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Avis d'experts

2017 : l’année où la publicité est devenue prédictive

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Après le déferlement du programmatique, le secteur de la publicité connaît une nouvelle évolution majeure avec l’arrivée de l’IA qui laisse entrevoir ce que sera le marketing de demain : le prédictif…

 

 


Une tribune de David Gosen, GM Platform Solutions et SVP International chez Rocket Fuel


 

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.

 

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 désormais se faire automatiquement et en temps réel grâce au marketing prédictif…

 

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4 astuces pour structurer la donnée et booster vos performances

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La connaissance de vos clients est votre meilleur investissement pour les fidéliser et les transformer en ambassadeurs de votre marque.

A cette fin, il est primordial de faire sauter les cloisons entre on et offline : la réconciliation entre ces deux mondes est indispensable pour unifier et personnaliser l’expérience utilisateur sur l’ensemble des écrans et des canaux de vente.

Un objectif qui passe par une structuration de la donnée : voici quatre astuces pour gérer efficacement cette rupture technologique et booster vos performances.

 

 


Une tribune de Gilles Liguori, Directeur Associé de KP Consulting


 

 

 

Astuce n° 1 : identifiez l’ensemble des sources d’information à consolider

Personne ne l’ignore : les prospects et les clients de l’entreprise vivent dans un monde ultra connecté, où ils jonglent d’un canal – physique ou virtuel – à l’autre en permanence. A ce titre, ils sont toujours pus exigeants : ils veulent que les marques et les entreprises soient capables de le suivre dans leur parcours sans couture pour leur proposer une communication personnalisée, dans laquelle leurs besoins sont anticipés et adressés avec pertinence, et selon une relation privilégiée.

Accompagner les consommateurs d’aujourd’hui efficacement implique dont de les connaître sur le bout des doigts. Pour leur proposer des expériences intelligentes, aptes à créer de l’engagement auprès de l’entreprise, il est nécessaire de collecter à leur sujet des données précises et accessibles. C’est la condition sine qua non pour bénéficier d’une vision unifiée de vos clients, identifiés sur l’ensemble des plates-formes et des canaux – digitaux ou non.

Pour une efficacité maximale, la gestion de l’information et la collecte de données de haute qualité impose un pré-requis : déterminer précisément l’ensemble des sources d’information à consolider au sein d’un seul et unique emplacement. Dès lors, il sera possible de créer des liens entre le on et le offline, ainsi qu’entre les “first-party” et les “third-party” data, c’est-à-dire les données propres de l’annonceur et celles issues de data providers. Une fois associées, ces données favorisent la conversion en ajoutant de la valeur là où se trouve le besoin précis du client. Et elles ouvrent la voie à une personnalisation réellement intelligente.

 

Astuce n° 2 : connectez les données à votre DMP dans une logique omnicanal et mobile

Collecter, stocker et traiter les informations comportementales du visiteur d’un site Web : c’est l’objectif de la DMP (pour Data Management Platform), qui désigne une plate-forme de gestion de données permettant d’interagir efficacement avec vos clients et vos prospects.

La DMP vise ainsi trois objectifs : améliorer votre connaissance client, personnaliser les messages et l’expérience client, et optimiser le retour sur investissement marketing.

Seule technologie capable d’agréger et d’unifier l’ensemble des données online et offline relatives à un contact, la DMP est un moyen efficace pour répondre aux attentes des nouvelles générations de consommateurs ultra connectés. Ses usages sont variés : optimisation du ciblage publicitaire, personnalisation de l’offre et de l’expérience utilisateur, analyse d’audience dans une logique de datamining

La connexion des données à la DMP permet de les traiter en vue de définir des profils uniques. Elle autorise par ailleurs une analyse et une segmentation pertinentes des données pour créer des audiences et, in fine, activer les leviers digitaux adéquats. Et ainsi booster vos objectifs en matière de performance digitale, qu’il s’agisse de prospection, d’acquisition de trafic, de conversion ou encore de fidélisation.

