2020, l’année du machine learning

C’est chaque année la même chose : impossible d’échapper, début janvier, au déferlement des « prévisions » pour la nouvelle année, qu’elles concernent la technologie ou les habitudes des voyageurs d’affaires.

Comme celles-ci viennent de Google — qui, en matière de marketing digital, sait tout de même de quoi il parle —, nous avons décidé de vous résumer ici les dix tendances qui devraient se dégager d’ici la prochaine Saint Sylvestre.

  1. Des contenus vidéo courts : il s’agit de réimaginer le storytelling dans les annonces. Cela se traduit par l’utilisation de formats plus courts et du machine learning (apprentissage automatique). L’objectif est de diffuser des variantes personnalisées qui incitent à l’engagement et constituent un parcours de découverte. De toute façon, quand on n’a rien d’intéressant à dire, c’est toujours trop long…
  2. Vers une économie conversationnelle, dans laquelle les assistants vocaux domestiques vont jouer un rôle essentiel : à la fin de l’année 2021, plus de 1,6 milliard de personnes utiliseront régulièrement des assistants vocaux, et pas seulement pour demander l’heure.
  3. La transformation du marketing numérique étant indissociable de la réussite, on a mis au point, chez Google, un outil d’évaluation de la maturité numérique, testé avec la Raiffeisenbank en Russie, qui permet aux entreprises de mesurer le niveau de maturité actuel de leur marketing numérique et d’élaborer un plan de développement. Et en plus, en russe.
  4. Aujourd’hui, les consommateurs ne se contentent plus des informations sur les produits. Ils souhaitent connaître l’opinion des marques sur les grands thèmes de société, comme le réchauffement climatique notamment. Puisqu’on vous le dit.
  5. Les taux de conversion sur mobile étant toujours à la traîne par rapport à l’ordinateur, les responsables marketing qui souhaitent surfer sur la tendance du mobile doivent adopter différentes approches, comme s’adapter aux différents comportements de recherche des consommateurs, mieux analyser le parcours client et utiliser les enchères automatiques.
  6. La génération Z (ceux nés entre 1995 et 2005) veut changer le monde. Eh bien, elle le peut ! Elle dispose de tous les outils nécessaires (Yuka, Good On You, etc.) pour obtenir des informations sur les marques avec lesquelles elle interagit. C’est si vrai que si 77 % des marques disparaissaient, les consommateurs ne s’en soucieraient pas. Vous avez dit Thomas Cook ?
  7. La capacité de compréhension et d’adaptation du machine learning peut permettre d’engager les utilisateurs de manière individualisée pour un maximum de pertinence. Par exemple, cette technologie a permis au constructeur automobile Škoda de personnaliser ses annonces vidéo à grande échelle.
  8. Trouver la bonne combinaison entre texte et images peut donner d’excellents résultats. Alors que Google fête les 20 ans de Google Images, le nombre de recherches d’images a bondi de plus de 60 % sur les mobiles entre 2016 et 2018. Pendant les chaleurs les recherches continuent.
  9. Les annonceurs qui utilisent le machine learning pour exploiter leurs propres données peuvent contrôler plus précisément les stratégies d’enchères via des modèles prédictifs et donner la priorité aux conversions les plus intéressantes afin d’accroître le ROI sur leurs dépenses publicitaires. Des annonceurs de premier plan, comme Otto et Freenet, appliquent déjà cette approche avec succès.
  10. En 2020, l’accent sera mis sur les stratégies basées essentiellement sur la création et sur les tendances de consommation. Cette approche offre une plus grande flexibilité, permet de mieux mesurer les performances et donne plus de place à la créativité. De plus, elle peut être adaptée pour diffuser des annonces pertinentes auprès des bonnes personnes et au bon moment, et elle offre la possibilité de réaliser des tests bêta et des mesures instantanées.

PagTour vous donne rendez-vous dans un an : nous verrons alors lesquelles de ce « bouquet » de nouvelles techniques de marketing auront été réellement pertinentes.

 

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