Le concept de liquidité dans votre marketing digital

Quelle place prend le Machine Learning dans vos campagnes de Marketing Digital ?

Temps de lecture : 11 minutes

 

Avez-vous remarqué que le machine learning bouscule votre manière de lancer des campagnes de marketing digital ?

En effet, avec les progrès remarquables de ces dernières années, l’intelligence artificielle devient de plus en plus agile. Elle est ainsi capable d’optimiser la diffusion de vos publicités par rapport aux données récoltées.

En outre, plus de conversions et un coût par conversion réduit sont possibles.

C’est d’ailleurs dans ce contexte que j’ai récemment assisté à un webinar de Facebook. Ayant pour sujet la liquidité dans les audiences, le sujet du machine learning est largement abordé.

Aujourd’hui, j’aimerais revenir sur ce webinar avec vous :

Un webinar enrichissant pour votre stratégie de marketing digital

Le but est tout simplement de vous présenter les concepts clés qui feront le succès de vos publicités Facebook.

Le machine learning prend de plus en plus de place dans le marketing digital. Vous devez absolument être au fait de ces concepts si vous voulez obtenir un bon retour sur investissement.

 

La liquidité, une nouvelle clé du marketing digital

Le principe de liquidité peut paraître flou, mais en fait il est plutôt simple.

Dans le webinar de Facebook, il est d’ailleurs beaucoup mis en avant. Prenez un instant pour bien comprendre de quoi il s’agit.

La liquidité, c’est tout simplement l’idée d’ouvrir le champ des possibles dans votre marketing digital.

Elle peut se traduire par de la flexibilité si vous préférez. C’est-à-dire que vous allez laisser la machine prendre des décisions pour vos publicités Facebook.

A ce sujet, vous pouvez d’ailleurs consulter l’article Comment créer des publicités Facebook plus efficaces ?

L’idée est de faire en sorte que le marketing digital soit pensé de manière moins « silloté ». Le but est de progressivement tendre vers un marketing de fluidité.

Cette idée de fluidité intervient lorsque vous nourrissez la machine d’un maximum de données et de signaux. Ce sont ces éléments qui lui permettent de déterminer pour vous les meilleures options.

L’enjeu pour les annonceurs est de confier un certain nombre de décisions au machine learning.

L’idée est d’automatiser et scaler les campagnes de façon plus simple et plus efficace.

Ce concept de liquidité s’applique aussi bien aux campagnes de performance qu’aux campagnes de branding d’ailleurs.

Si on schématise l’idée de base, le but est tout d’abord d’utiliser le maximum de signaux disponibles.

D’autre part, mettre en place le moins de contraintes possible pour laisser au système la flexibilité de travailler.

Ce chemin vers la liquidité peut être graduel et comprend 5 piliers principaux dans votre marketing digital :

Le machine learning bouleverse le marketing digital

Nous avons donc :

  • Les signaux
  • Le ciblage
  • L’allocution budgétaire
  • L’inventaire de diffusion
  • La structuration des campagnes

D’ailleurs, c’est bien la combinaison de ces différents piliers qui ensemble vont améliorer la performance de votre activité.

Ainsi, la qualité et le volume des signaux sont critiques pour générer la performance de votre marketing digital.

L’enjeu derrière est fort : la simplification opérationnelle de vos campagnes et donc la productivité. Ceci vous amènera à des paramétrages plus courts et plus efficaces.

Dans cet article, nous allons aborder 4 approches différentes présentées par Facebook.

Le but est de comprendre comment repenser votre stratégie d’audience afin qu’elle soit plus liquide, efficace et performante.

Nous allons donc parler de :

  • L’importance du volume de contact
  • La fonctionnalité d’expansion du ciblage avancé
  • Les publicités dynamiques
  • L’approche multilingue pour l’expansion internationale

Ces approches doivent pouvoir couvrir l’ensemble des cas de figure d’un tunnel de conversion. Elles sont d’ailleurs valables pour tout type de business évoluant dans le marketing digital.

La flexibilité de votre marketing digital

 

La liquidité d’audience

Avoir un ciblage liquide, c’est tout simplement donner plus de flexibilité au système.

Cela permet de délivrer vos campagnes auprès des personnes les plus à même de réaliser l’action qui vous intéresse.

