Questions

Pour quelles raisons est-il judicieux d’inclure les applications dans les stratégies marketing ? (Choisissez deux réponses.)

• Les téléchargements d’applications augmentent d’année en année.
• Sur les appareils mobiles, les utilisateurs passent la majorité de leur temps sur les applications.
• Les applications contribuent plus efficacement à renforcer la notoriété de la marque que les sites Web.
• Les applications nécessitent peu de maintenance.

 

Explication:

Il est judicieux d’inclure les applications dans les stratégies marketing pour deux principales raisons. Premièrement, les téléchargements d’applications augmentent d’année en année, ce qui montre une tendance croissante des consommateurs à préférer l’interaction via des applications dédiées plutôt que des sites Web traditionnels. Cette augmentation reflète une opportunité pour les entreprises d’atteindre et d’engager leur public cible directement sur des plateformes où ils sont déjà actifs. Deuxièmement, sur les appareils mobiles, les utilisateurs passent la majorité de leur temps sur les applications. Cette préférence pour les applications mobiles comme principale interface d’utilisation signifie que les entreprises peuvent capter l’attention des utilisateurs de manière plus efficace et interactive, offrant ainsi des expériences personnalisées et optimisées qui favorisent l’engagement à long terme et la fidélisation. En revanche, bien que les applications puissent contribuer à renforcer la notoriété de la marque, cette affirmation n’est pas aussi solide que les deux premières réponses, car cela dépend fortement de l’efficacité de la stratégie de marketing appliquée. De plus, l’idée que les applications nécessitent peu de maintenance peut être trompeuse, car elles nécessitent souvent des mises à jour fréquentes pour rester pertinentes et fonctionnelles, contrairement à ce que suggère l’option non sélectionnée. Ainsi, en capitalisant sur la croissance des téléchargements d’applications et sur l’utilisation intensive des utilisateurs sur mobile, les entreprises peuvent efficacement intégrer les applications dans leurs stratégies marketing pour atteindre leurs objectifs commerciaux tout en répondant aux attentes évolutives des consommateurs modernes.

 

Jason est le propriétaire d’une application de productivité basée aux États-Unis, dont il souhaite étendre la portée à l’Amérique latine. Il fait appel à un service de traduction professionnelle et pense être prêt à se lancer dès la fin de la traduction. Quelles sont les étapes à suivre avant le lancement ? Choisissez trois réponses.

Sélectionnez toutes les bonnes réponses

 

• Lancer l’application en Amérique latine avant la fin de la traduction pour tester le marché.
• Personnaliser l’expérience utilisateur sur l’application et ajouter des modes de paiement pertinents pour l’Amérique latine.
• Étudier la culture spécifique du marché et identifier quels outils de productivité sont utilisés en Amérique latine.
• Lancer d’abord l’application sur les marchés d’Amérique latine comptant plus de cinq millions de résidents.
• S’informer sur l’utilisation des appareils et la connectivité en Amérique latine.

 

Simon travaille dans le secteur du marketing depuis plusieurs années. Il découvre comment le machine learning peut l’aider en tant que responsable marketing vis-à-vis de ses utilisateurs cibles. De quelle façon le machine learning va-t-il modifier ses principales missions ?

• Le  machine learning est un moyen efficace de savoir quelles structures de compte sont utilisées par des entreprises similaires.
• Le machine learning est une solution automatisée qui permet de répondre plus rapidement aux clients.
• Le machine learning constitue un moyen pratique de convertir automatiquement les fiches client en structures de compte totalement fonctionnelles.
• Le machine learning permet de consacrer plus de temps à la stratégie et à l’expérience client.

 

Explication:

La réponse correcte est ‘Le machine learning permet de consacrer plus de temps à la stratégie et à l’expérience client.’ Avec l’intégration du machine learning dans ses activités de marketing, Simon pourra bénéficier d’une automatisation accrue dans les tâches opérationnelles et analytiques. Cela libérera du temps pour se concentrer sur des aspects plus stratégiques de son rôle, comme développer des stratégies marketing innovantes et améliorer l’expérience client. Le machine learning peut traiter et analyser de grandes quantités de données en temps réel, fournissant des insights précieux sur le comportement des consommateurs et permettant une personnalisation plus efficace des campagnes marketing. Contrairement aux autres options, qui se concentrent sur des aspects spécifiques comme l’automatisation des réponses aux clients ou la conversion des cahiers des charges en structures de compte, la réponse choisie souligne comment le machine learning transforme la gestion quotidienne du marketing, libérant Simon des tâches routinières pour qu’il puisse se concentrer sur des initiatives à plus forte valeur ajoutée. Ainsi, en adoptant le machine learning, Simon pourra non seulement améliorer l’efficacité opérationnelle de ses campagnes marketing, mais aussi renforcer la satisfaction client et stimuler la croissance à long terme de l’entreprise grâce à une stratégie marketing plus proactive et orientée client.

 

Sélectionnez l’avantage des campagnes pour applications Google qui correspond à chacune des affirmations ci-dessous.

 

1. Le machine learning traite d’énormes quantités de données pour transmettre le message le plus efficace au bon utilisateur, au moment
2. La gestion automatisée des campagnes simplifie les tests A/B des créations et supprime tout biais
3. Grâce à un inventaire élargi et à une plus grande variété de formats d’annonces, le machine learning permet de diffuser des annonces auprès d’une vaste audience d’utilisateurs intéressés.

• Simplicité
• Pertinence
• Audience

 

Quel est impact du machine learning sur l’industrie du marketing ?

• Les annonceurs peuvent rassembler plus de données que jamais pour générer de meilleurs résultats commerciaux.
• Les annonceurs consacrent plus de temps à l’optimisation des campagnes, en raison du volume supplémentaire de données à analyser.
• Les agences publicitaires limitent le recrutement, car les besoins en ressources humaines sont réduits.
• Les principaux outils d’analyse connus deviennent obsolètes, car les données sont désormais entièrement gérées par des systèmes informatiques.

 

Explication:

L’impact du machine learning sur le secteur du marketing est significatif, notamment avec l’affirmation que ‘Les annonceurs peuvent rassembler plus de données que jamais pour générer de meilleurs résultats commerciaux’. Cette réponse est correcte car le machine learning permet aux annonceurs d’exploiter efficacement de vastes quantités de données provenant de diverses sources. En automatisant l’analyse de ces données, le machine learning identifie des tendances, des modèles et des insights précieux qui ne seraient pas facilement accessibles par des méthodes traditionnelles. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, d’optimiser leurs campagnes publicitaires en temps réel et d’ajuster leurs stratégies de manière proactive. De plus, en utilisant le machine learning pour traiter les données, les annonceurs peuvent améliorer la précision de leurs prévisions et de leurs décisions marketing, tout en réduisant les biais humains et les erreurs. En résumé, cette capacité à tirer parti du machine learning pour exploiter et analyser les données massives transforme radicalement la manière dont les annonceurs peuvent atteindre leurs objectifs commerciaux et optimiser leur retour sur investissement marketing.

 

Quelles affirmations sur le machine learning sont vraies ? Choisissez trois réponses. Sélectionnez toutes les bonnes réponses

 

• À terme, le machine learning sera capable de remplacer totalement les annonceurs.
• Le machine learning est un moyen efficace de résumer de grandes quantités de données.
• Grâce au machine learning, les ordinateurs n’ont pas besoin d’être programmés explicitement ni qu’on leur dise quoi faire.
• Grâce au machine learning, les ordinateurs sont entraînés pour analyser et détecter des schémas dans d’énormes quantités de données.
• Le programme de machine learning peut gagner en efficacité et en précision au fil du temps.