Cette page a pour objectif de présenter, en quelques chapitres clairs et accessibles, tout ce que vous devez savoir sur Ngenoh : la signification du nom, la liste des fonctionnalités, le modèle d’IA utilisé, les cas d’usage marketing, les indicateurs clés de performance, ainsi que l’équipe de développeurs et contributeurs ayant participé à la réalisation de ce véritable bijou technologique. Chaque chapitre contient une synthèse actionnable, des visuels explicatifs et des liens vers les ressources détaillées. Pour naviguer, utilisez le fil d’Ariane ou le bouton « Accueil » pour revenir rapidement à la page principale.
Cette page décrit l’architecture du portail, la hiérarchie des agents marketing et le flux de données utilisé pour l’analyse et l’optimisation.
Interprétez les courbes de performance, lancez des tests A/B et visualisez les gains attendus en appliquant des stratégies d’allocation.
Astuce : utilisez la fonction de comparaison pour isoler les variables (audience, canal, message).
Liste des KPI à suivre pour évaluer la performance des agents et des campagnes :
Chaque KPI est exportable et historisé pour faciliter les analyses rétrospectives.
Explique le pipeline de tuning : collecte des données, entraînement incrémental, tests en production et rollback automatique en cas de régression.
Formats d’export disponibles : CSV, JSON. Connecteurs disponibles : Data Warehouse, BI, Webhooks et API REST pour intégration continue.
Exemple : export CSV programmé toutes les nuits pour synchronisation avec l’entrepôt de données.
