Dans le contexte de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'analyse, Vérité sur le terrain se réfère à des informations dont on sait qu'elles sont objectivement vraies ou exactes, généralement établies par observation directe, preuves empiriques ou vérification méticuleuse. Elle sert de référence fiable ou de point de repère pour comparer et valider les modèles, les prédictions et les interprétations des données. Pour un marketing axé sur les données il est essentiel d'établir et d'utiliser la vérité de terrain pour garantir la précision et l'efficacité de l'approche.

Comment s'établit la vérité sur le terrain

Les données de terrain sont généralement collectées par des méthodes qui garantissent une grande précision. Il peut s'agir annotation humaine manuelle ou l'étiquetage de données (par exemple, l'identification d'objets dans des images, la classification de sentiments dans un texte). 

Mesure directe L'utilisation d'instruments calibrés ou d'expériences contrôlées est une autre méthode. Elle peut également provenir des sources vérifiées et faisant autorité ou en recoupant plusieurs ensembles de données fiables. L'essentiel est que les données de vérité terrain soient considérées comme les données "correctes" pour un problème donné.

Applications de la vérité terrain dans le marketing et la publicité

La vérité terrain joue un rôle essentiel dans diverses applications marketing. Elle est utilisée pour former et valider des modèles d'apprentissage automatique pour des tâches telles que la segmentation de l'audience, l'évaluation prédictive des clients potentiels et la gestion de l'information. Modélisation de la VLT. En la modélisation de l'attributionLa vérité de base (ou les données qui s'en rapprochent le plus, telles que les données contrôlées, les données sur la santé, etc. test d'incrémentalité) permet de vérifier quels points de contact ont réellement influencé une conversion.

Il est essentiel pour l'assurance de la qualité des données dans des systèmes tels que DMP (Plateformes de gestion des données) en veillant à ce que les données de première main ou d'autres sources de données sont exactes. Par exemple, en attribution de la publicité en ligne et hors ligneLa vérité de terrain peut comprendre des données de vente vérifiées liées à des ménages spécifiques exposés à des publicités.

L'importance de la vérité terrain pour des informations fiables

Sans vérité de terrain, les spécialistes du marketing risquent d'opérer sur la base d'hypothèses erronées ou de données inexactes, ce qui conduit au phénomène "garbage in, garbage out". Les modèles formés à partir de données médiocres feront de mauvaises prédictions, et l'analyse des performances de la campagne risque d'être trompeuse.

La vérité sur le terrain garantit que les décisions fondées sur des données sont basées sur la réalitéLa mise en place d'un système de gestion de l'information, qui permet d'élaborer des stratégies plus efficaces, de mieux répartir les ressources et, en fin de compte, d'améliorer la qualité de l'information. ROI (retour sur investissement). Il s'agit d'une pierre angulaire de la construction d'un système fiable. modèles de mix média.

Difficultés liées à l'obtention et à l'utilisation de la vérité du terrain

L'acquisition de données de vérité terrain de haute qualité peut être long et coûteux. L'annotation manuelle, par exemple, nécessite un effort humain important. Il peut également y avoir subjectivité dans le jugement humain, même lorsqu'il s'agit d'établir une vérité objective.

Pour les systèmes dynamiques, les données de terrain peuvent devenir obsolète rapidement, ce qui nécessite des efforts constants pour en maintenir l'exactitude. Malgré ces difficultés, la valeur d'une vérité terrain fiable l'emporte souvent sur les coûts, en particulier pour les décisions commerciales critiques.

La vérité sur le terrain dans un contexte de marketing mondial

Lorsque vous opérez à l'échelle internationale, l'établissement d'une vérité de terrain peut s'avérer plus complexe en raison des variations dans la disponibilité des données, les méthodes de collecte et les interprétations culturelles. Ce qui constitue une information vérifiée sur un marché peut être différent sur un autre. Les spécialistes du marketing international qui tirent parti de la la planification et l'achat de médias au niveau international doivent être particulièrement attentifs à la véracité des sources de données dans les différentes régions afin de prendre des décisions judicieuses et localisées.

Conseil de pro : Lorsque vous travaillez avec des modèles d'IA ou d'apprentissage automatique dans votre marketing, renseignez-vous toujours sur les données de vérité terrain utilisées pour l'entraînement et la validation. Comprendre leur source et leur qualité vous permettra d'avoir davantage confiance dans les résultats du modèle et d'identifier les biais potentiels.

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