La personnalisation des annonces est au coeur des stratégies de marketing digital. Quelles sont les données utilisées lors du ciblage et quels résultats peuvent apporter les bannières personnalisées en terme de conversion et de vente ?
Extrait de la vidéo de formation Digital Marketing
François Costa est Directeur Général Adjoint de CRITEO France, une société spécialisée dans le marketing à la performance créée il y a 11 ans. L’objectif de Critéo est de générer des ventes pour les annonceurs en poussant des bannières personnalisées à un milliard d’internautes, chaque mois dans le monde.
Quelles données sont utilisées dans la personnalisation des annonces ?
Le modèle publicitaire de Critéo est centré sur l’utilisateur. C’est un algorithme qui a besoin d’être nourri par des données de masse, autrement dit de la Big Data. L’objectif est que le moteur propulsé par Critéo apprenne dans une logique de machine learning. Pour cela, Critéo s’appuie sur 6 sources de données différentes :
Quels résultats sont récupérés ?
Les six sources de données présentées ci-dessus permettent d’alimenter le moteur Critéo qui va ensuite faire un travail de personnalisation de la publicité. Ce moteur est constitué de 3 briques : la valeur, la personnalisation et le mode d'adresse.
La première brique va chercher à déterminer quelle est la valeur d’un internaute pour un annonceur. Pour cela le moteur s’appuie sur la deuxième source de données. Il va chercher à voir le nombre de pages vues, le type de produit, si un produit a été mis au panier.
On va essayer de déterminer quel a été le niveau d’engagement d’un internaute vis-à-vis d’un site de e-commerce. Cela permet de prédire le niveau de clics effectués par l’internaute si on lui pousse une bannière de cet annonceur. Mais également sa conversion et son panier moyen. Autrement dit quelle somme cet internaute est prêt à dépenser sur le site de l’annonceur.
Une fois ces données déterminées on va faire entrer les annonceurs en compétition, pour que celui qui est prêt à payer un certain prix et pour lequel l’internaute aura le plus de valeur puisse afficher sa bannière à celui-ci.
Mettons qu’un internaute navigue sur un site de e-commerce vendant des chaussures et consulte une paire de chaussures rouges. On va lui pousser une bannière qui a ces chaussures rouges. Mais on va compléter cette présentation de produit par des recommandations. Alors comment cela se passe :
Cela permet d’avoir une bannière qui contient le produit qui a effectivement été vu par l’internaute. Mais également des produits qui pourraient lui plaire, pour avoir une personnalisation sur ce qu’il a fait et ce qu’il pourrait faire. Cette phase est fondamentale puisque 70% des transactions générées portent sur des produits qui n’ont pas été vus à l’origine. Autrement dit sur des produits qui ont été recommandés.
Le concept de cette troisième phase est très simple. Chaque internaute peut réagir différemment à un message, à une image, à une bannière. Pour cela on va isoler l’ensemble des éléments qui composent une bannière :
On est ensuite capable de reconstituer à la volée et automatiquement jusqu’à 40000 bannières pour un produit donné sur le marché français. Ensuite, les bannières vont être soumises à un système d’optimisation dynamique qui va permettre de pousser les bannières qui auront la plus forte probabilité de clics et de conversion pour un internaute donné, dans un contexte donné. Cet élément est vraiment important car il permet de « skelibiliser » le modèle mais aussi d’être capable de générer 11% de ventes supplémentaires sur les campagnes Critéo.
Pour conclure
Dès l’origine avant même de trouver son business modèle, Critéo a fait en sorte de travailler sur des modèles algorithmiques qui permettaient de proposer des discours personnalisés en fonction de la donnée des internautes. Pas de la donnée identifiante car les internautes restent anonymes, mais de la donnée comportementale. C’est à dire être capable d’avoir le discours le plus approprié en fonction du comportement d’achat. C’était vraiment un véritable élément différenciant qui structure la stratégie actuelle et future de Critéo.
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