Tout planificateur média connaît bien ce processus : extraire des données d’une source, les copier dans un tableur, reconstituer le modèle élaboré au trimestre précédent, rapprocher les chiffres qui ne concordent pas, puis espérer que le plan tiendra la route une fois que le budget commencera à être dépensé. C’est un processus lent, effectué manuellement, sur des chiffres qui, bien souvent, ne tiennent pas la route.
C’est le problème que Willian Correa, d’ Amazon Ads, a mis en avant lors d’une session conjointe avec Jocelyn Jeffries, d’ Pacvue, lors de l’édition de cette année du salon unBoxed. Au cours de cette session intitulée « Planification média : des signaux d’audience à la planification et à la performance avec l’API publicitaire d’ Amazon », Willian et Jocelyn ont abordé les défis auxquels sont confrontées les marques lorsqu’il s’agit de répondre à des questions relatives aux signaux d’audience, aux prévisions d’audience et à la déduplication – ainsi que les changements qui interviennent lorsque ces questions trouvent plus facilement une réponse, en passant d’une estimation manuelle à des données disponibles via une API.
Voici les thèmes abordés et ce que cela implique pour les marques et les agences.
AmazonSuite d'API de planification média de [nom de l'entreprise]
L’un des chiffres les plus difficiles à estimer avec précision dans la planification média est la portée. Si un même consommateur est exposé à une campagne d’affichage, à une campagne audio et à une campagne de télévision en streaming, un plan qui se contente d’additionner la portée de ces trois canaux surestimera le nombre réel de personnes touchées. Le risque concret de ne pas savoir si le chiffre de portée d’un plan est réel est évident et, bien souvent, coûteux. Le budget est alloué sur la base d’un chiffre en partie fictif, et le plan n’est corrigé qu’une fois les données de performance disponibles, alors que la campagne est déjà en cours. À ce moment-là, l’argent est de toute façon déjà dépensé.
Obtenir une estimation fiable de l’audience (un chiffre dédupliqué, et non la somme des chiffres) a toujours nécessité un important travail de rapprochement manuel. Mais Amazon Ads propose désormais des prévisions d’audience, des prévisions de performance et une déduplication cross-canal via ses API, ce qui signifie que les annonceurs peuvent obtenir une estimation du public qu’une campagne va toucher, ainsi que la part d’audience unique, avant d’y consacrer leur budget. Pour tous ceux qui planifient simultanément des campagnes sur sponsored ads, l’affichage, l’audio, la vidéo et la télévision en streaming, cela résout un problème qui était jusqu’à présent véritablement difficile à gérer manuellement.
Comment « Pacvue » exploite les API d’ Amazon
Même le calcul manuel de l'audience pour une seule marque, sur un seul trimestre, représente un véritable travail. Pour les agences, effectuer cette tâche pour l'ensemble de leur portefeuille de clients, à chaque cycle de planification, crée un goulot d'étranglement encore plus important.
PacvueLe processus de planification de Amazonest conçu pour éliminer ce goulot d’étranglement en exploitant les API de prévision et de déduplication de afin de les intégrer dans un véritable cycle de planification au sein d’une équipe média. Cela réduit le travail manuel consistant à rassembler des données disparates et à calculer les résultats attendus, permettant ainsi aux équipes de Amazon et Pacvue d’accéder à un volume plus important de données, ce qui se traduit par des réponses plus rapides, et non par une multiplication des feuilles de calcul.
Applications concrètes
Au cours de la session, Jocelyn a présenté deux cas concrets de clients illustrant comment cela se traduit dans la pratique, dont l'un où la solution s'est avérée être de réduire les dépenses.
La première était une marque de beauté dont le produit phare, selon tous les critères traditionnels, fonctionnait toujours très bien. Mais, comme l’a souligné Jocelyn, la fiabilité des performances et l’amélioration progressive des performances ne sont pas une seule et même question :
- Le contexte : La véritable question était de savoir si la publicité du produit continuait à attirer des clients qui, sans elle, n’auraient jamais découvert la marque, ou si elle ne constituait qu’un bruit de fond pour des personnes qui auraient de toute façon acheté le produit. Pour optimiser son budget, la marque devait savoir :
- Quelle part de la demande supplémentaire le best-seller peut-il capter ?