 

Astuce n° 3 : combinez DMP et CRM-onboarding pour une véritable interaction entre on et offline

Vous disposez au sein de vos bases CRM offline d’une richesse d’informations unique et d’un lot de données précieuses sur vos clients : données de contact, historique d’achat, segmentation de votre clientèle, informations issues de votre réseau de distribution… Votre écosystème digital vous fournit également un véritable potentiel en termes de ciblage et de personnalisation. Oui, mais comment l’exploiter si vous n’entretenez pas une relation digitalisée continue avec vos clients ? Comment les identifier quand ils naviguent anonymement online ?

Dans ce contexte, l’intérêt du CRM-onboarding présente un intérêt évident : il vous permet de digitaliser et de connecter les données CRM offline à votre écosystème digital sans que les contacts ciblés n’aient eu au préalable d’interaction en ligne avec vous. Il apporte ainsi un incrément massif et immédiat de données “first-party” d’origine CRM, activables dans des plates-formes technologiques et media telles que la DMP.

Alimenter les outils d’activation avec de la donnée CRM digitalisée sert de nombreux objectifs : exclure vos clients existants des campagnes d’acquisition qui ne les concernent pas, personnaliser les publicités en fonction de la segmentation offline, réactiver d’anciens clients que vous aimeriez bien voir revenir, mesurer les investissements digitaux sur les ventes offline, mais aussi réaliser du customer match ou un ciblage d’utilisateurs online similaires à vos clients.

A la clé, le CRM, désormais digitalisé et connecté aux plates-formes online, permet d’identifier et de cibler précisément votre communauté sur l’ensemble des canaux. Avec pour conséquences vertueuses, une communication personnalisée et assurée en temps réel, et des investissements digitaux mesurables avec précision quant à la transformation offline.

 

Astuce n° 4 : misez sur l’attribution offline pour mesurer vos performances

La convergence entre les informations online et offline vous offre une vision globale de vos performances sur l’ensemble des canaux. Ainsi, dans une démarche de CRM-onboarding, l’attribution a pour objectif de vous apporter encore de la nouvelle donnée : celle nécessaire à la mesure de l’impact des campagnes marketing sur le parcours d’achat, dont il est attendu la plus grande objectivité possible.

Chercher à définir le meilleur modèle d’attribution en fonction du parcours client, c’est viser à savoir comment les clients transformés sur un point de vente physique ont été exposés à une campagne digitale. L’attribution display, d’abord, permet de mesurer la contribution des investissements display dans la transformation offline (magasin, réseau, call-center).

L’attribution Adwords, le Paid Search et le Native Ads (Facebook Ads, LinkedIn Ads, Outbrain, Taboola, etc.) offrent quant à eux la possibilité de mesurer la contribution des liens sponsorisés dans cette transformation.

Grâce à l’attribution, les entreprises sont capables de comprendre les enjeux liés à la mesure de la performance d’un mix-media marketing digital et omnicanal. En mesurant le ROI des campagnes médias online et offline, vous bouclez ainsi la boucle : vous avez à votre service un dispositif de mesure et d’analyse diablement efficace pour optimiser leurs investissements !

Et vous, qu’en pensez-vous ? Partagez avec nous vos astuces pour booster vos performances autour de la donnée !

Si cet article vous a plu, je vous invite à télécharger notre livre blanc “Comment en finir avec la jungle des données client ?”

 

 

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UX Designer : quel rôle pour engager toujours plus l’expérience utilisateur ?

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UX : deux petites lettres qui prennent de plus en plus de sens dans une stratégie de marque. On ne les connaît pas encore très bien, mais elles suscitent une curiosité et un engouement croissants.

L’UX ou User Experience (expérience utilisateur) a envahi nos vies, en particulier nos expériences numériques, pour que le temps que nous passons sur les applications et sites web soit aussi plaisant et efficace que possible.

 

 


Une tribune de Antoine Auriol, UX Product Manager chez One2Team


 

 

Le métier d’UX designer est de plus en plus en vogue avec l’arrivée des smartphones. Aujourd’hui, le design visuel (l’UI ou User Interface) ne suffit plus, il faut pouvoir l’allier à son utilité. En effet, il faut que l’appareil, le logiciel ou l’application soit facile d’utilisation, ergonomique et fluide avec la possibilité de se connecter de n’importe où.

C’est là que l’UX designer a un rôle clé à jouer, notamment dans la stratégie et la croissance de l’entreprise.

