Les dernières tendances du retail media : les leçons des plateformes Big Tech

Alors que les distributeurs investissent dans la croissance de leurs réseaux de retail media (RMN), il y a des leçons essentielles à tirer de la façon dont Google, Meta et Amazon ont conquis leur position dominante sur le marché des médias numériques. Il ne s'agit pas simplement de créer une nouvelle source de revenus, mais de transformer sa présence numérique en une puissante plateforme publicitaire de retail media qui crée de la valeur pour les marques et les consommateurs. 

Cette analyse examine comment les distributeurs peuvent construire des activités publicitaires efficaces en se concentrant sur les quatre dernières tendances des plateformes de retail media : les données first-party, le machine learning, l'automatisation self-service et la performance basée sur les résultats.

1. La puissance des données first-party à l'ère de l'IA

Les plateformes Big Tech ont démontré à quel point les données first-party sont précieuses pour la réussite publicitaire. Google s'est appuyé sur les signaux d'intention de recherche, Meta a exploité les connexions sociales, et Amazon a construit son succès sur les données d'achat. Les distributeurs peuvent s'inspirer de ces modèles en exploitant leurs propres données first-party pour créer des campagnes publicitaires personnalisées et très efficaces.

Contrairement aux plateformes publicitaires numériques traditionnelles, les distributeurs disposent d'informations précieuses sur le comportement d'achat, les préférences produits et les habitudes de shopping. Cette mine de données devient encore plus puissante lorsqu'elle est correctement exploitée grâce à des capacités d'IA avancées. 

Mettre en place une stratégie de données first-party

Les grands gagnants du retail media maximisent d'abord leurs revenus sur leurs canaux détenus et exploités. Un inventaire publicitaire onsite très valorisé, alimenté par des données first-party, améliore l'expérience client et accroît la part des annonceurs, des dépenses et des marges. À partir de là, les RMN peuvent s'étendre vers des médias omnicanaux (par exemple le numérique offsite), tout en réfléchissant soigneusement aux données qu'ils exposent aux réseaux concurrents, aux jardins clos et à leurs modèles d'IA. 

Les distributeurs peuvent renforcer leur avantage en matière de données first-party en exploitant des différenciateurs clés tels que :

• Signaux d'intention d'achat : compréhension en temps réel du comportement d'achat et des habitudes de shopping des clients.
  
• Intelligence cross-canal : vision unifiée des interactions des clients sur les points de contact numériques et physiques.
  
• Données des programmes de fidélité : profils clients riches, construits à partir d'un historique d'achat authentifié.

2. L'investissement dans le machine learning pour stimuler la croissance

Si les données first-party sont le carburant de la croissance publicitaire numérique, le machine learning (ML) est le moteur qui transforme cette énergie brute en enseignements exploitables et en résultats publicitaires positifs, et qui débloque un investissement marketing incrémental. 

Là encore, on peut observer des exemples dans l'évolution de Google, passé d'une simple correspondance de mots-clés à des modèles de prédiction sophistiqués. Meta a développé des algorithmes avancés de classement de contenu, et Amazon a maîtrisé les recommandations de produits. Chaque entreprise démontre comment les capacités du machine learning dans la publicité créent des avantages cumulatifs au fil du temps — une stratégie que les distributeurs doivent adopter pour rivaliser avec les jardins clos pour les budgets les plus importants.

Capacités clés du ML dans le retail media

Les principaux réseaux de retail media investissent dans des capacités de ML sophistiquées pour :

• Optimiser le ciblage publicitaire : déployer des modèles prédictifs identifiant la propension des clients à convertir tout au long du parcours d'achat.
  
• Proposer des recommandations sophistiquées : ajuster automatiquement les recommandations de produits et de marques en fonction des signaux de shopping en temps réel.
  
• Améliorer la gestion du rendement : maximiser le potentiel de revenus en fonction des clics prédits (et pas seulement des enchères), tout en équilibrant les résultats des annonceurs avec l'expérience client.
  
• Automatiser l'optimisation des campagnes : affiner continuellement la diffusion des publicités en fonction des données de performance et des règles métier.

3. Développer les plateformes publicitaires grâce à l'automatisation self-service

Pour développer efficacement toute activité de RMN, les distributeurs doivent regarder au-delà de leur liste de fournisseurs vedettes et trouver des moyens de mobiliser les dépenses sur l'ensemble de la longue traîne de fournisseurs. Cela génère des revenus incrémentaux capables de rivaliser avec vos grands comptes et augmente la densité des enchères — ce qui se traduit par une meilleure découvrabilité des produits et une personnalisation accrue sur vos publicités onsite.

