Tout le monde ne s’est pas bien adapté à la perturbation numérique. Alors que les grandes marques n’avaient autrefois guère d’autre choix que de recourir aux services d’une agence web pour planifier et acheter leurs stratégies publicitaires, la révolution numérique offre des alternatives.
Certains spécialistes du marketing contournent complètement les agences et s’adressent directement aux propriétaires de médias pour acheter des espaces publicitaires. Ils concluent des accords avec des plateformes telles que Google, Facebook et Instagram, tandis que les petites et moyennes entreprises achètent de la publicité numérique en libre-service.
Parallèlement, les systèmes automatisés de planification et d’achat, tels que le trading programmatique, menacent de réduire le rôle des agences. Certaines marques abandonnent même complètement les agences et gèrent leurs achats médias en interne, comme l’a annoncé Vodafone en 2018.
Ce n’est peut-être pas quelque chose que vous voulez entendre, mais les agences médias doivent réaffirmer leur pertinence et réaffirmer leur importance pour les annonceurs. Elles disposent de facteurs puissants en leur faveur. Tout d’abord, les consommateurs passent de plus en plus de temps avec les médias numériques à mesure que leurs smartphones envahissent leur vie. Ils consomment un éventail de publicités plus large que jamais. Et les médias se fragmentent, ce qui fait qu’il est difficile pour les clients de naviguer dans un monde publicitaire de plus en plus complexe sans l’expertise qu’offrent les agences médias.
Une valeur ajoutée pour le client de nouvelle génération
Les agences médias ont toujours apporté une valeur ajoutée aux activités de leurs clients grâce à l’utilisation intelligente des données. Les agences sont les gardiennes des données relatives à l’engagement des consommateurs vis-à-vis des messages des marques, à la fréquence à laquelle ils voient les publicités et à la manière dont les marques peuvent tirer le meilleur parti de leurs budgets marketing.
Mais même ce rôle est remis en question, les marques tentant de prendre le contrôle de leurs propres données.
Pour que les agences médias conservent leur pertinence dans un monde en mutation, elles doivent renforcer leurs capacités de gestion des données. Elles doivent démontrer à leurs clients leur expertise dans la collecte, l’analyse et l’exécution de stratégies utilisant les données de manière plus efficace que ce que les clients peuvent faire en interne.
Cela signifie obtenir une vue d’ensemble des campagnes sur toutes les plateformes et tous les canaux. Les agences excellent lorsqu’elles sont en mesure de démontrer, preuves à l’appui, comment elles aident leurs clients à améliorer leur activité en utilisant les données pour informer sur tout, du retour sur investissement à l’efficacité des campagnes et à l’engagement du public.
Ironiquement, bien que la technologie ait perturbé le cours normal des affaires, c’est également elle qui apporte la réponse – en utilisant une plateforme d’analyse de données qui simplifie et élargit la façon dont les données sont vues et utilisées.
Les agences ont besoin d’une solution puissante dotée d’une plate-forme de données de nouvelle génération qui rassemble plusieurs sources de données dans un référentiel central et leur permet d’offrir aux clients une vue d’ensemble complète des campagnes (ce que les clients ont du mal à faire eux-mêmes).
L’un des défis auxquels les agences sont confrontées consiste à comparer les performances des publicités sur différentes plateformes et différents canaux. C’est là que l’analyse augmentée entre en jeu. Avec l’aide du Machine Learning, les agences peuvent faire tout cela, y compris télécharger automatiquement de nombreux types différents de sources de données et donner rapidement un sens à toutes ces nouvelles informations.
Elles peuvent regrouper des campagnes provenant de différentes plateformes telles que Twitter et Facebook. Cela permet aux agences de partager avec leurs clients des données sur l’ensemble des campagnes, en mettant en évidence les dépenses en médias, les conversions et les performances – ce que font déjà NPR, VCCP, OMD et AMS.
Des informations plus approfondies sur les campagnes
Les agences peuvent guider les clients à travers les impressions web, le temps passé sur la page et le marketing organique et payant que la campagne implique. En montrant aux clients comment chaque dollar, euro et livre est dépensé et comment cela affecte l’entonnoir des ventes, les agences sont en mesure de regagner leur pertinence et leur valeur dans un contexte de perturbation.
Les responsables des campagnes de paiement au clic et les spécialistes du marketing numérique engagés dans le marketing des moteurs de recherche peuvent mieux comprendre leurs dépenses de marketing et leurs résultats. Cela nécessite une analyse approfondie des coûts, des impressions et de la qualité des pistes, ce que permet une puissante plateforme d’analyse des données.
Et bien sûr, cela permet d’informer les clients sur le retour sur investissement de chaque partie de chaque campagne, au-delà du retour sur investissement traditionnel, en examinant l’impact réel sur les revenus, comme par exemple les nouvelles lignes de produits, les performances de vente et l’influence sur le chiffre d’affaires et le résultat net.
Il en résulte une amélioration des performances, car les agences ont une vision claire des initiatives les plus efficaces, de celles qui doivent être améliorées et de celles qui ne fonctionnent pas bien. Cela permet de gérer les budgets, de stimuler l’engagement et de mesurer la conversion.
L’analyse améliorée permet également aux agences de suivre les campagnes en temps quasi réel, ce qui permet aux marques et aux agences d’apporter des modifications aux messages et aux créations à mesure que la campagne se déroule. Ce type de suivi dynamique et en direct permet aux marques de savoir quand leurs campagnes doivent être améliorées et où et quand investir plus ou moins en fonction des performances.
Analyse centrale de sources de données disparates
Là où les agences ont du mal avec les données, c’est qu’elles ont généralement des informations réparties sur plusieurs systèmes sans une seule source de vérité. Les données sont généralement rassemblées à partir de sources distinctes telles que AccuRanker, Instagram, Facebook, Google Adwords, Google Analytics, MySQL, Adobe, ResponseTap et Salesforce.
Mais cette multitude de points de données et de flux de données a créé un manque d’uniformité. Là encore, il s’agit d’un autre domaine auquel l’analyse augmentée peut s’attaquer en proposant une plateforme capable d’ingérer et d’agréger des données provenant de sources disparates, puis d’en extraire automatiquement des informations, ce qui crée une méthode cohérente de mesure et de compte rendu des performances marketing et permet de découvrir de nouvelles opportunités.
Un bon exemple de la valeur commerciale de l’analyse augmentée en action est de permettre aux agences médias d’optimiser le rendement de leurs clients. Pour les stocks périssables, ne pas les vendre signifie un potentiel perdu et un produit mort. Si vous en vendez, par exemple, un tiers en direct et le reste en programmatique, vous risquez de vous retrouver avec des invendus. Une meilleure solution pourrait être de le vendre à bas prix. Le défi du rendement consiste à fixer un prix optimal pour l’inventaire afin de maximiser la valeur des impressions. Pour ce faire, vous devez avoir une vue d’ensemble de ce qui se passe chez tous les vendeurs, canaux et partenaires. Avora offre une vue d’ensemble des données des agences en temps réel, ce qui aide les agences à optimiser le rendement pour leurs clients.
Les marques peuvent être tentées de s’adresser directement aux propriétaires de médias, estimant qu’elles peuvent se passer des frais d’un intermédiaire. Pour lutter contre ce phénomène, les agences doivent montrer leurs compétences en tant que conservateurs et consultants dans le processus de planification et d’achat des médias. L’avenir consiste à devenir des gestionnaires respectés et à valeur ajoutée des données des clients, sous peine de devenir une victime de la numérisation.