L’idée est de laisser de la flexibilité, peu importe les caractéristiques individuelles en termes d’âge, de sexe et de centres d’intérêts de votre cible.

D’ailleurs, et avant de rentrer dans le détail des solutions disponibles, nous allons reprendre 2 notions qui sont importantes :

  • Le ciblage inclusif
  • Le ciblage exclusif

Nous allons notamment voir que l’approche inclusive du marketing digital (celle qui regroupe le plus de gens) est celle vers laquelle Facebook nous incite à aller.

Imaginons que la personne que nous voyons dans la photo suivante fait partie de votre cœur de cible :

Cible du marketing digital

Parce que cette personne est définie comme votre cœur de cible, il est très important pour vous qu’elle soit exposée à votre message.

Dans la réalité du marketing digital, il est très difficile d’établir un profil type de client.

Les caractéristiques que vous souhaitez définir ne seront jamais suffisamment exhaustives pour couvrir votre audience réelle potentielle.

Elle peut d’ailleurs être représentée par d’autres personnes :

Persona marketing digital

Evidemment, travailler sur un ciblage comportemental par centres d’intérêts va certainement vous permettre d’atteindre une partie de cette audience réelle potentielle.

Les personnes dans les cercles rouges seront ainsi exposées à votre message :

 

Néanmoins, elle vous exclura mécaniquement des autres personnes qui ne sont pas entourées. Par conséquent, vous allez manquer des opportunités business.

C’est exactement ici que le machine learning peut jouer un rôle dans votre marketing digital.

Il faut d’ailleurs comprendre que donner plus de flexibilité à l’audience, cela ne veut pas dire ne pas cibler ou ne pas avoir un ciblage qualifié.

Cela veut dire lever un maximum de contraintes pour permettre au système de comprendre et choisir les options les plus efficaces.

L’idée est donc de s’affranchir des critères prédéfinis de type âge et centres d’intérêts. Ceux-ci vont par nature exclure de cibles potentielles qui sont tout autant, voir plus intéressantes.

En fait, c’est ici que s’opère le changement de mindset le plus important.

Il y a encore quelques années, la performance passait par un ciblage laser très précis. La segmentation poussée des audiences était la clé.

Dans le marketing digital d’aujourd’hui, le but est d’apprendre des données pour s’adapter en fonction.

En termes de ciblage, cela se traduit par une stratégie de ciblage plus automatisée, voir complètement automatisée dans certains cas.

Cette démarche amène désormais plus de performances que le ciblage laser des audiences.

L’exhaustivité de vos choix d’audiences fait place à des données réelles et constatées (sans aucun à priori marketing), qui s’enregistrent en temps réel.

Cela permet de s’adapter automatiquement à d’éventuelles évolutions qu’un ciblage prédéterminé et figé ne permet pas.

Le marketing digital s’est longtemps construit et reposé sur la possibilité de créer des ciblages par centres d’intérêts très précis.

Aujourd’hui, cette fameuse qualification de l’audience se construit de façon différente.

Prendre le « risque » de cibler plus large sans à priori est quelque chose qui marche :

La portée de vos campagnes de marketing digital

Source : Liquidity in action FBIG

Le reach (la portée en français) est d’ailleurs un moteur de business clé.

Vous le voyez, un ciblage par centres d’intérêts s’avère être 2,2 fois plus cher qu’un ciblage large.

On entend par ciblage large un ciblage sociodémographique avec uniquement l’âge, le sexe et la localisation.

Utiliser la technologie lookalike (donc le machine learning) s’avère 1,19 fois plus efficace en termes de portée. Vous aurez ainsi plus de chances d’identifier des profils intéressants.

Ce que vous devez vous rappeler, c’est que le ciblage avancé est plus cher que les audiences similaires et larges combinées (sur une base de coût par action incrémental).

 

Une autre manière de penser le marketing digital

Il faut savoir que vous avez un rôle à jouer afin que le ciblage par machine learning puisse fonctionner pleinement.

Pour cela, vous allez commencer par indiquer qui il ne doit pas cibler, par exemple avec des critères d’âge ou de localisation. Vous pouvez également exclure des audiences d’acheteurs.

Vous allez ensuite guider le système vers le profil d’acheteur idéal, via les signaux (lookalike simples ou quand c’est possible basées sur la LTV de vos clients).

