Les annonces personnalisées augmentent l'efficacité et l'acceptation

Il est temps de laisser derrière soi la génération des annonces de la publicité en ligne ennuyeuse ou dérangeante. Grâce aux méthodes innovantes que le marketing personnalisé met aujourd'hui à disposition, les annonceurs peuvent établir des relations beaucoup plus personnalisées avec leurs clients. À l'ère de la publicité numérique, les annonceurs ont la possibilité, en collaboration avec des entreprises de technologie publicitaire, d'améliorer leur ciblage et de personnaliser de plus en plus les messages publicitaires. En analysant le comportement des utilisateurs en ligne, il est possible de diffuser des messages marketing pertinents et personnalisés qui s'adressent à l'utilisateur de manière individuelle. Cependant, de nombreux annonceurs appliquent encore le principe de l'arrosoir, ce qui a pour conséquence que les utilisateurs trouvent souvent les messages publicitaires peu intéressants ou se sentent dérangés par ceux-ci.

Retargeting contre-productif

Presque tous les utilisateurs en ligne connaissent le sentiment d'être suivis à travers le web par une annonce de produit. Il s'agit ici de retargeting mal réalisé. Bien sûr, le consommateur a déjà montré de l'intérêt pour ce produit. Mais au lieu de lui montrer des annonces répétées pour ce produit précis, il est plus judicieux de reconquérir l'utilisateur en lui rappelant la boutique en ligne ou la marque. De même, des produits best-sellers de la même catégorie ou des compléments judicieux à l'article initialement recherché peuvent plus facilement susciter l'intérêt d'acheter plutôt que la lassitude.

La collaboration avec un fournisseur de technologie qui travaille avec ce que l'on appelle le "Predictive Modeling" permet de diffuser des annonces publicitaires plus pertinentes et personnalisées. Cette technologie exploite les données et les connaissances sur le comportement en ligne des acheteurs existants et détermine ainsi comment atteindre de nouveaux utilisateurs potentiels et quels produits, offres ou supports publicitaires devraient être affichés dans l'idéal. Cette approche basée sur les données permet de personnaliser les annonces publicitaires bien mieux qu'il ne serait possible de le faire manuellement. Pour ce faire, on évalue les canaux médiatiques dans lesquels les utilisateurs sont en ligne et les différents terminaux qu'ils utilisent à cet effet ainsi que les heures pendant lesquelles ils sont actifs. Ce n'est pas seulement le comportement d'utilisation qui est pertinent, mais aussi le contexte dans lequel la publicité est ensuite diffusée.

Attention au frequency capping arbitraire

Il est peu judicieux d'exposer l'utilisateur à une "overdose" de publicités. Il a été démontré qu'il existe une courbe de fréquence pour chaque campagne, qui permet de déterminer la fréquence idéale de diffusion des publicités pour chaque utilisateur. Une fois le sommet de la courbe dépassé, des affichages supplémentaires réduisent la probabilité d'un achat. Le frequency capping, qui traite chaque utilisateur de la même manière, n'est donc pas une solution. Car même si les courbes de fréquence présentent une moyenne similaire pour la plupart des utilisateurs, elles diffèrent d'un individu à l'autre. Aujourd'hui, l'analyse de grandes quantités de données permet de déterminer la forme de ces courbes et la fréquence d'affichage optimale pour chaque utilisateur.

Augmentation de l'efficacité grâce à une approche individuelle

Les annonces dynamiques et personnalisées offrent un nombre presque illimité de variations d'annonces individuelles, créées de manière automatisée. Jusqu'à présent, les possibilités de personnalisation des annonces reposaient sur des méthodes manuelles et des règles simples. Une plateforme artificiellement intelligente et axée sur les données peut apprendre des données de réponse passées concernant les produits et les textes d'annonce grâce à des algorithmes d'auto-apprentissage spécialement conçus. Il s'agit entre autres du comportement de navigation sur Internet, des achats déjà effectués ainsi que de la localisation de l'utilisateur. Les annonces dynamiques et personnalisées combinent des éléments publicitaires tels que le titre, l'image, le prix et l'incitation à l'action. Elles proposent également des recommandations de produits et des textes d'affichage personnalisés pour chaque utilisateur. Grâce à cette sélection individuelle des produits et des messages publicitaires optimaux, les annonceurs peuvent augmenter leur chiffre d'affaires de manière significative.

Oliver Hülse est responsable des activités commerciales de Rocket Fuel en Allemagne, en Autriche et en Suisse. Il est responsable des relations clients avec les principaux annonceurs et agences. En outre, il met en place l'équipe hambourgeoise et recrute actuellement pour les secteurs des ventes et de la gestion de comptes. Oliver Hülse vient de l'Adconion Media Group, où il était dernièrement directeur de la société allemande GmbH. Ce Hambourgeois de 41 ans a commencé sa carrière dans le domaine des ventes de médias numériques il y a treize ans chez le groupe d'édition Milchstrasse et Tomorrow Internet AG, avant d'occuper ensuite pendant plusieurs années le poste de VP International Operations chez Interactive Media CCSP.