Creative Data - pourquoi le ciblage intelligent n'est que le début

Tout le monde connaît les suggestions de produits dans les boutiques en ligne comme Amazon : "Les clients qui ont acheté cet article ont également acheté". Parfois, elles sont effectivement utiles. Parfois, elles provoquent au moins l'hilarité. Une chose est sûre : ceux qui, comme Amazon, Spotify ou Netflix, proposent un choix énorme de produits ou de contenus, ont besoin de mécanismes pour filtrer les offres pertinentes pour leurs utilisateurs.

Alors que les géants du streaming tels que Spotify placent l'utilisateur au centre de leurs préoccupations et proposent une offre de contenus énorme afin de générer la meilleure expérience utilisateur possible, le ciblage dans la publicité en ligne fonctionne à l'envers : Dans le cadre du ciblage classique, les annonceurs et les agences se concentrent sur la sélection, au sein d'une population (limitée) d'utilisateurs, de ceux qui, sur la base des données disponibles telles que la démographie ou le comportement, représentent le meilleur "match" pour leur produit.

Si Spotify trouve pour chaque utilisateur sa propre musique préférée parmi des millions de chansons, les annonceurs se limitent en général à une poignée de messages et de motifs de campagne. La contradiction évidente : du côté des médias, les groupes cibles peuvent être définis de manière de plus en plus ciblée, granulaire et individuelle grâce à des données toujours meilleures. Mais du côté de la création, ils sont souvent récupérés avec des supports publicitaires identiques.

Problème : des coûts élevés empêchent une approche individuelle

La raison en est que la complexité augmente très rapidement avec le ciblage spécifique des segments. Une douzaine de supports publicitaires se transforme en centaines lorsqu'ils sont individualisés à l'aide du parcours de l'utilisateur et d'autres données disponibles. Les coûts de production des supports publicitaires et de gestion des campagnes augmentent alors que les groupes cibles deviennent de plus en plus petits en raison d'un ciblage plus précis. Résultat : dans de nombreux cas, une segmentation granulaire n'en vaut pas la peine.

La seule façon de corriger cette situation est de réduire sensiblement les coûts de mise en œuvre. Les supports publicitaires traditionnels entièrement dynamiques avec des flux de produits intégrés, tels qu'ils sont utilisés depuis des années, notamment dans le commerce électronique, ne peuvent toutefois résoudre le problème que partiellement, car ils présentent diverses restrictions en matière de conception, d'animation et de manipulation.

Solution : automatisation partielle et nouvelles relations agence-client

Dans la campagne actuelle de Sporttip, Swisslos et Sir Mary misent donc sur un nouveau système de gestion des supports publicitaires (WMS). Basé sur des modèles programmés individuellement, ce système n'offre aucune restriction en matière de conception et d'animation, contrairement aux supports publicitaires HTML5 traditionnels. Le backend facile à utiliser permet à Swisslos de créer en continu et de manière autonome de nouveaux supports publicitaires avec des messages adaptés. De cette manière, le client peut définir en permanence de nouveaux groupes cibles et tester lui-même les messages correspondants. Grâce à une connexion directe à l'ad server, les supports publicitaires peuvent être adaptés en temps réel, même pendant les campagnes en cours, sans qu'il soit nécessaire d'échanger des actifs sur l'ad server.

En quelques clics, un ballon de football est donc remplacé par une balle de tennis animée et le support publicitaire de la Ligue des champions est réécrit pour le Masters de tennis. En outre, il est possible d'intégrer dans le WMS aussi bien des flux avec des prix actuels que des événements. L'effet : les coûts de production baissent, le ciblage granulaire commence à être rentable.

L'automatisation de la production de supports publicitaires n'est qu'un début. Une plus grande segmentation et un plus grand nombre de supports publicitaires augmentent inévitablement la complexité et donc les dépenses du côté des médias. Sir Mary mise ici aussi sur l'automatisation dans le domaine de l'analyse et du reporting. Un outil spécialement développé regroupe les données des campagnes provenant de sources très diverses comme Ad Server, DSP ou Social Media Manager et veille à ce que les spécialistes n'aient plus à s'occuper du regroupement manuel des données. Parallèlement, les clients bénéficient d'un aperçu bien meilleur et toujours actuel de la performance des campagnes en consultant les données en temps réel dans leur navigateur.

Redéfinition de la collaboration entre l'agence et le client

La séparation qui prévaut encore entre agence créative et agence média, dont l'intersection se limite souvent à un plan de production Excel, empêche d'exploiter tout le potentiel de la segmentation et des stratégies média axées sur les données. Parallèlement, l'augmentation du nombre de spécialistes du côté des clients permet de nouvelles formes de collaboration. La transparence est ici nécessaire. Grâce à cet outil, les temps de concertation sont réduits de plus de moitié. Ce

Sir Mary et ses clients ressentent énormément l'augmentation de l'efficacité. Si l'on prend l'exemple de la campagne Sporttip, cela signifie également que le client a un accès direct aux outils de l'agence, ce qui lui permet de toujours avoir un aperçu actuel de la performance de la campagne et d'intervenir lui-même. L'avenir de la relation agence-client doit se dérouler sur un pied d'égalité et être marqué par le fait de se lancer des défis et de progresser mutuellement.