Maîtriser l'art et la science de l'analyse créative

Jul 16, 2023

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Les stratégies traditionnelles d’optimisation des campagnes publicitaires deviennent rapidement obsolètes dans un paysage axé sur l’IA et axé sur la confidentialité. Plus important encore, nous passons d’un monde de segments démographiques à un monde de tests dynamiques – ou de modélisation, comme le voudrait la communauté avisée des données.

La modélisation révèle que le moyen le plus efficace d’améliorer les taux de réponse des clients ne réside pas dans les médias mais dans les données créatives. Cela surprend la plupart des planificateurs média, car la composante créative n'est généralement pas considérée comme la variable clé.

Les plans média sont en grande partie conçus pour garantir que le contenu créatif atteint efficacement le bon public au bon moment. Pendant ce temps, le planificateur média supprime les versions créatives ayant le taux de réponse le plus faible.

Dans le nouveau paysage analytique, l’exécution créative apparaît comme le levier d’optimisation essentiel. Et lorsque les informations les plus précieuses proviennent de la recherche d’une combinaison optimale de message, d’audience et de timing, nous devons trouver de nouvelles façons d’adapter le message créatif afin de générer des performances et des ventes optimales pour la marque.

Beaucoup diront que le gouffre tant déploré entre les agences média et les créatifs sur les principaux marchés européens et américains provient de la scission des départements médias en sociétés distinctes des grandes agences de publicité créative dans les années 1990.

Cette transformation a brutalement étouffé la collaboration et laissé les équipes créatives frustrées par l’absence de données pour expliquer l’impact de leurs efforts. Les reportages médiatiques ont toujours offert peu d’informations sur le rôle de la performance créative. Peu de choses ont changé ces dernières années pour approfondir notre compréhension des éléments créatifs qui fonctionnent le mieux et pourquoi.

Cette simplification excessive de la contribution des créations aboutit à des insights sur les campagnes, qui sont souvent trompeurs, voire potentiellement incorrects. Par exemple, il arrive parfois qu'un placement d'annonce display d'un éditeur ait été identifié comme n'étant plus performant, et la baisse a été attribuée à un mauvais ciblage d'audience ou à une stratégie d'enchères inefficace. Mais la véritable raison était que la même création avait été utilisée pendant plus de six mois et n’avait tout simplement plus trouvé d’écho.

De même, un test de création vidéo a été jugé inefficace en raison de faibles taux de réussite. Cependant, la vraie raison était qu’il s’adressait au mauvais public et que le test A/B n’était pas correctement configuré au sein de la plateforme d’achat.

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Essentiellement, une compréhension plus approfondie de la dynamique entre le travail créatif et son environnement médiatique permet d’affiner et d’améliorer les publicités, à mesure que les véritables causes de leur efficacité sont capturées.

L’analyse créative y parvient en intégrant les données d’audience et de création afin qu’elles soient analysées et mesurées conjointement plutôt que isolément. L’optique des combinaisons de créations et d’audience nous donne une compréhension beaucoup plus approfondie de ce qui stimule réellement l’engagement ou les ventes, fournissant ainsi les informations nécessaires pour une feuille de route de tests plus exploitable et évolutive.

À l’appui de cela, l’IA nous aide à mettre à l’échelle ces tests et à repérer des modèles que le planificateur ne peut pas voir. Nous pouvons obtenir des informations complètes sur les performances des campagnes sur tous les canaux en automatisant les rapports sur divers éléments créatifs et en évaluant leur résonance avec des segments d'audience spécifiques. Les résultats peuvent concerner l’ensemble des portefeuilles de produits et des marchés, permettant aux marques d’exploiter la valeur de chaque actif publicitaire.

Pensez au gaspillage lorsque des équipes réparties sur des marchés européens similaires vendent des produits identiques au sein de familles de marques et planifient leurs campagnes de manière isolée. Une approche basée sur les données offre aux créatifs un contrôle amélioré, leur permettant de comprendre, d'affiner et d'améliorer leur travail de manière globale.

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Il est essentiel de structurer vos campagnes marketing de manière à pouvoir générer des informations combinées sur la création et l'audience. Les exigences fondamentales comprennent :