Avis d’expert Rocket Fuel : 2017, l’année où la publicité programmatique est devenue prédictive

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.
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Publié le 14/11/2017

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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.

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