L’analyse de l’auditoire alimentée par l’IA transforme le modèle de revenus publicitaires
Une entreprise de médias et de divertissement tire parti d’une plateforme d’analyse en nuage pour augmenter les revenus publicitaires
Une grande entreprise américaine de médias et de divertissement a réalisé que les revenus publicitaires de ses chaînes traditionnelles avaient progressivement diminué en faveur des placements numériques. Une raison clé : Les annonceurs se tournaient vers les canaux en ligne parce qu’ils offraient une multitude de renseignements sur le public qui leur ont permis de cibler finement les publicités et de maximiser le rendement du capital investi sur leurs dollars de dépenses.
L’entreprise s’est tournée vers l’équipe d’intelligence & artificielle des données de NTT DATA pour obtenir de l’aide. L’équipe a élaboré un modèle de données alimenté par l’IA qui a servi d’analyse granulaire de l’auditoire. La solution a augmenté les ventes publicitaires parce que l’entreprise pouvait démontrer de la valeur sur toute la gamme de sa programmation et avait les données pour la sauvegarder.
3 à 5 %
Renforcer la publicité axée sur l’auditoire
Bien qu’elle ait rejoint plus de 250 millions de consommateurs sur ses canaux traditionnels et numériques, la société de médias et de divertissement avait une mauvaise connaissance des attributs de l’auditoire, ce qui a entraîné des revenus publicitaires languissants. De plus, les placements numériques ont progressivement érodé les revenus publicitaires de ses canaux traditionnels.
L’entreprise savait que bon nombre de ses émissions concordaient mieux avec certains publics, mais elle n’avait aucun moyen d’en faire la démonstration de façon fiable. Sans des renseignements détaillés sur l’auditoire, l’entreprise manquait des occasions de vendre de la publicité dans l’ensemble des programmes. Les acheteurs de médias étaient par défaut en train de placer des publicités sur les émissions les plus populaires ou les plus récentes du client, ce qui a forcé l’entreprise à réduire les prix de ses autres programmes. Par conséquent, il a eu peu d’influence sur les décisions d’achat des acheteurs de médias.
Développer des renseignements avancés sur l’auditoire
La société de médias avait de nombreux ensembles de données sur les clients à sa disposition, y compris des informations achetées auprès de fournisseurs tiers et des données recueillies à partir de ses propres canaux. Mais l’entreprise voulait aller au-delà des renseignements démographiques traditionnels pour obtenir des renseignements hautement granulaires sur l’auditoire pour l’ensemble de son inventaire de programmation.
NTT DATA a transformé cette vision en réalité en créant un modèle de données de plus de 200 attributs démographiques par spectateur à l’aide d’abonnements de données syndiqués et internes. Cela a donné à l’entreprise de médias une vision à 360 degrés des comportements des consommateurs.
La capacité de ciblage granulaire a tiré parti d’Elasticsearch, AWS Rapha, Spark, VueJS et D3JS pour identifier rapidement la meilleure façon pour les annonceurs de maximiser leur rendement des dépenses publicitaires sur l’investissement avec un public spécifique. Par exemple, si un annonceur souhaitait atteindre les conducteurs de Harley-Davidson qui achètent également du yogourt Yoplait et regardent des sports le samedi, l’entreprise pourrait les diriger vers la gamme parfaite de programmations dans son inventaire pour atteindre les téléspectateurs avec ces attributs particuliers.L’équipe d’intelligence & artificielle des données de
NTT DATA a développé une application riche et frontale à utiliser par les équipes de vente de publicités de l’entreprise de médias dans leurs discussions avec les annonceurs et les acheteurs de médias. Cette interface personnalisée affiche visuellement la portée et les recommandations de sélection du programme. Avec une plateforme de données robuste et attrayante à portée de main, l’équipe des ventes de l’entreprise pourrait proposer 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 connu une hausse de 3 à 5 % des revenus publicitaires. Elle a également réduit la cannibalisation par le numérique et rendu les chaînes traditionnelles plus concurrentielles en montrant aux annonceurs comment maximiser leur rendement des investissements grâce à des options plus ciblées.
Sa puissance de tarification accrue signifie que l’entreprise peut désormais faire correspondre son inventaire complet de programmation à des publics cibles spécifiques. Cela aide l’entreprise à éviter les ajustements de prix à la baisse pour les émissions moins populaires.
Améliorer les renseignements sur le rendement de la publicité
- Augmentation de 3 à 5 % des revenus publicitaires
- Obtient une vue à 360 degrés des comportements des consommateurs
- Atteint une capacité de ciblage granulaire
- Réduit la cannibalisation par les canaux numériques
- Crée une application riche et frontale pour utilisation avec les acheteurs de médias
À propos de l’étude de cas
Une entreprise de médias et de divertissement s’appuie sur des analyses d’auditoire très granulaires pour augmenter les revenus publicitaires en augmentant les ventes de l’ensemble de son inventaire de programmation.
Secteur des
télécommunications,
siège social de Media & Entertainment États
-Unis