Un UX designer présente aussi un avantage compétitif majeur. Une bonne expérience utilisateur va générer de l’adoption et reste un facteur clé de différenciation. Le niveau d’attente sur la facilité d’utilisation est aujourd’hui très élevé chez le grand public, grâce à l’adoption massive des produits développés par les GAFA (Google, Apple, Facebook ou Amazon) ou par des startups innovantes.

 

L’UX designer au cœur de la stratégie digitale de l’entreprise

Le métier a quant à lui beaucoup évolué ces dernières années. Si nous parlions d’ergonomie au départ avec des questionnaires, des enquêtes de satisfaction dont le dispositif était laborieux à mettre en œuvre, la data science a permis une avancée considérable.

En effet, aujourd’hui nous pouvons analyser en temps réel les habitudes des utilisateurs à des milliers de kilomètres. L’UX designer a désormais toutes les cartes en mains pour prendre les bonnes décisions. Il peut réaliser des tests en direct sur des panels de milliers d’utilisateurs.

Le design visuel a aujourd’hui sa place à la table des décisions stratégiques des entreprises. Il y a une conscience beaucoup plus forte qu’il y a 5 ans de l’importance de l’UX à tous les niveaux. Les outils ont aussi fortement évolué.

Il est aujourd’hui beaucoup plus facile qu’avant de fabriquer des prototypes interactifs, de collaborer sur des maquettes, de faire de la recherche utilisateur quantitative. On voit d’ailleurs de nouvelles spécialisations dans le métier : strategic design, UX, UI, illustration, animation, prototypage, recherche utilisateur…

S’il faut une preuve que l’UX devient stratégique, on a remarqué que le ratio UX designer/développeur a beaucoup augmenté dans les entreprises.

 

L’UX Designer et le Product Manager, nouvelles rock stars du 21ème siècle dans le secteur IT

L’UX designer réalise les maquettes qui montreront l’usage de fonctionnalités et prend en compte les retours des utilisateurs pour faire évoluer le produit. Le Product Manager, quant à lui, formalise le problème à résoudre et spécifie les fonctionnalités.

Les deux métiers sont complémentaires et travaillent de concert ; sans cela les fonctionnalités qui arrivent dans les mains de l’utilisateur ont très peu de chance d’être ergonomiques et risquent même d’être rejetées.

Une personne qui incarne les intérêts de l’utilisateur permet d’assurer que le sujet sera pris en compte en permanence dans le développement du produit, au même titre que la sécurité ou la qualité.

En général, le Product Manager couvre souvent une partie des compétences UX, mais avoir une ou des personnes dédiées renforce considérablement l’action sur le sujet, pour atteindre la masse critique de compréhension de l’utilisateur.

De plus, les compétences et outils des designers sont spécifiques et ne sont parfois pas ou peu présents dans les équipes. Leurs méthodes comme le design thinking ou le lean UX peuvent également apporter à tous les départements.

 

L’UX peut avoir un impact sur l’accélération du développement d’une entreprise

Un travail sur l’UX permet d’investir les ressources de développement sur les bons sujets et d’augmenter la valeur délivrée, à temps de développement égal. Résultat : moins d’itérations requises pour atteindre la satisfaction du client final.

Autre facteur important : la politique ! Sans réflexion sur l’UX de l’identification du problème à l’exécution, nous risquons de faire et défaire suite aux réactions en interne, en naviguant à vue et au gré des biais (les gens qui développent le produit ne sont pas ceux qui l’utilisent).

 

L’UX joue une différence dans l’adoption d’un produit

C’est certainement la finalité. Aujourd’hui l’adoption d’un produit doit se faire en moins de quelques heures pour le B2B et en moins de quelques minutes pour le B2C ! Pour cela, les interfaces proposées doivent être ultra simples et très intuitives.

Nous l’aurons compris, l’expérience utilisateur influe directement sur la rapidité d’un utilisateur à atteindre son objectif, par exemple en accomplissant une tâche beaucoup plus vite qu’avant. C’est ce qui produit le fameux « Wow effect ». Slack ou Citymapper en font de très bonnes illustrations dans leurs produits et parviennent en plus à créer une relation ludique qui va inciter l’utilisateur à aller plus loin avec son produit.

