Les données synthétiques font de plus en plus parler d'elles dans tous les secteurs – de la santé à l'automobile – et elles atteignent enfin un point de basculement dans le domaine des études de marché. Mais si l'engouement est bien réel, les idées fausses le sont tout autant. Comme l'a souligné le Dr Alain Briançon, vice-président de la recherche et de la science des données chez Dynata, lors de notre récent webinaire, le plus grand malentendu est aussi le plus simple : il n'existe pas de notion unique appelée « données synthétiques ». Il

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Points clés : Alors que la consommation des médias continue de se fragmenter entre les différents canaux, plateformes et appareils, il est devenu plus complexe de mesurer avec précision l'impact d'une marque. Les études traditionnelles sur l'effet de marque ont souvent du mal à prendre en compte les chevauchements d'exposition, les variations de fréquence et les comportements propres à chaque canal. La mesure cross-canal relève ces défis en offrant une vision plus complète et plus précise de la manière dont la publicité influence

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Points clés : trois termes. Trois fonctions distinctes. Et pourtant, on les utilise indifféremment chaque jour dans les dossiers de présentation, les appels d'offres et les rapports de campagne. Lorsque les termes « canal », « plateforme » et « appareil » sont considérés comme synonymes, des lacunes apparaissent dans la planification. L'audience est comptée deux fois. Les limites de fréquence ne sont plus respectées. Les analyses post-campagne perdent de leur fiabilité. La solution passe d'abord par une utilisation précise du langage, et cela

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La publicité inclusive est entrée dans une nouvelle phase. La représentation reste importante, mais les consommateurs évaluent de plus en plus la manière dont les marques se présentent : ils veulent savoir si leurs récits sont authentiques, pertinents et ancrés dans des expériences réelles plutôt que dans des gestes symboliques. C'était le thème central du récent webinaire de Dynata, intitulé « De la visibilité à l'appartenance : l'évolution du rôle de la publicité inclusive », animé par Brooke Huntley, directrice produit

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Q1. Quels défis QualiQuant AI permet-il de relever pour les clients du secteur du conseil et de l'investissement ? La plupart des équipes s'appuient fortement sur des données quantitatives : scores, indicateurs clés de performance (KPI), données financières et modèles. Les modèles de données permettent d'identifier des tendances, de prévoir des résultats et de quantifier les risques. Cependant, les approches quantitatives traditionnelles négligent souvent un élément essentiel : le contexte. Les chiffres expliquent ce qui se passe, mais pas toujours pourquoi, et dans les décisions stratégiques ou d'investissement à enjeux élevés, le « pourquoi » fait souvent la différence entre

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La qualité a toujours été le fondement d'informations pertinentes. À mesure que les études deviennent plus complexes et que les sources de données se multiplient, garantir l'authenticité, l'attention et la fiabilité des répondants ne relève plus d'une solution ponctuelle. Cela nécessite un système connecté et adaptatif. C'est pourquoi nous intégrons directement dans QualityScore® le meilleur des solutions éprouvées d'Imperium, notamment RelevantID®. Cette évolution reflète la vision de Dynata

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