Les enjeux des méthodes de segmentation ou de clustering sont majeurs pour le marketing, et particulièrement pour le marketing digital. Avec le développement des techniques de production/récupération/stockage de la donnée, la masse d’information n’a jamais été aussi importante et paradoxalement n’a jamais été aussi dure à interpréter.

 

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La version 12.2 du navigateur Safari, attendue pour fin Mai, intégrera une nouvelle version 2.2 d'ITP (Intelligent Tracking Prevention) avec pour mission de renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs. Non sans arrière-pensées, les mécanismes mis en œuvre désignent clairement ses cibles : Google et Facebook, avec leur capacité à collecter massivement de la donnée.  Mais ce faisant, ITP complique aussi considérablement la mesure et le suivi de la performance pour l’ensemble des acteurs du marketing digital... Quels sont les impacts réels d’ITP et surtout quelles solutions existent aujourd’hui ?

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Depuis 2017, les annonceurs ont exigé un nouveau niveau de transparence, obligeant les acteurs de la publicité digitale à délivrer les impressions display réellement visibles. Cette demande de transparence n’a fait que se renforcer depuis 2 ans, l’enjeu évoluant de la prise de conscience de la nécessité de livraison de bannières visibles vers une meilleure mesure de visibilité.

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Entre la montée en puissance du mobile et la multiplication des chemins cross device, il n'a jamais été aussi pressant pour les annonceurs de bénéficier d'une vision unifiée des parcours utilisateur, pour valoriser à leur juste valeur les performances de chaque terminal. Pour autant, nombreuses sont les limites imposées aux acteurs du digital pour parvenir à se rapprocher du Saint Graal. Explications. 

 

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D’après le rapport de Salesforce sur l’état du marketing en 2017, 60% des marketeurs français utilisent aujourd’hui des outils d’intelligence artificielle, notamment pour la livraison de recommandations produits ou sur la prédiction de la maturité des clients ou des prospects.

L’ensemble des outils permettant d’anticiper les comportements des consommateurs grâce à des modélisations basées sur les données collectées, - autrement appelé marketing prédictif - devient clé dans l’accompagnement des acteurs des différentes industries dans leurs prises de décisions opérationnelles.

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Yulia Spiridonova

Se retrouvant en plein pic dans le cycle de Hype depuis deux ans, le machine learning - ou l’apprentissage automatique - est un domaine d’expertise assez vaste dont l’application dans plusieurs industries, - dont celle de la publicité digitale, - est en plein essor. Décryptage de son fonctionnement et de ses applications.

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Afin d'atteindre ses objectifs de croissance digitale, chaque entreprise doit définir au mieux sa répartition budgétaire entre ses différents leviers marketing.

Pour être efficace, cet exercice peut s'avérer particulièrement délicat et chronophage; c'est pourquoi la plateforme Wizaly, vient de lancer dans sa nouvelle version 1.9 une solution clé en main : l’intégration d’un puissant outil de planification budgétaire basé sur des algorithmes de machine-learning.

 

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