Ad-exchanges & RTB (avec la participation de Fabien Magalon, La place

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1 En partenariat avec : Tout savoir sur le marketing à la performance Intervenants Hugo Loriot Directeur media technologie, Fifty Five Yann Gabay - Directeur général, Netbooster Fabien Magalon Directeur Général, La Place Média Animateur Grégory Gazagne Directeur Général France Europe du sud et Europe du Sud & Latam, Criteo Ad-exchanges & RTB (avec la participation de Fabien Magalon, La place média) Real Time bidding : protocole qui permet de réaliser une transaction achat-vente d éléments publicitaires display, en temps réel. On ne sait pas toujours quand on investit en RTB, l information n est pas forcément transmise aux annonceurs. Le pourcentage d investissement en RTB en moyenne parmi les investissements en display, en France : 9% (prévisions 2015 : 25% environ). Divers avantages du RTB pour l annonceur : - l automatisation, ce qui permet d éliminer tout le process habituel -> gain opérationnel du côté de la demande. Egalement vrai du côté des éditeurs qui récoltent des avantages en termes de CPM supérieurs via les canaux indirects. - plus grand capacité de ciblage (possibilité de sélectionner).

2 L utilisation du RTB donne accès à des requêtes (comprenant différentes informations détaillées de l élément publicitaire mis en vente : info sur le site, l url, la taille de l élément publicitaire, l user id qui représente le cookie unique qui permet d identifier la machine sur laquelle sera affiché l élément publicitaire. -> capital. Concernant les floor prices/prix planchers (= enchères minimums) : Les floors prices permettent aux éditeurs de protéger la valeur de leurs inventaires donc ils sont d une grande nécessité. Sur le marché français de l adexchange, il n y a pas encore assez de densité (faible demande engendrée par une offre peu visible) pour se permettre d avoir des prix élevés donc les prix planchers permettent de compenser cette faille. La tendance du marché professionnel : il y a un réel besoin des métiers liés à la gestion de l automatisation /gestion de data (= profil analytique) mais aussi des nouveaux profils plus stratégiques qui travailleront davantage avec les éditeurs au sein des agences (= profil commercial). Retour d expérience de «La Place Média» Premièrement, il y a une volonté d apporter une offre complémentaire aux métiers de la régie. Concernant la transparence des transactions : La Place Média se considèrent comme «semi-transparente» : la liste des éditeurs est complètement transparente, en revanche, la capacité à cibler un des éditeurs de la Place Média en particulier n est pas accessible. L agence considère que la vente de la marque doit rester la propriété de l éditeur et de sa régie. -> Enjeu important. RTB & les autres plateformes mobiles (tablettes, mobile & TV) Concernant le marché du mobile/tablette & le RTB, il y a une dominance des produits Apple sur mobile/tablette donc le marché est difficilement atteignable pour le moment. (certains se lancent, par exemple, futurs projets Criteo -> lancement d une application pour 2013). Pour la vidéo, énormément de demandes et peu d offres (les éditeurs ne sont pas enclins à automatiser leur offre au format vidéo). Pour la TV connectée -> il existe des possibilités car le protocole RTB est facilement applicable et il y aurait beaucoup d avantages donc le segment de la TV connectée est prometteur. Quizz adexchanges chiffres-clés o 35mds d impressions disponibles via les adexs chaque mois en France (rapport IAB) -> 3ème pays dans le monde en investissement RTB après les US & UK

3 o En 2015, le % des revenus display français qui proviennent du RTB -> 21% environ o Sur l ensemble des échanges RTB au monde, 47% de part américaine contre 6% pour la France. o A titre d exemple, le nombre de requêtes RTB par jour chez criteo -> 7mds La big data (avec la participation d Hugo Loriot, Fifty-Five) Importante croissance de la data. La Big Data a commencé au début des années 2000 (succès d amazon, google) mais ce phénomène prend de l ampleur car les entreprises se sentent concernées au niveau marketing. La Big data est l ensemble volumineux de données qui devient extrêmement difficile à collecter et à analyser etc. Le phénomène de big data se retrouve dans tous les secteurs (médecine, sondages ). La big data est produite en temps réel, flow continu et mondial. Retour d expérience de «Fifty-Five» Les débuts de la société -> L agence a constaté que les annonceurs avaient énormément d information (web analyse, info de CRM etc.) mais qu ils leur étaient impossible de croiser de façon optimale ces informations (quelle quantité?) et de prendre du recul (que faire avec ces info?) donc l objectif de Fifty-Five était donc d améliorer les différentes façons de fidéliser la clientèle, acheter son média, ou bien, optimiser son parcours utilisateur etc. à travers l analyse de la donnée. La principale problématique de la data : le volume mais pas uniquement, la big data c est aussi croiser les informations utiles, les analyser afin de prendre des décisions marketing. Des outils technologiques de business intelligence divers (tableau software, spot fire, clic view) permettent de traiter de gros volumes, variés de données et de les visualiser. Finalement, le Big Data c est 3V = Volume, Vélocité, Variété. Le but étant de restituer l information sous forme visuelle. La commercialisation de data? Cette partie s adresse davantage au publisher. Côté annonceur la logique est différente, il faut se poser les bonnes questions -> qui ça intéresse? comment la travailler? = Définir un objectif. Différence entre donnée first partie (= propre à la personne qui les crée. Ex. analyser ses profils d internautes), donnée first partie avancée (donnée en partie générée,

