Au cours des dernières années, on a assisté à un intérêt croissant pour la numérisation fondée sur les données, les technologies liées au big data devant atteindre 57 milliards de dollars d'ici 2020. Ses effets se font sentir dans tous les secteurs, y compris celui des médias, et plus particulièrement dans le domaine de la publicité.
Alors que le secteur des médias continue de croître à un rythme sans précédent, les entreprises du secteur doivent être parmi les premières à adopter les nouvelles technologies telles que le big data. Avec l'importance croissante accordée à la numérisation et à la publicité et au marketing basés sur les données, une véritable révolution s'est opérée dans le secteur des médias en matière d'utilisation des données et de l'analyse.
Le principal enjeu qui pousse les entreprises du secteur à s'intéresser aux possibilités offertes par le big data réside dans la nécessité de réduire leurs coûts d'exploitation dans un environnement hautement concurrentiel, tout en continuant à générer des revenus élevés.
Étant donné que l'avenir du secteur repose sur la convergence des solutions numériques et analytiques, nous examinons comment le big data façonne l'avenir du secteur de la publicité médiatique en matière d'opérations publicitaires.
1. Prévisions d'audience
Alors que les éditeurs et les entreprises du secteur des médias s'engagent dans une démarche axée sur les données, celles-ci sont pour la première fois utilisées à grande échelle afin de proposer le bon contenu aux bonnes personnes, sur la bonne plateforme et au bon moment.
Compte tenu de l'ampleur des données collectées aujourd'hui et du potentiel qu'offre leur analyse pour comprendre quels contenus, films et musiques les consommateurs recherchent, les perspectives sont immenses. Il a été souligné que les données recueillies sur les comportements des utilisateurs via les réseaux sociaux révèlent souvent des facteurs négligés qui ont le potentiel de susciter l'intérêt des clients.
Les consommateurs ayant aujourd’hui le choix entre différents formats tels que la vidéo à la demande, le streaming, la télévision à la carte, les abonnements et bien d’autres encore, la plupart des contenus sont désormais diffusés via divers canaux numériques, ce qui permet aux entreprises du secteur des médias de collecter, d’analyser et d’interpréter les données des utilisateurs de manière efficace et performante. Par exemple, Netflix a analysé les données d'audience pour déterminer quelles séries dramatiques étaient préférées par ses consommateurs. Grâce à ces données, la plateforme a obtenu les droits de diffusion de la série la plus populaire, « House of Cards », en surenchérissant sur ses concurrents.
De même, YouTube a analysé des données clés afin de proposer à ses utilisateurs ce qu'ils préfèrent. Les informations recueillies ont permis à YouTube de déterminer quelles vidéos les utilisateurs appréciaient le plus, quels appareils étaient utilisés pour le visionnage en streaming et combien de temps certaines vidéos étaient visionnées.
2. Amélioration de la publicité ciblée
La publicité jouant un rôle crucial dans le secteur des médias, elle reposait autrefois uniquement sur des hypothèses. Aujourd’hui, cependant, les entreprises exploitent le big data pour cerner les préférences des clients et obtenir des informations détaillées sur ces derniers, notamment sur les moments où ils sont susceptibles de regarder des publicités et à quelle heure précisément. Cette meilleure visibilité aide les équipes chargées des opérations publicitaires à diffuser les publicités à des créneaux horaires précis afin d’obtenir des taux de conversion plus élevés.
Le big data permettant de mieux comprendre la consommation des médias numériques, ces données comportementales peuvent être associées aux données démographiques traditionnelles pour proposer une publicité personnalisée. Les applications du big data améliorent le ciblage publicitaire face à des comportements de consommation de contenu de plus en plus complexes. Les consommateurs ayant aujourd’hui accès à plusieurs appareils, les informations issues du big data aident à déterminer quand ils utilisent un deuxième écran, ce qui permet d’optimiser les campagnes sur l’ensemble des appareils. Les taux de conversion numériques peuvent également être améliorés grâce à une micro-segmentation des clients sur l’ensemble des réseaux publicitaires et des plateformes d’échange.
Même si les réseaux sociaux et YouTube fournissent des données plus précises pour la publicité ciblée, on ne peut nier que la télévision continue de retenir l'attention. Selon Fox Media, il a été confirmé en 2017 que les spectateurs numériques et les téléspectateurs regardant leurs contenus pouvaient voir les mêmes publicités. Ces publicités ont été sélectionnées sur la base du Video Quality Score (VQS), à l'aide de Moat, qui fournit des analyses marketing exploitables, en temps réel et multi-plateformes. Outre Fox, de grandes entreprises médiatiques telles que NBC, Vice, le New York Times et la CBC ont commencé à utiliser Moat.
Grâce à ces avantages, l'analyse des mégadonnées s'impose progressivement comme un choix incontournable pour de nombreux organismes médiatiques à travers le monde. Elle crée un écosystème qui place les clients au centre de l'attention. En fin de compte, le succès dans le secteur des médias dépend entièrement de la qualité de l'expérience utilisateur offerte.