Le machine learning dans le marketing digital

Ainsi, quand vous créez une campagne, vous paramétrez un objectif à atteindre. Ensuite, c’est vous qui guidez le machine learning.

Il va en permanence personnaliser le ciblage et le contenu proposé en fonction des similarités qu’il constate avec ceux qui convertissent.

 

Finalement, quelle stratégie de marketing digital adopter ?

Vous le verrez, il y a plusieurs stades pour migrer vers une stratégie d’audience plus liquide.

L’idée est de ne pas tout changer d’un coup mais de le faire progressivement.

Pour rappel, il y a 4 types de ciblage sur Facebook. Certaines sont par nature liquides et d’autres le sont moins.

Le premier type d’audience correspond aux audiences personnalisées et aux audiences similaires. Celles-ci sont nourries à partir de signaux que vous envoyez à Facebook.

Le deuxième concerne le ciblage large (ou broad targeting), c’est ce qu’on appelle ciblage sociodémographique simple. Voici un exemple :

Nous ciblons des hommes et des femmes entre 18 et 65 ans qui habitent en Allemagne. Nous ne précisons pas d’informations additionnelles dans notre stratégie de marketing digital.

Vient ensuite le ciblage avancé. C’est ce qu’on appelle le ciblage par centres d’intérêts.

Enfin, nous avons l’extension du ciblage avancé qui permet de sortir du ciblage par centres d’intérêts afin de l’étendre à d’autres profils.

Vous savez, il s’agit de cette petite case à cocher :

L'extension du ciblage avancé, incontournable pour votre marketing digital

D’ailleurs, cette fonctionnalité d’extension du ciblage avancé (ou detailed targeting expansion) est un bon début pour aller vers un ciblage plus liquide.

Ceci est vrai notamment quand vous aviez l’habitude de faire un ciblage par centres d’intérêts.

Concrètement, cette option va permettre d’augmenter la taille potentielle de votre audience en y incluant des profils additionnels susceptibles de convertir.

Cette option n’est disponible que pour certains objectifs de campagne à savoir :

  • Conversion
  • Trafic
  • Installation d’app
  • Génération de prospects
  • Engagement

L’extension du ciblage avancé est un premier pas vers plus de flexibilité de votre ciblage par centres d’intérêts.

Vous pouvez tout à fait aller plus loin dans cette démarche en explorant le ciblage par audience similaire.

 

Pourquoi utiliser les lookalikes ?

Les lookalikes offrent beaucoup de flexibilité pour votre marketing digital. C’est un ciblage qui vous permet d’aller chercher des profils proches de celui de votre client idéal.

Comme ces profils sont réévalués de façon dynamique en fonction de vos signaux, ils sont par conséquent toujours à jour et pertinents.

C’est d’autant plus intéressant si on pense à la synergie des audiences.

En effet, vous pouvez très bien avoir d’une part vos lookalikes qui vous permettent d’aller chercher les profils les plus chauds et les plus immédiats.

D’autre part, un deuxième ciblage complémentaire de type sociodémographique.

La combinaison des deux s’avère très efficace puisque cela vous permet d’atteindre la fameuse taille critique pour mener des campagnes à grande échelle réellement efficaces.

Les lookalikes dans votre marketing digital

 

Les publicités dynamiques, un incontournable du marketing digital

Les business qui utilisent les catalogues produits peuvent aller un cran plus loin dans leur démarche vers plus de liquidité. Ils peuvent utiliser un ciblage et un contenu complètement automatisé.

Ce sont les publicités dynamiques (les dynamic ads).

Une différence importante à noter entre le ciblage lookalike et les dynamic ads est que la nature des deux est liquide mais ils ne fonctionnent pas tout à fait de la même manière.

Les lookalikes vont aller chercher des gens similaires à une audience source. Le machine learning va mettre la priorité sur sa capacité à trouver des profils jumeaux.

Le ciblage dynamic ads va prioriser la sélection sur l’intention d’action, sans se soucier de la typologie du profil et de sa similarité.

C’est une notion importante à retenir pour l’élaboration de votre stratégie de marketing digital.

 

Quelques conseils pour votre stratégie de marketing digital

Dans cette partie, j’aimerais évoquer avec vous quelques conseils tirés du webinar de Facebook. Ils vous seront utiles pour créer de meilleures campagnes.

