AI-Targeting - Ou trouver au lieu de chercher

Décembre 21, 2021
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Raphaël Vison
Découvre comment le ciblage AI révolutionne la recherche de groupes cibles et t'aide à faire de la publicité de manière plus efficace et plus précise.

Tu as une idée géniale pour un nouveau produit et tu veux t'assurer qu'il sera bien accueilli sur le marché. Mais comment le faire le plus efficacement possible ? Dans un monde où le ChatGPT bouleverse des secteurs entiers, il semble presque démodé de sélectionner manuellement un public et d'organiser des panels où, avec un peu de chance et beaucoup plus de temps, on découvre aussi d'éventuels indices sur le groupe cible. Et à juste titre. 

Mais comment cela peut-il fonctionner ?

Avec le ciblage AI, la chance est rayée de l'équation. C'est la solution miracle lorsqu'il s'agit d'identifier précisément les personnes qui correspondent au groupe cible. Un algorithme identifie de manière autonome les personnes les plus susceptibles de faire l'objet d'un achat ultérieur. Cela permet également d'identifier rapidement et précisément les groupes cibles.

Nouveau concept de produit Erlebbar. Visualisation réalisée avec Midjourney.

OK, ça a l'air passionnant. Un peu plus de précision, s'il vous plaît !

L'AI-Targeting utilise l'intelligence artificielle pour permettre un ciblage précis des groupes cibles dans la publicité. De grands acteurs comme Facebook utilisent le ciblage par IA pour trouver la clientèle appropriée pour un message publicitaire donné. 

Cela se fait à l'aide de différents ensembles de données mis à la disposition de l'IA, comme les informations démographiques, les données comportementales et les intérêts des utilisateurs. Sur la base de ces données, l'IA peut prédire quels utilisateurs sont les plus susceptibles de réagir à un message publicitaire donné. 

Cela signifie que les utilisateurs s'identifient activement comme faisant partie du groupe cible par leur comportement en ligne, tandis que l'algorithme continue à collecter des données et à affiner le groupe cible. On pourrait dire que l'échantillon se constitue de lui-même.

Un exemple pour la forme :

Ton idée pour la nouvelle barre énergétique "Erleb-Bar", composée d'ingrédients particulièrement précieux et naturels, est prête pour le test de concept. L'intelligence artificielle analyse maintenant le comportement d'utilisation dans les médias sociaux et identifie les personnes qui pourraient montrer un intérêt particulier pour cette barre énergétique. S'agit-il d'amateurs de plein air, de familles actives ou plutôt d'employés de bureau épuisés ? L'IA calcule un modèle qui caractérise le groupe cible. Et voilà, le groupe cible le plus susceptible d'acheter le bar d'expérience est saisi.

Allez-y ! Et maintenant ?

Pour les chefs de produit, il en résulte logiquement non seulement un grand gain de temps, mais aussi une solution nettement plus avantageuse avec des résultats plus précis. Le produit trouve automatiquement le bon groupe cible et subit un test de marché réaliste. Utilisé correctement, il permet de ne plus gaspiller de ressources et d'obtenir en deux semaines tous les résultats dont tu as besoin pour réussir ton entrée sur le marché. Du moins, si tu fais appel aux services d'innohack. 

À mon avis, Innohack ne se contente pas de proposer des études de marché, mais ils nous ont remarquablement soutenus et fait progresser en matière d'innovation.
Fabienne Föhn, responsable New Business Betty Bossi

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