4 manières dont le machine learning peut rendre les achats média plus stratégiques en 2020
Découvrez comment la liquidité et l’automatisation peuvent vous permettre de gagner du temps et d’optimiser l’efficacité de vos campagnes numériques.
SOMMAIRE
Pour de nombreux spécialistes de la stratégie et acheteurs média, le machine learning est encore teinté de mystère. Le recours à des systèmes informatiques sophistiqués et à l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes est une idée séduisante. Mais ces systèmes sont-ils vraiment utiles pour optimiser les stratégies qui reposent sur des comportements humains complexes et pour relever les défis qui se posent au quotidien en matière de publicité ?
Eh bien oui, ils peuvent l’être. Facebook a développé ses propres outils basés sur le machine learning pour optimiser la découverte de contenu par les clients, améliorer la mesure et offrir une personnalisation toujours plus ciblée. Nous avons ainsi constaté que la technologie offre de puissants moyens de booster considérablement les performances des campagnes ainsi que la productivité des équipes. Mieux encore, ces avantages ne sont pas une simple perspective dans un futur lointain : il est possible d’en profiter dès maintenant.
En effet, le machine learning peut déjà simplifier la vie des spécialistes de la stratégie et des acheteurs média en introduisant quatre grandes améliorations :
1. Amélioration de l’efficacité des publicités en augmentant la liquidité
Le machine learning est particulièrement utile pour l’achat média parce qu’il booste la liquidité : chaque euro est dépensé de manière à obtenir l’impression la plus rentable.
Grâce à l’utilisation d’un algorithme séquentiel et à l’analytique prédictive, le machine learning est capable d’identifier l’audience convenant le mieux à chaque publicité. Allié à des systèmes automatisés, il permet de diffuser les bons contenus auprès des bonnes personnes et au bon moment, et ce, au prix idéal.
À l’arrivée, l’achat média est plus rapide et plus performant. Le machine learning et les systèmes automatisés traitent rapidement et massivement des ensembles de données complexes et les ajustent en temps réel, ce qui permet aux équipes d’améliorer constamment l’efficacité des leurs campagnes.
« Le recours à une optimisation automatisée basée sur le machine-learning est toujours plus concluant que le procédé manuel. On constate immédiatement une grande amélioration des performances. »
—Justin Aquila, Optimize.Ad
2. Simplification de la configuration et de l’optimisation des campagnes
Le machine learning offre un autre avantage : la simplification de la gestion des campagnes.
Plus concrètement, selon les spécialistes de la stratégie et les acheteurs média utilisant des outils basés sur le machine learning interrogés, ces systèmes réduisent les efforts manuels nécessaires à des tâches telles que l’optimisation des campagnes, la stratégie d’enchère, la gestion de budget et la configuration des campagnes.
Cette simplification repose en grande partie sur le fait que le machine learning et les systèmes automatisés ont tendance à mieux fonctionner lorsqu’ils disposent d’une plus grande marge de manœuvre, car les objectifs de campagne et les paramètres au sens large augmentent les options disponibles. En d’autres termes, la réduction du nombre d’ensembles de publicités et de restrictions de campagne permet une optimisation plus automatisée.
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« Nous sommes parvenus à remplacer la gestion manuelle des performances par leur examen et leur analyse en profondeur. »
—Laura Greene, Havas
3. Gain de temps précieux
La gestion simplifiée des campagnes offre un élément d’une grande valeur aux spécialistes de la stratégie et aux acheteurs média : plus de temps.
Parmi les professionnels interrogés aux États-Unis, 77 % des spécialistes de la stratégie et acheteurs média qui utilisent des outils basés sur le machine learning déclarent que ces systèmes leur permettent de gagner beaucoup de temps auparavant consacré à des tâches manuelles et laborieuses. La plupart d’entre eux affirment gagner une à quatre heures par semaine, en moyenne1.
Une nouvelle fois, ces avantages reposent sur les fonctionnalités autonomes et d’auto-apprentissage des outils de machine learning. Les systèmes sont capables de traiter rapidement et efficacement des points de données en changement constant. Les membres de l’équipe économisent donc un temps qui était auparavant consacré à la définition et au perfectionnement manuels des campagnes.
« Nous avions habituellement 50 ensembles de publicité actifs pendant les campagnes, et il nous fallait constamment déterminer ce qui fonctionnait vraiment. Maintenant, grâce aux outils de liquidité basés sur le machine learning, les comptes possèdent moins d’ensembles de publicités et sont plus faciles à gérer. »
—Gestionnaire de compte senior, agence indépendante
4. Davantage de stratégie et de créativité
Pourquoi est-il si capital de gagner du temps ? Parce que cela permet de mettre toute la matière grise au service d’autres priorités.
Les spécialistes de la stratégie et acheteurs média interrogés réinvestissaient le temps gagné grâce aux outils de machine learning dans une multitude d’autres tâches : développement de stratégies client, planification et test de nouvelles campagnes, analyse des performances de campagnes existantes, optimisation du contenu créatif... 1
En définitive, voici ce qui rend le machine learning encore plus utile : en plus d’améliorer les performances de campagne, il permet aux spécialistes de la stratégie et aux acheteurs média de moins se disperser et de privilégier la stratégie et la créativité.
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« Avant, il fallait consacrer beaucoup d’énergie à la réallocation manuelle du budget. Nous pouvons à présent mettre ce temps au profit de la stratégie, de l’observation des différentes audiences, des tests et de l’optimisation de contenu. Cela nous aide à agir avec davantage de discernement. »
—Rachael Chudoba, Merkle
Pour optimiser les nombreux avantages du machine learning, il est important de savoir que les spécialistes de la stratégie et les acheteurs média auront sûrement besoin de repenser leur manière de travailler. Par exemple, il peut être nécessaire d’adopter des paramètres de campagne et des stratégies de budget plus larges, de réduire le nombre d’ensembles de publicités et de reconfigurer la manière dont les performances sont transmises aux clients.
Si tous ces changements peuvent demander de redoubler d’efforts à court terme, ils sont pour les équipes un gage de succès pendant toute l’année 2020, et bien au-delà.
Ce que cela signifie pour le marketing
Davantage de liquidité aboutit à de meilleurs résultats.
Le machine learning permet d’optimiser les dépenses publicitaires en identifiant en temps réel les impressions les plus rentables. Cette capacité à traiter rapidement les données à la volée offre une amélioration permanente de l’efficacité des campagnes.
Et la gestion des campagnes devient plus facile.
Le machine learning et les systèmes automatisés fonctionnent mieux lorsqu’ils disposent d’une plus grande marge de manœuvre. En d’autres mots, des tâches comme la configuration, l’optimisation et la mesure des campagnes demandent moins d’intervention manuelle.
Grâce à ce gain de temps, les équipes sont en mesure de se concentrer sur d’autres aspects.
En simplifiant la gestion des campagnes, les outils de machine learning libère du temps pour les spécialistes de la stratégie et les acheteurs média. Les équipes ont ainsi l’opportunité de moins se disperser et de privilégier la stratégie et la créativité.
Exploiter tout le potentiel du machine learning demande des efforts.
Il est souvent nécessaire de mettre en place de nouvelles manières de travailler. Les équipes devront adopter des paramètres de campagne plus larges, réduire les ensembles de publicités et reconfigurer la transmission des informations aux clients.
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