Data sciences can also be used by HR manager to create several estimates like the investment on talent pool, cost per hire, cost on training, and cost per employee. It provides better techniques for optimization, forecasting, and reporting.
Talent acquisition may sound a minuscule term to most of us who have never been on the other side of the table. But in reality, the entire process of hiring is way too time-consuming, expensive and employs a number of resources. Hiring managers are responsible for all the hiring processes taking place in an organization. They have to devise such plans that attract a large number of eligible candidates while creating an environment where candidates would prefer to stay.
Let us point out some of the challenges faced by the hiring managers:
Eligible Candidates: Hiring managers have the responsibility to find out the best fit for a particular position. On an average, there are around 250 resumes received for a single corporate position. If the job is posted through an online job portal then these figures scale up to around 4,27,000 resumes. These figures are just not mind-boggling but filtering candidates manually or through some filtering algorithm is another uphill task.
Demand and Supply ratio: With increasing number of job opportunities in the market candidates have become quite selective. They have various opportunities and they can easily reject a job offer if they find something more feasible and exciting elsewhere. Hiring managers have to jot down plans and create such marketing strategies that make the candidate stay. If a selected candidate drops off then again have to repeat the complete process and find a new replacement.
Tenuous relationship of hiring manager and recruiters: Sometimes the exact job requirements are not clearly communicated to the hiring managers. According to a survey conducted by ICIMS, 80% of recruiters think they have very good understanding of their job position while 61% of hiring managers believe that recruiters have moderate levels of understanding. This imbalance between both the parties is quite strenuous and creates a barrier for a smooth workflow.
Digital marketing presents a tremendous opportunity to engage consumers, but precious few companies have realized its full potential. That’s not to say companies aren’t trying. In the US, spending on digital advertising in 2017 is on track to surpass spending on television advertising. Globally, certain markets devote more than 40% of their media advertising budget to digital marketing, according to media company Magna.
But supersizing the digital-marketing budget is not enough. Successful companies are also transforming their ways of working. Classic marketing techniques—including broad segmentation, lockstep campaigns with multiple handovers, and marketing funnels through which all consumers move in tandem—have no place in digital marketing. If your company is still relying mainly on ways of working that served you well ten years ago, it is time to accelerate change.
Les possesseurs de smartphones passent de plus en plus de temps sur les applications mobiles. La société App Annie affirme ainsi qu’en 2016, plus de 90 milliards d’apps ont été téléchargées sur l’App Store et Google Play. Les utilisateurs ont passé plus de 900 milliards d’heures sur ces applications.
Plus de 30 applications sont utilisées chaque mois
Selon un nouveau rapport App Annie, les pays leaders dans l’utilisation des applications sont l’Inde, le Brésil, la Chine, la Corée du Sud, l’Allemagne, les USA, la France, le Royaume-Uni, le Japon et le Mexique ; où les possesseurs de smartphones utilisent plus de 30 applications par mois. Ces applis servent à organiser la vie de chacun, grâce aux multitudes de tâches qu’elles proposent et qui rythment notre quotidien. Celles qu’on utilise quotidiennement correspondent au tiers, voire à la moitié des applications totales installées sur nos terminaux. Le maintien des utilisateurs et leur réengagement sont donc des enjeux clés pour les développeurs.
Le panorama des médias sociaux de Fred Cavazza aussi. Depuis 2008, cette cartographie permet de faire le point sur les réseaux sociaux dominants, leurs particularités et leurs similarités.
Who leads in Data Science, Machine Learning, and Predictive Analytics? We compare the latest Forrester and Gartner reports for this industry for 2017 Q1, identify gainers and losers, and strong leaders vs contenders.
Last month a leading analyst firm Forrester released their « Forrester Wave™ »: A report on Predictive Analytics and Machine Learning Solutions for Q1 2017, written by Mike Gualtieri. Predictive Analytics and Machine Learning are among the most important technologies now, as KDnuggets readers no doubt know, and Forrester forecasts a 15% compound annual growth rate (CAGR) for the PAML market through 2021. The report examines and evaluates 14 firms in terms of strategy, current offering, and Market Presence. The results are summarized in Fig. 1.
Fig. 1: Forrester Wave™: Predictive Analytics And Machine Learning Solutions, Q1 2017
The leaders:
La classification des images via des algorithmes intelligents atteint des résultats de plus en plus satisfaisants. Nous vous présentons ici le cas d’une classification simple avec le logiciel orange datamining (open source) qui permet justement de faire un classement simple des animaux en se basant sur plus de deux cent critères générés depuis chaque photo automatiquement à travers l’usage de classes d’objets prédétérminées, et de la technologie machine learning. Ce type d’applications peut être enrichissant à appliquer pour des démarches de classification automatique de masse pour des projets de recherche marketing, netnographies, classification du type de partages et d’images pour tout ce qui est User Generated Content sur les réseaux sociaux, une classification des catalogues d’images des sites web commerciaux et l’étude de leur style graphique et ses effets sur les comportements, etc …. les applications sont théoriquement infinies.