Les plateformes Big Tech ont maintes fois démontré que l'automatisation est essentielle pour gérer efficacement de grands volumes d'annonceurs tout en maintenant qualité et performance. Google Ads et Meta ont fait croître leurs plateformes publicitaires grâce à des portails vendeurs self-service parmi les meilleurs du marché, et Amazon a ensuite suivi le mouvement.

Composantes des plateformes RMN self-service

Les distributeurs ont besoin de capacités self-service pour activer les annonceurs plus rapidement, réduire la charge opérationnelle et permettre aux fournisseurs d'optimiser leurs campagnes en temps réel.

• Gestion de campagne intuitive : des interfaces faciles à utiliser qui permettent aux annonceurs de lancer et de gérer leurs campagnes de manière autonome.
  
• Stratégies d'enchères automatisées : des algorithmes d'enchères propulsés par le ML qui optimisent automatiquement les campagnes en fonction des objectifs des annonceurs.
  
• Allocation intelligente du budget : une répartition automatisée des dépenses entre les emplacements et les audiences pour maximiser les résultats cibles.
  
• Suivi de la santé des campagnes : des alertes proactives et des recommandations pour l'amélioration de la performance et l'optimisation créative.
  

4. La publicité et le reporting basés sur les résultats

On peut dire que la plus grande tendance récente en publicité est la recherche d'une plus grande redevabilité. Alors qu'une certaine part de gaspillage média était toujours attendue dans les canaux de diffusion traditionnels, les budgets de la publicité numérique font désormais l'objet d'un examen minutieux pour prouver leur retour sur investissement. 

Google et Meta ont établi la norme de mesure de la performance publicitaire numérique avec leurs paramètres de campagne basés sur des objectifs et propulsés par le ML — respectivement « Performance Max » et « Advantage+ ». Amazon a poussé encore plus loin en reliant directement les dépenses publicitaires numériques aux ventes, une attribution en boucle fermée essentielle que les distributeurs peuvent exploiter pour gagner la confiance des vendeurs et leurs dépenses.

L'essor des résultats dans le retail media

Les plateformes de retail media les plus performantes dépassent les modèles de tarification publicitaire traditionnels, comme le coût pour mille (CPM) pour les impressions, et adoptent à la place des devises basées sur les résultats, alignées sur les objectifs des annonceurs. Cela nécessite :

• Des modèles publicitaires basés sur la performance : des modèles d'achat flexibles peuvent optimiser les ventes, le coût par commande, ou des résultats pour l'annonceur tels qu'un retour sur investissement publicitaire cible (ROAS).
  
• Une optimisation des campagnes en temps réel : un ajustement continu des campagnes basé sur des enseignements de performance automatisés et des modèles de ML en temps réel.
  
• Une visibilité partagée sur la performance : des tableaux de bord intuitifs et un reporting transparent qui donnent aux annonceurs une visibilité immédiate sur l'efficacité de leurs campagnes et leur ROI.
  
• Une mesure en boucle fermée : une corrélation directe entre l'exposition publicitaire et les achats réels, révélant les segments d'audience à fort impact.

L'avenir de la croissance des plateformes de retail media

Alors que les tendances des plateformes de retail media continuent d'évoluer, le succès dépend de plus en plus de la capacité à exploiter la technologie et à développer les relations avec les vendeurs. Les RMN gagnants seront ceux qui :

1. Investissent dans l'infrastructure d'IA : construire ou s'associer à des plateformes de retail media propulsées par l'IA sophistiquées, capables de traiter des signaux de données complexes et d'agir en conséquence.
   
2. Adoptent l'automatisation : déployer une automatisation intelligente à tous les niveaux des opérations de retail media, de l'onboarding à l'optimisation.
   
3. Se concentrent sur les résultats : aligner les offres de retail media sur les objectifs des annonceurs grâce à des solutions basées sur la performance.
   
4. Maintiennent leur agilité : construire des systèmes flexibles capables de s'adapter à l'évolution des conditions et exigences du marché.

En s'inspirant de la Big Tech et de l'histoire récente de la publicité numérique, les plateformes de retail media peuvent transformer leurs données first-party uniques en solutions publicitaires puissantes et en croissance durable.

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