 

1) Amener votre marque et vos produits avec les formats basés sur un catalogue

Les dynamic ads sont très pertinentes pour les business qui vendent en ligne ou ont un flux catalogue produits.

Ces publicités sont connues notamment pour le retargeting. Désormais, elles sont devenues une solution complètement automatisée sur l’intégralité de votre tunnel de conversion.

Cela vaut donc aussi bien pour le retargeting que pour la prospection.

D’ailleurs, cette approche est celle qui maximise le plus l’utilisation du machine learning.

Elle vous permet de cibler des audiences larges de façon efficace et avec un contenu personnalisé qui se créé en temps réel.

C’est une solution d’autant plus intéressante car elle est compatible avec un certain nombre de formats, tous nourris de façon dynamique par le catalogue produit.

A ce sujet, je suppose que vous connaissez le format carousel qui est le format historique des dynamic ads. Sachez simplement qu’il en existe beaucoup d’autres.

Par exemple, le format « categories » vous permet d’adresser le milieu du tunnel avec une entrée plus thématique.

Le format « collection » est très utile pour adresser le haut du tunnel, puisqu’il vous permet de combiner à la fois un espace branding et un focus plus produit.

Vous avez également l’option d’ajouter une carte fixe ou animée en entrée de carousel. Ceci vous permet par exemple de mettre en avant une nouveauté ou une opération commerciale particulière de votre stratégie marketing digital.

Enfin, les overlays sont utiles pour mettre en avant certaines informations comme le prix. Vous pouvez aussi accentuer la présence d’activités promotionnelles.

Tous ces formats sont créés en temps réel puisqu’ils puisent les informations directement au sein de votre flux catalogue.

Cette personnalisation de contenu à grande échelle contribue largement au succès de vos campagnes.

Les publicités dynamiques, très utilisées dans le marketing digital

 

2) Alignez vos KPIs pour atteindre vos objectifs business

L’approche dynamic ads pour tout votre tunnel de conversion est extrêmement efficace.

Tout l’enjeu est de bien travailler les exclusions pour guider le système au plus proche de vos objectifs.

Par exemple, si votre objectif est d’acquérir de nouveaux consommateurs, pensez à exclure l’intégralité de vos acheteurs (ou votre base CRM). C’est très important pour votre stratégie de marketing digital.

Si vous souhaitez travailler sur les ventes incrémentales, excluez les derniers visiteurs de votre site web. Ils iront probablement et naturellement convertir chez vous.

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3) Dynamic Ads : assurez-vous que les bons produits sont montrés

Sur le volet créatif, là encore, le machine learning permet de présenter la sélection de produits la plus pertinente possible à chaque individu.

C’est un travail qui serait tout simplement impossible de faire manuellement.

Sachez que si vous n’avez pas de flux produits, vous pouvez en créer un directement depuis le Gestionnaire de Publicités.

Pour ce faire, rendez-vous dans la page « Gestionnaire de catalogue » accessible depuis le menu situé en haut à gauche :

Marketing digital et catalogue de produits

 

4) L’optimisation linguistique dynamique

Dans cette partie, nous allons voir comment le machine learning peut se mettre au service d’une stratégie d’expansion internationale.

Nous cherchons donc l’optimisation linguistique dynamique qui permet la diffusion de la meilleure langue possible en fonction du consommateur.

C’est important parce que la langue est un facteur clé dans le marketing digital.

Dans une stratégie de pénétration d’un nouveau marché, vous comprenez tout l’intérêt d’activer cette fonctionnalité.

Le but est de pouvoir automatiquement couvrir plus de gens de façon utile. In fine, vous pouvez donc augmenter la taille de votre audience adressable pour élargir vos opportunités business.

A ce sujet, sachez que plus vous offrez de langues, et plus vos performances s’améliorent.

Sachez d’ailleurs qu’il existe une fonctionnalité de traduction automatique. Ceci vous économise le fait d’uploader manuellement différentes versions linguistiques d’une même annonce.

Pour créer une publicité dans plusieurs langues, rendez-vous dans la partie contenu créatif. Cliquez sur « Ajouter des langues » :

Cliquez ensuite sur « Ajouter une langue » :

Marketing digital

Choisissez une langue dans la liste ou tapez le nom de la langue dans la barre de recherche :

La création d’un seul ensemble de publicités avec plusieurs langues paramétrées peut ainsi très bien fonctionner.

