Big Data, Science des données, aide à la décision en entreprise, business intelligence, data warehouse, reporting, OLAP, web analytics, data visualization, data mining, internet des objets, informatique cognitive, intelligence artificielle...

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


2017 : l'année où la publicité programmatique est devenue prédictive


Rédigé par David Gosen, Rocket Fuel le 30 Septembre 2017

La publicité digitale évolue rapidement et ce, plus particulièrement dans le domaine du marketing programmatique. Avec l’arrivée cette année de nouveaux acteurs tels Accenture Interactive ou Clear Channel, et l’ad tech comme sujet phare des Cannes Lions 2017, l'industrie est en perpétuelle évolution. Le CEO d'Amazon, Jeff Bezos, décrit l'impact de l'intelligence artificielle sur la société comme une « renaissance étonnante » qui « permettra de dynamiser et d'améliorer chaque entreprise, chaque organisation gouvernementale, chaque activité philanthropique ».
Fondamentalement, il n'y a aucune organisation dans le monde qui ne peut être améliorée ou rendue plus efficace par le machine learning.



David Gosen, GM Platform Solutions et SVP International chez Rocket Fuel
David Gosen, GM Platform Solutions et SVP International chez Rocket Fuel
Une nouvelle étape après la publicité programmatique
Les marques ayant assisté à la naissance de la publicité programmatique ont pu constater une vraie évolution dans l’identification des segments, comme dans la diffusion des messages publicitaires à grande échelle, ou encore la création de contenus toujours plus personnalisés et pertinents pour les consommateurs. Mais la fragmentation des médias et des audiences, ainsi que la multiplication des devices et de différentes plateformes, rendent le marché de plus en plus complexe. En effet aujourd’hui, non seulement les consommateurs décident ou non de procéder à un achat en une fraction de seconde et ce, quel que soit l’endroit où ils se trouvent, mais ils s'attendent également à ce que les marques leur fassent des suggestions ou mieux encore, anticipent leurs besoins. Si ces entreprises veulent comprendre les attentes des consommateurs et être en mesure d’interagir avec eux à l’exact moment où ils sont réceptifs, elles doivent évoluer de la programmatique vers le prédictif.

Qu'est-ce que le marketing prédictif ?
Le Marketing Prédictif se base sur l'intelligence artificielle pour analyser de grandes quantités de données, permettant aux spécialistes du marketing d'utiliser les informations du consommateur afin d’identifier à quel moment le consommateur sera le plus enclin à s’intéresser à leurs produits ou services. Cela signifie que les marques, peuvent offrir des expériences toujours plus pertinentes sur l’ensemble des devices et ne plus être limitées par des segments historiques. Tout ceci en seulement une fraction de secondes.
Toutes ces données y compris celles qui appartiennent aux marques sont inutiles si elles ne sont pas exploitées pour être converties en enseignements et appliquées à votre activité. Le Marketing Prédictif permet à l'industrie d’aller au-delà de pré-requis et de traiter les données pour qu’elles nous aident à prendre les bonnes décisions et à faire les bons choix d’investissements. Les données qui font la différence dans un monde prédictif ne proviennent pas de données achetées, mais de votre donnée propriétaire en prenant en compte le parcours d’achat des clients. Il en résulte des niveaux plus élevés d'engagement et un retour sur investissement (ROI) plus important.
La récente étude que Rocket Fuel a mené, dédiée à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la publicité, sur les jeunes générations (les millennials en particulier) démontrent qu’ils accueillent de manière positive le fait que les marques utilisent l’intelligence artificielle afin de les aider dans leur décision d’achat, à condition que cette approche soit exécutée de manière pertinente et personnalisée. 80% des 25-35 ans interrogés, a déclaré être favorable au fait qu’on leur adresse des publicités avec des offres personnalisées.
En travaillant sur des segments pré-déterminés, les marques excluent naturellement une audience qui aurait pu être concernée par leur message.
A l’inverse grâce au Marketing Prédictif et au Machine Learning, le système est perpétuellement alimenté par les insights tirés du comportement des individus et de ce que j'appelle « the power of owned data ». Ensuite, il s’agit de tirer parti de ces éléments pour toucher de nouveaux consommateurs ayant un comportement similaire.

Le Marketing Prédictif permet aux marques d'identifier et de toucher les bonnes personnes (et non de cibler les devices ou les bots), aux moments où elles sont le plus réceptives. Avec des messages personnalisés, en tenant compte du parcours d’achat du consommateur.
Privilégier la « 1st party data » plutôt que la « third party data » permet de générer un ROI plus élevé parce que basé sur un focus client.

Pour se démarquer du lot et attirer l'attention des consommateurs en ligne, les marques doivent maintenant être prêtes à communiquer avec leur public au moment précis où les consommateurs sont prêts à s'engager et opter pour une technologie capable de déterminer l'heure optimale, le device utilisé et la probabilité de convertir un prospect en client. Tout cela peut se faire automatiquement en temps réel grâce au marketing prédictif.




Nouveau commentaire :
Facebook Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.