Je ne suis pas le premier à remarquer que le streaming est devenu compétitif au sein de l’industrie de la diffusion. Pour différencier votre service de celui de vos concurrents, l’hyper-personnalisation est cruciale. Pour y parvenir, il est essentiel de connaître et de comprendre vos téléspectateurs. En d’autres termes, il est temps d’intégrer une plateforme de gestion des données propriétaires (DMP) dans votre écosystème. Et, en retour, d’utiliser des données exclusives pour favoriser la monétisation et la fidélisation des abonnés.
Qu’est-ce que la personnalisation ?
La personnalisation est un terme large. Elle s’applique à l’interface utilisateur (UI), au guide des programmes (EPG), aux catalogues de vidéos à la demande (VOD), à l’apparence générale, au contenu et à la personnalisation des publicités. Les opérateurs sont actuellement sous pression pour personnaliser tous ces aspects afin de rester compétitifs et pertinents pour leurs abonnés. Dans de nombreux marchés à travers le monde, les opérateurs constatent qu’il coûte moins cher de fidéliser un abonné que d’en acquérir un nouveau. En effet, pour conserver un abonné, la personnalisation est devenue pratiquement une stratégie de vie ou de mort.
Plateforme de gestion des données (DMP) = organisation et efficacité
Les données propriétaires représentent une excellente opportunité pour les opérateurs. Les cookies tiers se déprécient rapidement et finiront par disparaître. Un monde sans cookies offre l’occasion idéale de collecter et d’activer des données propriétaires. Vous pouvez ensuite les proposer aux annonceurs pour une personnalisation efficace des publicités.
Les fournisseurs de contenus et de services possèdent l’inventaire, qui peut se multiplier avec des millions d’heures de visionnage chaque mois. Ils possèdent également la relation avec leurs téléspectateurs. Ils connaissent les profils de leurs clients à partir des données d’abonnement ou d’inscription. L’engagement des téléspectateurs sur leurs plateformes génère également une multitude de données chaque jour. Par exemple, lorsque les spectateurs du contenu le regardent, ils peuvent facilement indiquer leur affinité pour certains sujets. De telles données sont extrêmement précieuses pour les annonceurs.
Grâce à des enquêtes interactives ou des panels, les fournisseurs de contenu et de services peuvent également interroger leurs téléspectateurs sur leurs sujets préférés ou les catégories de publicités qu’ils préfèrent. Les téléspectateurs sont largement disposés à fournir de telles données lorsqu’ils sont récompensés par un service plus personnalisé. En fin de compte, si les téléspectateurs vont de toute façon regarder des publicités, ils préfèrent voir celles qui sont liées à leurs intérêts.
Il existe trois types de données propriétaires à collecter :
- Déclarées. Les données que l’abonné divulgue activement, par exemple en participant à une enquête
- Contextuelles. Les données sur le contexte du contenu affiché, par exemple les genres du contenu, les synopsis, les événements clés, etc.
- Comportementales. Données que l’opérateur collecte sur le comportement des abonnés et les types de contenu qu’ils préfèrent
Une plateforme de gestion des données est un système technologique de base de données centralisée. Ce système vous permet de collecter, stocker et gérer de grandes quantités de données sur les téléspectateurs. Cela peut inclure des informations démographiques, l’historique de visionnage et de comportement, des métriques d’affinité, etc., provenant de sources multiples. Cela vous aide à construire et organiser des profils clients détaillés. Vous pouvez aussi segmenter votre public et les cibler avec des publicités pertinentes et personnalisées. En retour, vous pouvez créer et mesurer des campagnes publicitaires plus efficaces. Et ceci en utilisant les données de première et de tierce partie pour identifier et cibler des publics spécifiques.
IA et ML pour un regroupement avancé de l’audience
Les fournisseurs de services et de contenu doivent décider quelles données ils veulent collecter et pourquoi ils ont besoin d’activer ces données.
La première étape consiste à définir l’objectif, et donc les ensembles de données à collecter. Ce processus de réflexion est crucial avant de déterminer la stratégie de données. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) commencent à jouer un rôle important dans l’organisation des ensembles de données. Par exemple, un modèle ML peut être formé avec des données connues sur la manière d’inférer l’affinité d’un abonné pour un sujet spécifique (par exemple, la mode). Les modèles ML s’améliorent avec l’entraînement, et plus le modèle est bon, meilleures sont les prédictions.
Une autre application du ML dans la publicité intervient lorsque les annonceurs veulent mettre en correspondance leurs ensembles de données avec ceux du fournisseur de contenu ou de services.
Par exemple, un grand détaillant a collecté une quantité considérable de données sur ses clients au fil des ans. Il finit par en savoir beaucoup sur eux. Lorsque ce détaillant se rend chez un fournisseur de contenu ou de services pour faire de la publicité, il est préférable de faire correspondre ses données propriétaires avec celles de l’opérateur. Un processus d’échange de données « salle blanche » a lieu. Cela se produit afin de déterminer quels abonnés correspondent à l’ensemble de données de l’annonceur en termes de probabilité d’achat, de fidélité à la marque ou d’autres mesures. Ce processus de mise en correspondance des données s’est avéré être la meilleure façon pour les annonceurs de donner un sens aux données propriétaires de l’opérateur.
En utilisant des salles blanches, les annonceurs peuvent exploiter les avantages de l’analyse de données agrégées. Et ce, tout en respectant les réglementations sur la confidentialité et en protégeant la vie privée des utilisateurs individuels. Les salles blanches agissent comme un environnement de collaboration de confiance et neutre. En retour, les annonceurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur des informations agrégées sans compromettre la confidentialité des utilisateurs individuels.
La solution DMP tout-en-un d’Ateme pour exploiter les données propriétaires
La solution SSAI (Server-Side Ad Insertion) d’Ateme est pré-intégrée avec les principales solutions DMP et de salle blanche pour faciliter et simplifier les tâches liées aux données. Notre objectif est de permettre à nos clients d’optimiser leur inventaire et d’augmenter les revenus de la publicité. La combinaison de notre offre SSAI et des intégrations prêtes à l’emploi avec plusieurs composants adtech, y compris les principales DMP, est bénéfique. Vous bénéficiez d’une intégration plus facile pour exploiter vos données propriétaires, optimiser votre inventaire et augmenter vos revenus publicitaires.
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