 

5) La simplification des comptes

L’idée ici est de capitaliser sur le machine learning pour simplifier votre approche en termes de ciblage et de structure de campagne de marketing digital.

Pour illustrer ce propos, reprenons l’exemple de l’expansion internationale.

Vous pouvez aller encore plus loin dans votre stratégie internationale en laissant le système sélectionner les meilleurs profils.

Admettons que vous voulez cibler une audience France, une audience Allemagne, une audience Espagne. Désormais, ce sera plutôt une audience Monde.

Ceci vous permet d’alléger considérablement votre structure de compte et de gagner en productivité.

L’idéal est d’avoir le minimum de campagnes avec le minimum d’ensembles de publicités.

En faisant cela, Facebook dit que vous pouvez réduire votre CPA jusqu’à 10%.

 

6) Testez la liquidité de vos audiences

Si vous voulez tester les capacités du machine learning à aller chercher les bons profils, vous pouvez mettre en place un test sur l’audience.

D’un côté, vous pouvez partir sur un ciblage large, qui correspond à une approche liquide de l’audience. Vous faites confiance au machine learning dans votre marketing digital.

De l’autre côté, adoptez un ciblage par ciblage avancé, audience personnalisée ou lookalike. Cela correspond à une approche plus segmentée du ciblage.

Vous verrez à coup sûr une différence !Le marketing digital évolue

 

7) Comment augmenter la taille de l’audience ?

Il est important d’avoir une audience potentielle avec suffisamment de volume. C’est un élément clé que de laisser de la marge de manœuvre au système pour travailler.

Travailler sur des audiences plus larges et moins segmentées permet de collecter plus de données. Ceci permet en outre de mieux prédire les comportements.

Cela permet par ailleurs de gommer les inefficacités qui peuvent apparaître quand votre approche des audiences est trop segmentée.

Ce qui se traduit par la suppression du chevauchement des audiences dans vos campagnes de marketing digital.

Il y a plusieurs façons de faire pour augmenter la taille de l’audience potentielle, en fonction du niveau de maturité de chacun.

Pour les entreprises ayant un flux de produits, cela peut être élargir la fenêtre de retargeting et déployer les publicités dynamiques. Cela permet d’automatiser la prospection.

Pour les approches utilisant les lookalikes, vous pouvez augmenter la taille de ces audiences en jouant sur le pourcentage de similarité.

Pour les annonceurs qui sont très attachés au ciblage par centres d’intérêts, commencez déjà par activer la fonction d’expansion du ciblage avancé dont nous avons parlé.

Si vous souhaitez rester sur une approche de ciblage un peu plus segmentée, soyez très rigoureux sur vos stratégies d’exclusion.

Cela vous permettra de minimiser le chevauchement des audiences entre vos différentes campagnes.

 

Conclusion : dirigez votre marketing digital vers plus de flexibilité

Ce webinar de Facebook est très intéressant car il présente les bonnes pratiques. La session que j’ai rejoint avait d’ailleurs pour sujet l’audience dans les campagnes de marketing digital.

Vous l’avez sûrement constaté, Facebook nous amène progressivement vers des audiences plus larges.

Celles-ci sont ainsi qualifiées de « liquides ». C’est-à-dire qu’elles laissent de la marge au machine learning pour apprendre et optimiser vos publicités.

Ce concept de liquidité de vos campagnes de marketing digital est très important.

Un ciblage au laser pouvait marcher par le passé mais ce n’est plus le cas désormais. Les progrès de l’intelligence artificielle font leur œuvre.

Pensez à utiliser des audiences plus larges et à simplifier au maximum la structure de votre compte publicitaire.

Fixez des limites en excluant les personnes qui ne vous intéressent pas. Guidez le système pour vous rapprocher au maximum de vos objectifs.

Pour les sites e-commerce, les publicités dynamiques sont très intéressantes. Pensez à créer un pixel et un catalogue de produits pour en tirer leur potentiel.

D’ailleurs, et si vous voulez en savoir plus sur la notion de liquidité et ses enjeux, vous pouvez consulter l’étude complète de Facebook ici : https://www.facebook.com/business/news/insights/boost-liquidity-and-work-smarter-with-machine-learning

A bientôt !

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