- Dans quelle mesure le potentiel de conversion disponible a-t-il déjà été exploité ?
- À partir de quand les investissements supplémentaires commencent-ils à perdre de leur efficacité ?
- Faut-il consacrer notre prochain dollar au best-seller ou à un autre produit ?
- La solution : à l'aide de prévisions d'audience et de données historiques sur l'audience, l'équipe a cartographié l'ensemble du marché potentiel du produit et a évalué la part de ce marché déjà atteinte par la marque.
- Les résultats : Les résultats ont montré qu'ils avaient dépassé le seuil de rendement décroissant. Plutôt que de continuer à financer un canal qui avait déjà conquis l'ensemble de son audience potentielle, la marque a réaffecté 15 % du budget consacré à ce produit afin de soutenir le lancement d'un nouveau produit prévu pour 2027.
La deuxième anecdote racontée par Jocelyn a montré à quel point des prévisions fiables sont déterminantes lorsqu'il s'agit de planifier des périodes où aucune erreur n'est permise :
- Le contexte : Une marque de produits de grande consommation réalise 40 % de son chiffre d'affaires annuel rien qu'au quatrième trimestre, ce qui signifie qu'il est pratiquement impossible de se remettre d'un quatrième trimestre qui tourne mal. Pour garantir son succès, la marque devait répondre aux questions suivantes :
- Où notre budget peut-il avoir le plus d'impact ?
- Comment élaborer une stratégie efficace couvrant l'ensemble du tunnel de conversion, alliant publicité display, vidéo, reciblage et référencement naturel ?
- Comment évaluer avec certitude la portée et les performances attendues avant d'engager des dépenses ?
- La solution : l'équipe a combiné les prévisions d'Amazon , de performance et de déduplication pour élaborer, avant le début du trimestre, un plan média complet couvrant 11 types de publicités différents, en s'appuyant sur l'historique des CPC et des impressions de la marque, ainsi que sur la saisonnalité du quatrième trimestre.
- Résultats : ce modèle a permis à l'équipe de prendre une longueur d'avance considérable sur un plan qui aurait pris beaucoup plus de temps à élaborer manuellement, ce qui s'est traduit par un gain de temps de 90 % dans l'élaboration de recommandations complètes pour le quatrième trimestre. Le plan comprenait des estimations de portée et de performance pour chaque tactique, ainsi que des prévisions incrémentielles, et a permis d'identifier de nombreuses opportunités budgétaires avant même le lancement des campagnes.
Ces deux scénarios illustrent le même changement que Willian a souligné plus tôt au cours de la session : anticiper l'optimisation avant le lancement ne se contente pas de l'accélérer ; cela modifie la nature même des décisions prises dès le départ. C'est la différence entre une correction apportée après que l'argent a été dépensé et un choix proactif effectué avant le lancement d'une campagne.
Les enseignements à retenir pour les marques et les agences
La qualité d’un plan de campagne dépend entièrement des chiffres sur lesquels il repose, et pour s’assurer de l’exactitude de ces chiffres, il fallait généralement effectuer ce travail manuellement, a posteriori. Grâce aux API de prévision et de déduplication d’ Amazon, intégrées au workflow de planification d’ Pacvue, cette vérification peut désormais être effectuée en amont, ce qui permet aux équipes de détecter, par exemple, qu’une audience n’a jamais été aussi importante qu’elle le semblait, ou de remarquer qu’un produit très performant a discrètement cessé de générer une croissance incrémentale. Les plans qui devaient auparavant être corrigés a posteriori peuvent désormais s’appuyer dès le départ sur des données fiables.
Pour une marque qui gère elle-même ses campagnes médiatiques, cela signifie moins de surprises lors des bilans trimestriels. Pour une agence, cela signifie que le travail de planification, qui prenait auparavant plusieurs jours par client et par trimestre, peut désormais être réalisé en un temps record, ce qui libère du temps pour les tâches nécessitant le jugement stratégique de l’équipe.
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