Vue d’ensemble
Les retailers font face à une pression croissante pour rentabiliser chaque euro investi dans les médias, d’autant plus que le trafic e-commerce devient toujours plus concurrentiel et imprévisible. De nombreuses marques s’appuient encore uniquement sur l’optimisation côté demande. Résultat : elles passent à côté de précieux signaux en amont, les signaux côté vendeur, qui sont les indicateurs révélant quelles impressions ont le plus de chances de générer des visites sur le site.
C’était le cas d’un grand retailer de prêt-à-porter, qui cherchait à attirer davantage d’acheteurs à forte intention sur son site web grâce à des campagnes de vidéo en ligne programmatique (OLV) always-on.
Pour améliorer à la fois la portée et le coût par visite sur le site (CPSV), le retailer s’est associé à un grand groupe d’agences et à inPowered AI afin d’explorer comment le sell-side decisioning, via Index Marketplaces, pouvait générer des visites plus efficaces.
En appliquant l’intelligence prédictive plus tôt dans la chaîne de valeur, l’équipe a cherché à prioriser les opportunités d’impressions à forte valeur et à orienter les investissements vers les moments d’offre les plus susceptibles de déclencher une action.
Solution
inPowered AI a conçu un modèle prédictif sur mesure à partir des données historiques de performance DSP du retailer. Développé spécifiquement pour cette campagne always-on, le modèle évaluait chaque impression selon sa probabilité de générer une visite sur le site, en s’appuyant sur les schémas observés dans les campagnes précédentes du retailer.
Le déploiement du modèle sous forme de solution conteneurisée, directement au sein de l’infrastructure d’Index Exchange, lui a permis d’analyser en temps réel l’ensemble des signaux pertinents côté vendeur, y compris des facteurs contextuels et géographiques comme l’heure de diffusion, l’URL de la page, la version du navigateur, le système d’exploitation, l’opérateur et le code postal.
Lorsque le modèle identifiait des impressions à fort potentiel, il leur attribuait un deal ID unique, afin que les investissements se dirigent automatiquement vers ces opportunités.
L’hébergement du modèle directement dans l’infrastructure d’Index Exchange a permis à inPowered AI d’appliquer une intelligence prédictive côté vendeur avant même que les enchères ne soient envoyées au DSP, débloquant ainsi des gains de performance impossibles à atteindre lorsque l’optimisation se fait uniquement en aval.
« Déployer nos modèles au sein de l’infrastructure d’Index Exchange est ce qui rend cette approche possible. Cela nous permet de prendre des décisions sur l’ensemble du paysage de l’offre, ce qui se traduit par des gains de performance plus cohérents et plus significatifs. »
Peyman Nilforoush, CEO et Co-Founder
inPowered AI
Résultats
En appliquant l’intelligence prédictive au niveau de l’offre, le retailer a enregistré une amélioration majeure de l’efficacité des visites sur son site : réduction de 75 % du coût par visite sur le site (CPSV).
Au lieu de s’appuyer exclusivement sur des signaux en aval, l’équipe a exploité des signaux d’offre en temps réel pour prioriser les impressions les plus susceptibles de générer des résultats, réduisant le gaspillage, améliorant la performance et faisant travailler chaque euro investi en média plus efficacement.
« C’est un exemple concret de ce que le sell-side decisioning peut débloquer. Les marques qui optimisent uniquement côté achat passent à côté d’une opportunité bien plus large. En évaluant l’ensemble de l’open internet via Index Exchange, nous constatons de meilleurs résultats sur pratiquement tous les KPI que nous cherchons à optimiser. »
Pirouz Nilforoush, President et Co-Founder
inPowered AI
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