Adela 10 mai 2023
The Challenge of Predicting Campaign Performance
AI Tools are crucial for analyzing data and measuring the success of campaigns, allowing us to make adjustments accordingly. However, predicting how our campaigns will perform based on previous KPIs is the tricky part.
Most agencies have several years’ worth of historical data but lack the expertise to extract insights and build a forecasting model that could accurately predict future performance.
The Role of Artificial Intelligence in Campaign Prediction
Avec l'essor de l'intelligence artificielle partout, nous avons pensé qu'il pourrait être d'une grande aide pour tous les marketers de l'utiliser pour construire des modèles de prédiction précis basés sur leurs tableaux de données actuels afin de montrer, de manière très intuitive, comment leur campagne de marketing digital va performer à l'avenir. Et c'est ainsi que nous avons développé notre dernière fonctionnalité : Outils IA.
Once developed, we wanted the feedback of the professionals that will use it most, so we turned to one of our first and most loyal customers: Andrea Atzori, director of Ambire, a boutique digital marketing agency specializing dans les canaux de performance. Il nous a expliqué lors d'une interview comment ils l'utilisent et toutes les possibilités qu'il offre.
A Common Challenge for Marketers: Predicting Results
Un des plus grands défis auxquels sont confrontés les marketeurs est de démontrer à leurs clients que leurs campagnes vont produire les résultats souhaités et de fournir des réponses basées sur les données aux questions de leurs clients concernant l'avenir de leurs campagnes. Ou comme Andrea nous l'a expliqué :
“Clients come up asking us often the same question which is; if I spend this, if I continue spending that, what is it I can expect? Am I spending to the right level of investment? All those questions, they are very difficult to predict and in the past we always use a gut feel or kind of a finger in the air to say oh, I think if we spend X we’re going to get Y.
Now you guys are helping us to actually get something that is scientific based on the data and on modeling. And it’s exciting because that’s just the starting point again. But what you can do with that, potentially, you can build a lot and you can really… the sky is the limit!”
C'est exactement ce que nous voulions réaliser avec nos outils d'IA, continuer à aider nos utilisateurs à gagner du temps et à prendre des décisions basées sur les données qui les aident à améliorer leurs services.
Using AI Tools in an Intuitive Way
Nous avons essayé de le rendre aussi intuitif et facile que possible afin que tout le monde puisse l'utiliser. Et il n'est même pas nécessaire de l'utiliser avec des requêtes Dataslayer. Vous pouvez faire des prédictions basées sur n'importe quel tableau de données que vous avez dans vos tableurs. Les seules exigences sont qu'il ait au moins 6 lignes de données et une colonne avec un format de date (jour, mois ou année). Une fois que vous avez cela, il vous suffit d'ouvrir notre extension Google Sheets, de cliquer sur le bouton AI Tools et de sélectionner la date et la colonne que vous souhaitez prédire. C'est tout. Une nouvelle feuille sera créée avec vos données prédites.
A Game-Changer for Ambire
La meilleure façon de se sentir à l'aise avec nos outils d'IA est “de jouer avec” comme le dit Andrea, afin de « comprendre ce que l'outil fait, comment il fonctionne et ce que vous pouvez en faire. ». Once you know how it works and feel comfortable with it, the possibilities are infinite. For example, for Ambire it has meant a game-changing functionality:
“We use it a lot. For us, it’s really important because we can start saying. based on the current trends, we can expect that your cost potentially can go to this level, and based on that your transactions might increase. So is a tool that at this point is very useful to start conversations with the clients, and we can be more proactive with data often.”
Accuracy and Reliability of Predictions
Dataslayer AI Tools is giving marketers great negotiating and supporting arguments based on Artificial Intelligence prediction modeling, and to help you even more, it also calculates the level of accuracy the prediction has. Because it isn’t the same to predict data based on 1 month’s of data than based on a whole year of data.
The Accurate level is calculé en soustrayant 100 du MAPE pondéré. MAPE signifie Erreur Absolue Moyenne en Pourcentage, c'est la différence moyenne absolue en pourcentage entre les valeurs prédites et réelles. De plus, dans la prédiction des données, Dataslayer calcule certaines valeurs supplémentaires en interne qui NE sont PAS montrées à l'utilisateur en raison de leur complexité, mais vous pouvez en apprendre davantage dans notre FAQ sur les outils AI dans Dataslayer.
The Future of AI Tools in Data-Driven Decisions
Since the beginning of our tool, we have always tried to help our users pull all their historical and present data for their reports, enabling them to make well-informed decisions. Now, we have elevated our services to the next level by integrating cutting-edge AI tools that enable our users to extrapolate future trends and insights, thereby empowering them to make even more informed decisions.
But we will end with Andrea’s words, who explain it much better:
«Comme je le dis, le problème que vous avez, c'est que vous regardez le passé, pour cela Dataslayer est génial, mais nous regardons le passé, n'est-ce pas ? Nous examinons des données qui ont déjà eu lieu. Maintenant, l'outil de prévision nous aide réellement à utiliser cela pour regarder vers l'avenir.
