Dans un monde de plus en plus complexe, les entreprises cherchent en permanence des moyens d’optimiser leurs stratégies de communication et de marketing. La data collaboration, ou collaboration de données, constitue une solution innovante et efficace pour relever ces défis. Grâce à l’intelligence artificielle, cette approche permet non seulement de générer des insights de grande valeur, mais aussi de maximiser les résultats des campagnes publicitaires. Cet article explore comment la data collaboration, renforcée par l’IA, transforme les pratiques marketing.
Les défis de la data collaboration
La data collaboration consiste à mettre en commun des données issues de plusieurs entreprises de manière sécurisée et anonymisée. Cette approche permet ainsi de répondre aux principaux défis qui s’imposent aux entreprises : identifier des insights pertinents, optimiser les activations publicitaires et marketing, améliorer la connaissance des consommateurs et obtenir un reach suffisant dans un contexte où les cookies tiers disparaissent progressivement. Cependant, la collaboration de données seule ne suffit pas. Elle doit être complétée par des outils puissants pour être réellement efficace. Enfin, il est essentiel de pouvoir mesurer l’efficacité des stratégies mises en place pour s’assurer qu’elles génèrent des revenus.
La data clean room et l’intelligence artificielle au service de la data collaboration
La data clean room est un outil clé pour la data collaboration. Elle permet de croiser des données provenant de plusieurs entreprises, toujours de manière sécurisée et anonymisée. Développée à partir d’une technologie Snowflake, cette solution offre deux avantages majeurs : la scalabilité, qui permet de gérer un grand volume de données rapidement, et la sécurité, grâce à des fonctionnalités d’échange de données sans copie.
La data clean room facilite donc la transmission de données. Néanmoins, pour maximiser le reach et l’activation des insights, il est nécessaire d’utiliser l’intelligence artificielle.
Webomind, la technologie d’IA sémantique boostée par l’IA générative développée par Weborama, joue un rôle primordial en complétant les bénéfices existants de la data clean room. Elle permet d’analyser les comportements et les contenus consultés par les utilisateurs et d’identifier des profils similaires ou des contenus équivalents, sans utiliser d’identifiants personnels. Cette approche aide à augmenter le reach et à cibler une plus grande quantité de contenu et d’utilisateurs.
Par exemple, l’IA sémantique peut analyser les pages et les contenus lus pour détecter des mots-clés et des sujets d’intérêt. Elle permet ainsi de trouver des contenus similaires à ceux consultés par les utilisateurs cibles, augmentant ainsi le reach sans nécessiter de consentement explicite pour chaque utilisateur.
Une approche mixte pour des résultats optimaux
Une approche mixte combine l’analyse des comportements et des contenus pour étendre la population cible et optimiser le reach. Cette méthode prend en compte à la fois les individus ayant donné leur consentement et les produits ou contenus proches de ceux recherchés. Elle permet d’atteindre un plus grand nombre de pages et d’utilisateurs, améliorant ainsi les performances des campagnes publicitaires.
L’utilisation de la data collaboration et de l’IA a permis d’obtenir des résultats très prometteurs dans divers secteurs. Les entreprises ont pu générer des insights précis et activables, étendre leur reach et optimiser leurs actions marketing. Par exemple, un retailer a réussi à anticiper les achats de ses clients en analysant l’historique des transactions et les critères de qualification fournis par ses partenaires.
En associant la data collaboration et l’IA, les entreprises peuvent également améliorer la mesure de leurs actions marketing. Cette approche permet d’accéder à des données transactionnelles importantes et de justifier les investissements en optimisant les stratégies marketing.
La data collaboration boostée par l’IA représente donc une avancée majeure dans le domaine du marketing. Elle permet de répondre à trois enjeux : générer des insights activables, étendre les volumes de prospects et améliorer la mesure des actions marketing. En combinant la technologie de la data clean room avec les capacités analytiques de l’IA, les entreprises peuvent maximiser les résultats de leurs campagnes publicitaires et de leurs stratégies de marketing direct.
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