Le jeudi 18 mai, Artefact son sommet londonien sur l'IA, en collaboration avec Google et Microsoft. À cette occasion, des experts et des leaders d'opinion dans les domaines de l'intelligence artificielle, Marketing Digital data ont partagé leurs réflexions sur cette nouvelle ère de l'IA. Aleksandra Semenenko, directrice de Data , a fait part de son expertise sur la manière dont l'IA peut permettre aux spécialistes du marketing de mieux suivre le retour sur investissement de leurs campagnes, en évitant les lacunes des modèles précédents ;
Dans le paysage en constante évolution du Marketing Digital, mesurer le retour sur investissement (ROI) est devenu de plus en plus difficile, notamment en raison de la disparition progressive des cookies tiers. Cet article examine les difficultés auxquelles sont confrontés les spécialistes du marketing pour déterminer la répartition optimale des budgets publicitaires et met en avant les solutions permettant de mesurer le véritable ROI marketing en l'absence de cookies tiers.
L'évolution du paysage du marketing :
Alors que les coûts augmentent et que de nouveaux canaux marketing apparaissent, les spécialistes du marketing sont confrontés à la nécessité d'investir davantage sur plusieurs plateformes. Cependant, il devient de plus en plus difficile d'obtenir data précises data distinguer les performances de chaque canal. Ce problème touche trois niveaux d'estimation : data granulaires d'identification des utilisateurs, les modèles agrégés au niveau des canaux, et l'espace complexe qui se situe entre les deux.
« 70 % des directeurs marketing et des responsables marketing affirment qu'ils ne parviennent toujours pas à mesurer le véritable retour sur investissement de l'ensemble de leurs Marketing Digital . » (Source : enquête Deloitte auprès des directeurs marketing)
Choisir les bons modèles :
Pour relever les défis posés par data limité data , les spécialistes du marketing peuvent choisir entre deux modèles : celui basé sur le parcours ou celui basé sur les tendances. Les modèles basés sur le parcours offrent des informations détaillées et une compréhension précise du comportement des utilisateurs au sein de plateformes intégrées telles qu'Amazon. En revanche, les modèles basés sur les tendances s'appuient sur data agrégées, sacrifiant ainsi une partie de la précision mais offrant une approche de mesure plus automatisée et continue.
Tirer parti de l'IA pour éviter les erreurs passées :
Compte tenu des limites inhérentes aux modèles basés sur le parcours client et sur les tendances, le modèle de mesure « MROI », fondé sur l'intelligence artificielle, a été développé pour faire face à la pression croissante et aux défis du paysage médiatique. Ce modèle s'appuie sur des méthodes bayésiennes probabilistes pour estimer le retour sur investissement (ROI) à partir data historiques data des performances des canaux, aidant ainsi les spécialistes du marketing à prendre des décisions data en matière d'allocation et d'optimisation budgétaires. En mettant en œuvre le modèle MROI, les entreprises peuvent gagner en efficacité, générer des revenus supplémentaires et améliorer la répartition des coûts.
Des tests pour réussir :
Le lancement de nouvelles initiatives nécessite un cadre de test qui consiste à définir le problème commercial, à déterminer les zones d'expérimentation, à établir un budget adapté et à analyser les résultats. Cette approche permet aux responsables marketing d'éviter de fausser les résultats et garantit l'efficacité et l'agilité de l'équipe marketing.
Exploiter Data de première et de deuxième partie :
Compte tenu des restrictions pesant sur data de tiers, les spécialistes du marketing peuvent se tourner versdata first-party data les solutions basées sur l'IA. En combinant les connaissances et les capacités de plateformes telles que Google et AWS, les entreprises peuvent améliorer le ciblage de leur audience et le développement de leurs créations. L'IA permet aux spécialistes du marketing de comprendre les centres d'intérêt et les préférences des utilisateurs, ce qui se traduit par des campagnes plus efficaces et de meilleures performances marketing.
La collaboration avec des entreprises complémentaires et le partage data de deuxième partie data pris une importance croissante depuis la disparition des cookies tiers. Les algorithmes et data facilitent les partenariats qui permettent aux entreprises de tirer parti de leurs audiences respectives, ce qui se traduit par un ciblage plus précis et de meilleurs résultats pour les campagnes.
Dimensions :
Bien que la mesure soit distincte de la mise en œuvre, les spécialistes du marketing peuvent intégrer les enseignements tirés de la mesure dans leurs stratégies de mise en œuvre. En harmonisant le message, le contenu créatif et le ciblage en fonction des profils des clients, les entreprises peuvent optimiser l'impact de leurs actions marketing et démontrer l'efficacité de leurs campagnes.
Conclusion :
Mesurer le véritable retour sur investissement marketing sans recourir cookies tiers cookies une tâche complexe, mais pas insurmontable. En s'appuyant sur des modèles stratégiques et tactiques, en adoptant des solutions basées sur l'intelligence artificielle, en mettant en place des cadres de test et en favorisant les collaborations, les professionnels du marketing peuvent évoluer en toute confiance dans un paysage numérique en constante évolution. Malgré les défis à relever, les perspectives d'amélioration des performances marketing et d'augmentation du chiffre d'affaires justifient pleinement cet effort.
