Mais comment ça marche ? C’est la question qu’on peut légitimement se poser au sujet de l’achat d’espace publicitaire en temps réel ou RTB (Real Time bidding).
Eric Gueilhers, Directeur général France de MyThings, l’un des acteurs majeurs du reciblage publicitaire (retargeting), nous explique comment fonctionnent son modèle et ses algorithmes.
Comment fonctionne votre algorithme de reciblage publicitaire ?
Nous développons et exploitons nos technologies propriétaires, et utilisons donc notre propre DSP (moteur d’enchères) pour acheter de l’espace publicitaire en temps réel (de 30 à 40 millisecondes entre la réception de l’enchère, et la diffusion de la bannière à l’internautepour être exact).
Nous sommes ainsi connectés sur tous les adexchanges (Place de marché publicitaire) notamment Google, Microsoft, Appnexus, Rubicon Project, La Place média ou encore Audience Square. Ainsi qu’en direct avec le Top 100 des éditeurs Français pour avoir accès à l’inventaire le plus exhaustif possible.
Notre particularité, c’est que nous nous focalisons sur la performance, et c’est un point clé car pour bien fonctionner, un algorithme ne peut pas réfléchir et être performant sur plusieurs modèles à la fois. Notre parti pris est donc de générer des ventes pour nos marchands et non pas du trafic.
En particulier à la différence de plateformes rémunérées non pas à la performance mais au clic, nous diffusons forcément moins de bannières puisque nos algorithmes cherchent en permanence le meilleur placement, celui qui va le mieux transformer. Notre métier est de diffuser la bonne offre, au bon moment au bon prospect. De fait, s’il le faut, nous allons enchérir plus cher pour avoir la meilleure impression, celle qui générera de la conversion. Sachant que l’algorithme intègre nativement le fait que nous sommes rémunérés que s’il y a des ventes. En pratique nous plaçons des enchères entre 0,05€ et plus de 30€ CPM !
Nous avons mis aussi en place une segmentation dynamique. Nous analysons les comportements, et ainsi sommes en mesure de segmenter les internautes à la volée, de manière très fine.
Ceci nous permet de ne recibler que 30 à 40% des internautes, identifiés comme intentionistes à 30 jours , quand une plateforme de retargeting rémunérée au clic reciblera 60 à 80 % des internautes, avec plus de déperdition.
Pour arriver à optimiser la conversion, l’algorithme répond en définitive à trois questions :
– qui ? un internaute reciblé est défini en fonction de multiples critères, entre autres, le site précédemment visité, les produits vus, son comportement de visite et d’achat sur une logique RFM (récence, fréquence, montant), ses interactions avec les bannières que nous lui diffusons ainsi que des données CRM fournies par le marchand (s’agit-il d’un client, d’un prospect, d’un homme, d’une femme etc…)
– quoi ? Nous générons des bannières dynamiques, en fonction du comportement du prospect suivi et aussi de celui des prospects ayant un profil similaire, ceci afin de pouvoir lui recommander des produits qu’il n’a pas vus mais qui se révèlent pertinent par rapport à son besoin
– combien ? A quel niveau il faut placer l’enchère, quitte à payer plus cher quand on prend le pari que l’internaute va acheter à 80% de probabilité sous 15 jours, pour prendre l’exemple d’un annonceur dans le voyage ,
Avec nos outils, au final nous générons des ventes additionnelles auprès d’intentionnistes mais nous faisons aussi de l’upsell (recommandation produit) / cross sell (achat d’un produit complémentaire), l’internaute peut retourner sur un site où il a été client pour y réaliser un achat complémentaire
Quelle est la part de l’humain ?
Tout n’est pas automatisé. La part de la gestion humaine compte aussi. On surveille en permanence ce qui se passe.
Par exemple, il arrive que les algorithmes identifient que des prospects ont potentiellement des projets d’achat, mais si on se rend compte qu’ils ne vont pas acheter à court terme, nous pouvons décider de suspendre le reciblage.
Nos algorithmes sont efficaces car les ingénieurs qui y ont travaillé y ont appliqué des stratégies spécifiques à notre activité (à notre modèle économique à la performance par exemple), et c’est donc bien l’humain et sa réflexion qui pilote ces systèmes.
Quelles sont les prochaines étapes ?
Deux axes :
– le mobile retargeting. La technologie est en place mais on en est encore aux débuts. De fait il n’y a pas encore d’adexchanges mobiles majeurs .
– La part du R&D est importante chez MyThings. Nous travaillons notamment sur des technologies sans cookie, bien sûr pour faire face à des navigateurs comme Firefox qui souhaite bloquer les cookies publicitaires (cookie tiers), mais aussi et surtout pour nous attaquer la problématique mutli-écrans. Aujourd’hui, avec le cookie il n’est pas possible, en particulier, de recibler un internaute à travers plusieurs appareils.
Créé en 2005 myThings compte 15 bureaux, couvrant 30 marchés et emploient 150 personnes dont 60 développeurs pour 500 clients actifs en 2013.
La société s’est orientée en 2007 – 2008 vers le retargeting qui représente aujourd’hui 80 % du chiffre d’affaires.
Son modèle de rémunération est exclusivement à la performance, MyThings perçoit un pourcentage sur le chiffre d’affaires généré où une commission fixe par vente.