In the drive to maximize reach and efficiency, advertisers have embraced an increasingly complex digital ad ecosystem that is more and more automated and opaque.
Now, at a time when consumers are demonstrating heightened concern about hate speech, offensive content, and social and political issues, advertisers are learning the hard way that they have helped create a monster they aren’t in control of.
In the past several weeks, major advertisers and ad agenices have pulled ads from Google and YouTube in a boycott that was sparked by a Times investigation which found that ads from prominent brands were being displayed alongside extremist content. By some estimates, the boycott could cost Google hundreds of millions of dollars this year alone.
In response, Google has promised change, but the truth of the matter is that the problem appears to be even larger than estimated, as practically everywhere observers look, they are finding examples of offensive content being used to serve ads from major brands.
Structural Equation Modeling (SEM) is an extremely broad and flexible framework for data analysis, perhaps better thought of as a family of related methods rather than as a single technique. What is its relevance to Marketing Research?
Structural Equation Modeling (SEM) is an extremely broad and flexible framework for data analysis, perhaps better thought of as a family of related methods rather than as a single technique. Its origins can be traced back to Psychologist Charles Spearman at the turn of the 20th century and Geneticist Sewall Wright in the immediate aftermath of WWI. Many others have had a hand in its development, notably Karl Jöreskog and Peter Bentler. Covariance Structure Analysis and LISREL, the name of a program Jöreskog co-developed, are other terms occasionally used interchangeably with Structural Equation Modeling.
What is its relevance to Marketing Research? Attitudes, opinions and personality traits are important drivers of consumer behavior, but they are latent constructs and marketing researchers cannot actually observe them or measure them directly. We can only make inferences about them from what we can observe, responses to questionnaire items, for example. Measuring latent constructs is challenging and we must also incorporate estimates of measurement error into our models. SEM excels at both of these tasks.
Roland Gori est professeur émérite de psychopathologie clinique à l’université d’Aix-Marseille et psychanalyste.
Les résultats de la société du spectacle déjà évoquée par Guy Debord, aussi bien que le capitalisme de la séduction de Michel Clouscard, ou simulacres et simulation de Jean Baudrillard, sans oublier le meilleur des mondes de Huxley ! Des ouvrages d’exception qui ont vu venir le modèle actuel. La perte du sens pour la production de l’apparence dans nos entreprises, notre société, nos universités, nos politiques, etc… Les meilleurs dans un tel système sont « les imposteurs » car capables de reproduire à l’excellence les comportements, postures et idées qui sont attendus d’eux par la société du spectacle. Il s’agit de la capacité à répondre à la commande sociale rhétorique et normative dans l’accomplissement des activités de la vie quotidienne. La forme prime alors sur le fond, nous ne sommes plus dans la recherche de vérité, mais dans la recherche de l’apparence de vérité. Quelles sont les valeurs d’un tel modèle? une excellente intervention du Pr. Gori qui nous explique comment ce système qui norme vers la fausse apparence donne les convulsions mondiales actuelles. Je recommande vivement les lectures précédentes qui ouvrent l’esprit et se révèlent visionnaires du monde moderne et sa direction future.
Un grand bravo et hommage aux étudiants de SciencesPo Rennes pour leur maturité et conscience politique malgré la propagande massive et les tentatives de censure de toute critique d’israel! Rappelons que dans les pays anglo-saxons, plusieurs académiciens et universitaires boycottent israel publiquement, contrairement à la France l’un des rares pays à exercer un contrôle quasi-militarisé sur la conscience des gens, en interdisant via une circulaire le Boycott d’israel! Bravo à ces jeunes qui comprennent ce qui se passe et dans quelle direction le lobby sioniste politique et médiatique veut amener la France!
Imaginez qu’il soit possible de vendre et convaincre scientifiquement ? J’ai passé les 3 dernières années de ma vie à décortiquer le comportement humain et le fonctionnement du cerveau. J’ai étudié la programmation neuro-linguistique, la psychologie et l’art de la persuasion. J’ai testé des centaines de combinaisons avec mes clients, à la recherche de la meilleure approche pour vendre scientifiquement, et déclencher le bouton « achat » dans le cerveau des gens…
Cette approche s’appelle le neuromarketing. Les grandes entreprises utilisent ces outils pour faire décoller leurs bénéfices, mais pour le moment, peu d’entrepreneurs et de PME ont accès à ces stratégies.
Cette nouvelle série d’articles que je propose sur Webmarketing & Co’m a un objectif clair : partager avec vous des méthodes scientifiques qui ont fait leur preuve pour booster vos ventes sur votre site web.
Plutôt sympa comme programme, non ?
Pour inaugurer cette nouvelle série, je vous propose de voir ensemble 13 exemples (+ 2 bonus) de neuromarketing en action.
Pour les courageux qui arrivent à finir l’article, une belle surprise vous attend