 

 

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Le retour de l’IA ou le syndrome du poisson rouge ?

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Le poisson rouge se caractérise par une capacité mémorielle extrêmement limitée. Cela implique que « tout est nouveau pour lui ».

Nous vivons cela actuellement avec l’Intelligence Artificielle que nous découvrons avec enthousiasme mais également inquiétude…

 

 


Une tribune de  Robert Bentz, Directeur Adjoint FWA


 

 

 

Si l’Intelligence Artificielle n’est pas un concept novateur, pourquoi autant d’interrogations, que s’est-il passé ?

Très globalement « rien » de particulier, nous avons eu un enflammement des esprits dans les années 80 avec des outils, des techniques, l’association avec les sciences humaines, et des progrès dans les matériels, qui nous laissaient espérer des applications toujours plus performantes et répondant aux nouveaux besoins utilisateurs. Et puis plus rien, car trop d’espoirs déçus.

Globalement le marketing de l’IA a placé trop d’espoirs dans un ensemble de techniques, méthodes et bonnes volontés, qui n’ont pas été au rendez vous en termes de visibilité.

Par exemple dans les unités de services militaires , le nucléaire et globalement les entités à forte technologie et à moyens économiques suffisants, les avancées ont été importantes, mais trop peu visibles (ou montrables).

 

Alors pourquoi autant d’engouement, aujourd’hui ?

Parce qu’entre temps les équipes de recherche et de développement ont continué à développer des solutions et des idées. L’ingénierie cognitive, l’analyse linguistique, la reconnaissance visuelle, les technologies et les calculateurs embarqués ont fait des progrès (énormes sur les trois décennies d’oubli de l’IA).

Des applications très visibles comme la voiture autonome, les robots assistants deviennent des réalités tangibles et accessibles.

Les constructeurs automobiles européens traditionnels ne sont pas totalement déconnectés, ils sont capables de faire presque aussi bien techniquement que les nord-américains, avec des moyens beaucoup plus modestes. Mais sans réelle envie d’abandonner la construction traditionnelle.

 

Et comme toujours, le sujet technologique de l’IA, suscite des convoitises ou des peurs.

IBM, qui ne croyait pas en l’IA dans les années 80, se pose aujourd’hui en leader du sujet. Xerox qui par ses recherches a largement contribué à l’évolution des technologies et en particulier de l’IA, n’est plus là, car trop occupé à gérer son virage vers le service. Les japonais nous ont fait réellement très peur avec leurs calculateurs 5e génération dans les années 80 (MITI). Et l’on recommence avec les Chinois et AI-Maths qui a été présenté à la presse le 7 juin 2017.

Peurs incontrôlées ou organisées, tout devient questions d’affolement dès que l’on pose la question d’l’IA. Un autre exemple frappant, celui de Facebook qui a été dénoncé par ses deux systèmes intelligents qui se sont mis à échanger entre eux dans un langage que nous ne comprenons pas. A bien y regarder il s’agit d’un non-événement. Les technophiles se sont bien amusés mais sans intérêt pour la science.

Reflet de la mode, notre président vient de nommer Cédric Villani (député, mathématicien et lauréat de la médaille Fields en 2010), « chargé de mission sur l’intelligence artificielle, en vue de construire une stratégie nationale ». C’est bien, mais c’est simplement dans la vague médiatique en cours. Que générera cette mission ? Je ne sais pas. Mais par expérience je ne fonde que peu d’espoir sur la mission d’une personne.

Alors oui l’Intelligence Artificielle existe depuis longtemps et progresse régulièrement. Il faut identifier les propositions, les projets intéressants, les équipes capables, élargir le cercle à l’Europe pour gagner en puissance, et donner les moyens humains et matériels pour que les projets se réalisent.

Une part seulement des projets seront des réussites totales ou partielles, mais ils peuvent donner une impulsion réelle à l’émergence (enfin) de projets réussis.

Alors analysons l’histoire et son évolution, et en organisation mature, prenons les bonnes décisions pour faire évoluer notre société. Nous sommes capables de faire mieux que les poissons rouges…

 

 

 

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