Pour la 7ème année consécutive, le salon du Big Data, qui s’est déroulé à Paris le 11 et 12 mars dernier, a décerné les trophées de l’innovation Big Data. Ces trophées ont récompensé les entreprises issues de deux catégories : Start-up et PME et grandes entreprises. Le trophée coup de cœur du jury a également été décerné. Dans la catégorie start-up MyRTEA Métrics est l’heureux gagnant … Jeune start-up créée en janvier 2018 et basée à Paris. MyRTEA Metrics qui signifie My Real Time Efficient Assistant a remporté le trophée face à la start-up française Pricemoov. Cette dernière a créé un logiciel d’intelligence artificielle pour définir les prix de vente de produits et services des entreprises. Myrtea Metrics a développé elle, sa propre solution d’intelligence artificielle. Pour venir en aide aux entreprises en optimisant leurs performances et la prise de décision tout en améliorant l’expérience client. En résumé c’est un assistant qui simplifie la vie du manager en minimisant sa charge de travail et lui permet de se concentrer sur des taches à réelle valeur ajoutée. … et dans la catégorie PME et grandes entreprises Daher défit la concurrence L’avionneur et équipementier d’industrie et services français remporte quant à lui le prix dans la catégorie PME et grandes entreprises. Face à un concurrent de taille Oui.Sncf qui présentait sa plateforme gestionnaire de liens sponsorisés. Daher, fort de son actionnariat familial est tourné vers l’innovation depuis sa création en 1863. Daher a donc été récompensé pour son nouveau service qui s’appuie sur le Data Lake. Optimisé dans le but de traiter les données de vol des flottes d’avions de type TBM. Daher...
Quels sont les facteurs qui ont impacté la satisfaction de mes internautes aujourd’hui ? A-t’on perdu de l’argent ? Y a-t-il eu des interruptions de services sur l’application ? L’activité de mes internautes est-elle normale ? Autant de questions auxquelles nous allons répondre précisément grâce à l’IA. Que vous soyez des experts techniques ou bien des responsables métiers il vous sera possible d’interroger notre système, avec des questions simples et surtout d’avoir des réponses claires et précises. Vous pourrez aussi être notifiés lorsque notre moteur identifiera des baisses de satisfaction qui ont un impact sur votre business. Le système sera capable de déduire instantanément les « root causes ». Ainsi vos équipes IT pourront agir précisément et les métiers ou responsables digitaux pourront corréler avec des indicateurs métiers, taux de rebond ou taux de conversion et évaluer l’impact financier. Comment ça marche ? 1 – Il faut collecter des données Des données, beaucoup de données, c’est ce que nous récupérons aujourd’hui au travers de notre tracker appYuser. Les données Big Data et la puissance des serveurs sont 2 éléments indispensables pour faire ensuite des analyses IA pertinentes. 2 – Analyser les comportements des internautes et les variations d’expérience utilisateur UX Il faut être capable d’évaluer rapidement l’expérience réelle des internautes, c’est ce que nous évaluons grâce à la norme appYdex (issue de nos travaux de R&D sur les performances Web et UX). A chaque variation significative de la satisfaction utilisateur il faut en déduire les causes, c’est ce que notre module de « Machine Learning » permet de faire. 3 – Définir des règles issues de nos expériences, et en créer de nouvelles issues de l’apprentissage réel,...
La plupart des organisations modernes savent à quel point il est nécessaire de faire des tests sur les environnements de production. C’est d’autant plus important pour les sociétés d’e-commerce qui doivent gérer un nombre croissant d’événements : les soldes, les saisons, les promotions et des évolutions permanentes de leurs sites. Tous ces événements amplifient les risques, mais il n’est évidemment pas nécessaire d’attendre ces pics d’audience pour se soucier des performances des services et du manque à gagner. Les testeurs aguerris savent à quel point la génération de tests peut être chronophage et parfois inefficace. Ce qui, au fil du temps, tend même à limiter ces tests et à diminuer progressivement la qualité des livraisons jusqu’aux inévitables crashs de production ! Tester pour se rassurer c’est bien, faire des tests SMART* c’est mieux ! RUM (Real User Monitoring) based testing permet de faire moins de tests et de les rendre bien plus pertinents. La collecte massive des usages des internautes au travers d’outils d’analytique comme Google Analytics et appYuser , associée à l’expérience des experts permettent de définir des plans de tests SMART « pertinents, moins coûteux et toujours d’actualité ». Les business gagnent en planning, les risques d’incidents diminuent fortement, ce qui in fine permet de générer plus de trafic, plus de satisfaction et de ventes. *SMART (intelligent en anglais) mais aussi pour se souvenir que chaque test doit être Specific Measurable Achievable Relevant and Time-Bound (en français =>Spécifique Mesurable Atteignable Réaliste Temporellement défini) Produire des tests représentatifs du comportement réel des internautes Prédire le comportement des internautes et en déduire des gammes de tests est une méthode qui a fait ses preuves. Mais...
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