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June 8, 2016, Article

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Comment exploiter le Machine Learning ?

La plupart des marketeurs assimilent le programmatique à l’automatisation, mais son utilisation seule ne garantit pas la performance des campagnes marketing. Dans un écosystème extrêmement riche en données, l’automatisation doit être opérée de manière intelligente via des techniques de Machine Learning. Les algorithmes de Machine Learning de MediaMath permettent aux machines d’apprendre à faire des prédictions ou de prendre les meilleures décisions, en s’adaptant et en s’améliorant au fur et à mesure qu’elles ingèrent des données, pour in fine faire le meilleur choix quel que soit le problème à résoudre.

Avec des milliards d’euros en jeu, comprendre comment exploiter les quantités énormes de données sur les audiences et les médias peut faire la différence entre la réussite et l’échec. C’est la raison pour laquelle les marketeurs les plus avancés sur le sujet investissent massivement dans la Data Science et dans le Machine Learning pour accroître leur ROI marketing.

Quelques applications de Machine Learning déjà réelles pour le marketing digital :

– Enchères en temps réel et optimisation : prédire la valeur exacte d’une impression en se basant sur les données médias et d’audience pour déterminer le prix de bid optimal.

– Modélisation d’audience : exploiter les données des clients à forte valeur pour identifier des audiences possédant des critères similaires au sein d’une population plus élargie.

– Optimisation du messaging et des créations : tirer parti des informations sur les intérêts des utilisateurs et du contexte média en temps réel pour déterminer le message le plus pertinent à leur délivrer.

– Modèle d’attribution : mesurer l’impact sur la conversion de chaque point de contact avec l’utilisateur afin d’optimiser l’allocation des budgets sur les leviers les plus performants.

– Prévention et détection de fraude : faire la distinction entre un comportement humain et non-humain pour éviter la dépense publicitaire auprès de trafic frauduleux.

– Association des terminaux cross-device : reconnaître le même utilisateur quel que soit le device qu’il utilise, à des fins de ciblages et de mesure de l’impact de chaque terminal dans la conversion finale.

Cliquez ici pour comprendre comment MediaMath exploite les algorithmes de Machine Learning

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