Les analyses de public basées sur l'IA transforment le modèle de revenus publicitaires
Une entreprise de médias et de divertissement exploite une plateforme d'analyse basée sur le nuage pour augmenter ses revenus publicitaires
Une grande entreprise américaine de médias et de divertissement s'est rendu compte que les recettes publicitaires de ses canaux traditionnels s'érodaient progressivement au profit des placements numériques. Une raison essentielle : les annonceurs se sont tournés vers les chaînes en ligne parce qu'ils offraient une multitude d'information sur le public, ce qui leur permettait de cibler avec précision leurs annonces et de maximiser le rendement du capital investi de leurs dépenses.
L’entreprise s’est tournée vers l’équipe Data & Artificial Intelligencede NTT DATA pour obtenir de l’aide. L’équipe a construit un modèle de données basé sur l’IA qui a servi des analyses d’audience granulaires. La solution a augmenté les ventes de publicités parce que l'entreprise pouvait démontrer de la valeur dans toute la gamme de ses programmes et disposait des données nécessaires pour la sauvegarder.
Besoins commerciaux
Bien qu'elle touche plus de 250 millions de consommateurs par le biais de ses canaux traditionnels et numériques, le entreprise de médias et de divertissement ne disposait pas d'une bonne connaissance des caractéristiques de son public, ce qui a entraîné une baisse de ses recettes publicitaires. De plus, les placements numériques érodaient progressivement les revenus publicitaires de ses canaux traditionnels.
La société savait que bon nombre de ses émissions étaient mieux adaptées à certains publics, mais n'avait aucun moyen de le démontrer de manière fiable. Sans information détaillée sur le public, l'entreprise manquait des occasions de vendre de la publicité sur l'ensemble de ses programmes. Les acheteurs de médias privilégiaient les placements publicitaires sur les émissions les plus populaires ou les plus récentes du client, ce qui obligeait l'entreprise à baisser les prix de ses autres programmes. En conséquence, elle avait peu d'influence sur les décisions d'achat des acheteurs de médias.
Résultats
- Obtient une vue à 360 degrés des comportements des consommateurs
- Atteint une capacité de ciblage granulaire
- Réduit la cannibalisation par les chaînes numériques
- Crée une application frontale riche à utiliser avec les acheteurs de médias
Un modèle de données de plus de 200 attributs démographiques par téléspectateur, utilisant des abonnements de données syndiqués et internes, donne une vue à 360 degrés des comportements des consommateurs.
Solution
L'entreprise de médias disposait de nombreux ensembles de données sur les clients, y compris de l'information achetée à des fournisseurs tiers et des données glanées sur ses propres canaux. Mais l'entreprise voulait aller au-delà des données démographiques traditionnelles pour obtenir des informations très granulaires sur l'auditoire pour l'ensemble de son inventaire de programmation.
NTT DATA a concrétisé cette vision en construisant un modèle de données de plus de 200 attributs démographiques par téléspectateur à l'aide d'abonnements à des données syndiquées et internes. Cela a donné à l'entreprise médiatique une vision à 360 degrés des comportements des consommateurs.
La capacité de ciblage granulaire s'est appuyée sur Elasticsearch, AWS Lambda, Spark, VueJS et D3JS pour identifier rapidement la meilleure façon pour les annonceurs de maximiser le retour sur investissement de leurs dépenses publicitaires auprès d'un public particulier. Par exemple, si un annonceur désirait rejoindre les cyclistes Harley-Davidson qui achètent également du yogourt Yoplait et regardent des sports le samedi, l'entreprise pourrait leur indiquer la gamme parfaite d'émissions de son inventaire pour atteindre les téléspectateurs avec ces caractéristiques particulières.
L'équipe Données et intelligence artificielle de NTT DATA a développé une application frontale riche à utiliser par les équipes de vente publicitaire de l'entreprise de médias dans leurs discussions avec les annonceurs et les acheteurs de médias. Cette interface personnalisée affiche visuellement les recommandations relatives à la portée et à la sélection des programmes. Avec une plateforme de données robuste et attrayante à portée de main, l'équipe commerciale de l'entreprise pourrait présenter une proposition de valeur plus convaincante sur le marché et augmenter les ventes publicitaires.
Après la mise en œuvre de la plateforme, l'entreprise a enregistré une hausse de 3 % à 5 % de ses recettes publicitaires. Il a également réduit la cannibalisation par le numérique et rendu les chaînes traditionnelles plus concurrentielles en montrant aux annonceurs comment maximiser leur retour sur investissement grâce à des options plus ciblées.
Son pouvoir de tarification accru signifie que la société peut désormais adapter son inventaire complet de programmes à des publics cibles particulières. Cela aide l'entreprise à éviter des ajustements de prix à la baisse pour des émissions moins populaires.
À propos de l'étude de cas
Une entreprise de médias et de divertissement s'appuie sur des analyses de public très granulaires pour augmenter ses revenus publicitaires en élargissant ses ventes à l'ensemble de son inventaire de programmation.