3. Renforcement de l'acquisition et de la fidélisation de la clientèle
La hausse du taux de désabonnement est un enjeu majeur pour les entreprises du secteur des médias. De nos jours, la plupart des clients consultent à la fois les réseaux sociaux et les sites d’avis avant de regarder une série, un film, une émission ou un programme musical, ou avant de télécharger des publications. L'évolution du big data a permis aux entreprises du secteur des médias de concevoir des stratégies sur mesure afin d'attirer et de fidéliser leurs clients. En exploitant divers ensembles de données, les entreprises peuvent comprendre les préférences et les aversions des consommateurs, ainsi que les raisons pour lesquelles ceux-ci s'abonnent ou se désabonnent, ce qui aide les entreprises du secteur des médias à développer et à adapter des stratégies promotionnelles et produit attrayantes afin d'attirer et de fidéliser leurs clients.
Les sources de mégadonnées non structurées sont mieux gérées par des applications de gestion des données ; les relevés détaillés des appels, les e-mails et les réseaux sociaux sont souvent des facteurs négligés lorsqu'on examine les centres d'intérêt des clients et leur taux de désabonnement.
Des entreprises telles que Warner Brosont mis en place des applications logicielles intégrant des données commerciales afin de disposer rapidement de rapports exploitables et précis, dans le but de consolider leurs connaissances et d'en tirer des enseignements permettant de développer l'acquisition et la fidélisation de la clientèle.
4. Développement de nouveaux produits et monétisation de contenu
Le big data et l'analyse de données peuvent aider les entreprises du secteur des médias à générer de nouvelles sources de revenus. Grâce à des données précises, il est possible d'influencer le comportement des consommateurs, ce qui permet de mettre en évidence la véritable valeur marchande des contenus ou d'identifier de nouvelles opportunités en matière de produits ou de services.
On peut citer comme exemple The Weather Company, propriétaire de The Weather Channel ( TWC), qui est également détenue en partie par IBM. TWC a utilisé le big data pour analyser et comprendre le comportement des clients face à des conditions météorologiques spécifiques.
À partir des données dont elle dispose, l'entreprise a créé la nouvelle plateforme WeatherFX, qui permet aux annonceurs de faire correspondre leurs publicités avec des événements météorologiques, en fonction des produits les plus susceptibles de se vendre en fonction de conditions météorologiques particulières. On estime que TWC tire au moins la moitié de ses revenus publicitaires des résultats de l'analyse du big data.
La généralisation des appareils mobiles et l'augmentation de la bande passante permettent de toucher une part plus importante du public connecté à Internet en vue de la monétisation des contenus, tandis que le big data facilite l'identification des contenus précis que le public préfère.
5. Optimisation de la programmation médiatique
Il y a encore quelques années, il existait un fossé entre les distributeurs et les consommateurs. Cependant, avec l'évolution des plateformes numériques, la situation a changé, permettant aux distributeurs d'approcher plus facilement les consommateurs potentiels sans avoir recours à un intermédiaire.
Les réseaux sociaux permettent aux distributeurs de créer des liens personnels avec les consommateurs. Ils peuvent ainsi interagir avec eux en programmant la diffusion de contenus multimédias afin de maximiser leurs profits. Grâce à la capacité d'évolutivité du big data, les informations peuvent être analysées à des niveaux très précis, tels que les codes postaux, pour une distribution localisée.
On peut citer comme exemple la sortie du film bollywoodien *Chennai Express* : avant sa sortie, les tweets liés au film ont généré plus d’un milliard d’impressions, et les tweets accompagnés de hashtags pertinents ont généré plus de 750 000 impressions au cours d’une campagne de trois mois. Grâce à diverses sources d’analyse de données et à des stratégies marketing, le film a établi plusieurs nouveaux records qui, à ce jour, restent inégalés. C’est probablement l’un des films qui a atteint le plus rapidement le milliard de dollars de recettes.
Un avenir « prometteur »
Le big data offre de nombreuses opportunités dans le secteur des médias, car il permet de mieux appréhender le principal facteur de changement dans ce secteur : le comportement des clients.
L'analyse de données peut aider les entreprises du secteur des médias à prendre rapidement des décisions, par exemple pour déterminer les formats et les canaux préférés des clients, ainsi que le type de contenu susceptible d'être consommé à un moment donné et sur quel appareil, afin de développer des expériences personnalisées. Comme elle permet également de suivre l'évolution constante des préférences des clients, elle contribue à réduire le taux de désabonnement, à mettre en place de nouvelles sources de revenus et à accroître l'acquisition et la fidélisation de la clientèle grâce à l'intelligence des données.
En fin de compte, le big data crée un écosystème où l'expérience client occupe une place centrale. Après tout, le succès du secteur de la publicité médiatique repose sur l'expérience qu'il offre à l'utilisateur final.