4 croisée avec un CRM -> plus puissante et explicative) donnée 3rd partie (donnée que je ne génère pas). Sinon, ce marché est de plus en plus encadré : il y a les data provider (= fournir de la donnée tierces, les data exchanges (= structures qui vont packager l info, profiler, mutualiser afin d éditer des profils utilisateurs et qui peuvent les proposer potentiellement), le data management platform (= solution technologique pour packager sa donnée pour les publisher voire annonceurs. Il permet de faire de nettes segmentations pour les proposer aux tiers et les commercialiser). Un autre point important -> il faut s assurer de l intégrité de la data, que ce soit au niveau des conditions et termes au moment de l achat que de la data en elle-même (faire des check-ups des tags régulièrement). Autres sujets questionnables -> comment cette donnée est payée? Quelles garanties? Comment collaborer? -> travailler avec une agence peut aider en termes d analyse de la donnée. Il faut trouver la bonne technologie : un bon data management platform, par exemple et trouver un bon adexs (cela rajoute un intermédiaire en plus, cependant) ou un bon acheteur. Pour la 3rd partie -> il faut que la donnée soit vraiment importante et explicative car renchérit l impression. Mais aussi, travailler sur le «cookie consent» pour le côté législatif/utilisateur (ne pas traquer de manière abusive). Big Data, quel type d embauche? - Il faut déjà avoir la big data au cœur de sa stratégie et disposer d outils technologiques - Ensuite en termes de profils, des statisticiens (= personnes qui savent comment traiter les données, les stat prédictives, l association de produits, expliquer le rapport variable/comportement). Un business analyst seul ne pourra pas réaliser cela dans son intégralité. Questions : comment gérer le pricing sur un modèle? les tendances : il existe une capacité «d interpassage» entre les outils de web analytic et d ad serveurs, c est-à-dire que certains outils de web analytics sont capable de faire de l ad serveurs, et inversement. Ce qui serait à la fois intéressant et efficace serait un logiciel qui réussit à faire le lien entre les deux univers.

5 Quizz Big data chiffres-clés o Croissance de la data en 2011 et > 48%. Elle atteindra 8Zo, en 2015 o Google recherches/seconde -> worldwide o FB posts/seconde -> worldwide o Criteo bannières/seconde -> Créativité publicitaire (avec la participation de Yann Gabay, Netbooster) La question de la personnalisation. Il faut d abord prendre en considération une technologie de personnalisation, ce que tout le monde peut faire, en soi, il faut donc aller au-delà et mettre en avant le storytelling. Les bannières dynamiques -> la technologie est omniprésente (avec, principalement Flash). Mais il faut aussi savoir faire oublier la technologie et se concentrer sur la créativité (ce que voit l internaute). -> le «look & feel». Quelle valeur ajoutée apporte donc un créteur (hormis faire du trafic et vendre)? -> Le long terme, premièrement, (car il faut savoir que moins de 10% des internautes sont des «cliqueurs de bannières» pourtant elles deviennent de plus en plus visible. Donc le graphisme reste très important). o L effet des bannières personnalisées sur l internaute -> a priori 24% vont cliquer et parmi ces 24%, 6% vont retirer leurs cookies. Donc, la bannière n est pas vue comme «intrusive» par l internaute. Quizz Créativité publicitaire chiffres-clés o 6 millisecondes pour créer une bannière personnalisée chez criteo, à titre d exemple o Impact des bannières dynamiques sur le CTR par rapport à de la rotation générale non ciblée -> multiplié par 6 (voire plus)

6 Attribution & contribution (avec la participation d Hugo Loriot & Yann Gabay) L attribution est plus simple c est pourquoi tout le monde, ou presque, utilise ce modèle. Cependant, le modèle importe peu, seul l objectif final est primordial (si on utilise un canal X, quel montant de ventes sera visé?). S assurer que dans la solution utilisée, il y ait un maximum de canaux post-impression, ensuite définir le modèle, et enfin, comment utiliser les données. (+ prendre en compte des annonceurs extérieurs + considérer les facteurs produits). La solution doit communiquer/se connecter avec les collaborateurs. La plupart des logiciels n utilisent que le dernier clic (environ 95%). Généralement, dans les modèles de contribution (linéaire, U-shape, répartition uniforme) les problématiques sont orientées autour du temps. La donnée brute (=user-centric) permet d aller plus loin que les web analytics. Il faut un outil qui rassemble l ensemble des canaux. On peut aussi développer des petites solutions gratuites qui permettront de réfléchir sur l objectif. Autant avoir une solution qui va regrouper les deux, adservers et web analytics, et avoir une vision bien exhaustive. La complexité des différents leviers doit pousser l entreprise à internaliser la mesure d efficacité. Notion de «tag management» -> simplifier la mise en place de tag mais pour la solution de l attribution, assez dangereux. Différents type de tag : arbitrage (interprétation & pas de temps réel). Tag container très important et judicieux.

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