexité. Avec cet outil, les équipes data gagnent un temps fou et beaucoup d’erreurs sont évitées.

« N’importe quel professionnel de la data peut utiliser Alteryx et ses capacités d’IA pour répondre à ses questions. Il s’agit là de notre principal facteur de différenciation : un comptable recourant à notre plateforme, par exemple, n’a pas besoin d’apprendre le Python pour automatiser un processus financier et y appliquer des modèles de machine learning prédictifs. De même pour un commercial qui souhaite connaître les raisons d’une baisse des ventes, ou pour un responsable RH qui veut cerner l’origine d’une hausse du turnover. » » Alan Jacobson – chief data et analytics officer chez Alteryx

L’autre atout d’Alteryx, c’est de rendre les données et les insights accessibles à l’échelle de l’entreprise en rassemblant les fonctionnalités de plusieurs outils dans une même plateforme. Les équipes business ne rencontrent pas de barrière à l’entrée pour générer des insights et les reportings dont elles ont besoin.

Grâce à une technologie de machine learning avancée, tous les collaborateurs peuvent créer des modèles prédictifs sans avoir appris à coder ou sans posséder des notions de statistiques appliquées à la data d’entreprise.

Enfin, Alteryx s’adapte à l’évolution des infrastructures IT de votre entreprise. Il est possible d’étendre les processus analytiques automatisés indépendamment des sources : cloud, “on premises” ou hybride.

Dans quels cas utiliser Alteryx ?

Voici quelques cas d’usage de la plateforme Alteryx.

Automatisation de l’analyse des données

L’un des principaux objectifs d’Alteryx est d’automatiser l’analyse des données. Il automatise le processus de collecte, de nettoyage, de préparation et de fusion d’informations provenant d’une variété d’autres sources disparates. Son fonctionnement est similaire à celui d’un outil SQL ou ETL (ou même de tableaux croisés dynamiques dans Excel), mais de manière plus conviviale (et, par rapport à Excel, de manière plus efficace et moins manuelle). Il peut également fournir des données pour créer des reportings, des graphiques ou des tableaux de bord, généralement par le biais d’un outil de visualisation tel que Tableau ou MicroStrategy.

Préparation des données

Alteryx automatise la collecte, le nettoyage, la préparation et la fusion de données provenant de sources différentes. Cela permet de relier des sources de données qu’il serait autrement difficile, voire impossible, de relier entre elles. L’outil contribue à atténuer ou à éliminer la saisie manuelle et la double saisie dans de nombreux cas, ce qui permet de réduire les entrées et de gagner un temps considérable. Ces données peuvent être interrogées ou manipulées directement dans Alteryx ou peuvent être connectées à d’autres bases de données, fichiers et API, notamment à des outils de visualisation.

Workflows automatisés

Dans la plupart des entreprises, il est souhaitable que certains reportings ou processus soient effectués de manière récurrente. Alteryx permet de créer des workflows qui automatisent ces processus. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des workflows prédéfinis ou créer les leurs. Les workflows automatisés peuvent inclure des clôtures comptables, des réconciliations de données, la mise en place d’un modèle de prévision des ventes, des audits et plus encore.

Modélisation prédictive

Alteryx propose une série de modèles prédictifs pour aider à prévoir les performances futures de l’entreprise et éclairer les décisions business. Cette activité de modélisation peut être utilisée dans un environnement expérimental tout d’abord pour ensuite passer en production.

Alteryx offre une variété de modèles prédéfinis et la possibilité de personnaliser ces modèles avec un code unique. Cela en fait un choix idéal non seulement pour ceux qui ont peu d’expertise en programmation, mais aussi pour ceux qui ont une expérience de la programmation et qui souhaitent faciliter le processus d’accès, de préparation et de fusion des données.

Analyse géospatiale

Si vous vous penchez sur l’histoire d’Alteryx, vous découvrirez qu’il a été créé à l’origine en tant que SIG, ou système d’information géographique. Cela signifie qu’il est idéal pour fournir des analyses liées aux lieux et aux distances. Alteryx vous permet de géocoder, de tracer et de cartographier tout ce qui possède un emplacement ou se déplace, comme les clients, les concurrents, les camions, les fournisseurs, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour calculer les distances, les temps de trajet, les meilleurs itinéraires, etc.

Des reportings et des insights accessibles à tous et tout le temps

Les entreprises apprécient Alteryx parce qu’il est considéré comme un outil Low-Code voire No-Code. Non seulement cette solution est plus rapide et plus simple à mettre en place que la plupart des processus traditionnels, mais elle est également plus facile à prendre en main et à utiliser pour un grand nombre d’utilisateurs, y compris ceux qui n’ont pas de connaissances en SQL. Ainsi, Alteryx fournit des informations précieuses et immédiatement actionnables à un plus grand nombre de collaborateurs au sein de l’entreprise.

Comment utiliser Alteryx ?

Alteryx est disponible en téléchargement sur notre site web officiel. Vous pouvez l’utiliser pendant 30 jours gratuitement avant de décider de souscrire à une offre d’abonnement mensuel.

Il existe également des formations et des certifications que vous pouvez obtenir en ligne. Alteryx offre aussi le soutien d’une communauté plutôt active de 300 000 utilisateurs avec qui apprendre, partager et échanger sur ses problématiques.

Alteryx ou Dataiku ?

Bonne question ! Les deux solutions se présentent comme des plateformes d’IA. Cependant, le positionnement d’Alteryx est davantage grand public avec l’utilisation du No-Code. Dataiku (+ lien vers l’article) est une plateforme réservée aux experts de la data en se définissant comme un Data Science Studio.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

Atteignez vos objectifs business grâce à l’analyse prédictive et prescriptive : Contactez-nous !

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