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Edouard Lauwick (Rakuten Marketing) : "L’automatisation publicitaire crée de nouveaux écueils"

Publié le
today 20 juin 2019
Temps de lecture
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Les bannières publicitaires personnalisées par machine learning (soit l'apprentissage automatique ou la capacité des machines à apprendre de l'analyse des données récoltées) deviennent la norme, et leur diffusion par affiliation donne aux marques un accès sans précédent à tous les recoins du Web. Mais programmatique et affiliation (constitution par une marque d'un réseau de sites tiers autorisés à accueillir ses publicités), si elles suppriment certains problèmes, créent aussi de nouveaux défis. Ce que nous explique Edouard Lauwick, vice-president operations continental Europe de Rakuten Marketing, division du géant nippon Rakuten.


Edouard Lauwick - Rakuten Marketing


FashionNetwork : Comment s'est traduite l'évolution technologique dans le domaine du ciblage publicitaire ?

Edouard Lauwick : J’ai débuté dans la publicité en ligne en 1999. Elle était à l’époque surtout utilisée par les pure-players. Puis vinrent les grandes marques automobiles, les banques de crédit… A présent, nous aidons beaucoup d’entreprises dans la mode, la beauté et de nombreux autres domaines. Et on voit les sociétés du luxe qui cherchent via ces dispositifs de nouveaux moyens d’aborder des consommateurs qui ont eux-mêmes beaucoup changé. Ce qui amène de nouveaux enjeux. Du côté de l’affiliation, il faut un matching entre portails et marques pour que chacun ait une maîtrise totale : l’un veut vérifier les publicités qu’il va diffuser, l’autre veut savoir sur quel site il va être exposé. Et du côté de la programmatique, le gros enjeu est d’éviter que le client se retrouve surexposé à une publicité, ce qui pourrait avoir un effet dissuasif à l’achat.

FNW : C’est-à-dire ?

EL : Avant d’avoir les outils que nous avons aujourd’hui, on sollicitait le client encore et encore jusqu’à ce qu’il achète. Aujourd’hui, nous sommes en capacité de générer à la fois de la performance et du volume. A présent, quand un consommateur passe sur le site de Camaïeu, on sait quels produits il a regardé, ce qu’il a déjà acheté. Et nous pouvons désormais intégrer à nos analyses l’ensemble des données de relation client (CRM) cumulées par la marque elle-même, et surtout anticiper les produits qui pourraient intéresser ce visiteur en fonction des profils de consommateurs similaires. Il est même possible de faire évoluer les bannières en fonction de la température ou de la météo selon la ville où est connecté le visiteur. Mais, la technologie, de plus en plus maligne, sait aujourd’hui arrêter de produire des bannières quand elle estime qu’il n’y a plus aucune chance que le client passe à l’achat. Car on sait que cette possibilité chute après 72h, dans la plupart des cas. Car l’automatisation publicitaire crée beaucoup de nouveaux écueils à éviter.

FNW : Comment les marques se sont-elles adaptées à ces nouvelles possibilités ?

EL : Avant de passer par ces outils programmatiques, les marques haut de gamme et luxe avaient leur propre agence, qui appelait les régies publicitaires des magazines. C’était cher, et cela prenait du temps. Aujourd’hui, il n’y a plus de limite, et le défi est inverse : il ne faut pas être affiché partout et n’importe quand. D’où la multiplication nécessaire d’algorithmes qui analysent ce qui va entourer votre bannière. Pour éviter que votre publicité s’affiche sur des pages évoquant un drame ou ayant trait à une polémique. Certaines sociétés automobiles ne voulaient pas, par exemple, que leur publicité atterrisse sous des articles parlant du Dieselgate. Tout cela en temps réel. Mais l’important reste d’apporter la bonne proposition au bon moment, selon l’internaute. Et pour cela, il faut énormément d’informations, pour ensuite générer les bannières. L’objectif à terme est bien sûr que toutes les campagnes soient automatisées.

FNW : Comment concilier la génération de bannière personnalisée avec l’univers créatif et visuel des marques ?

EL : Sur ces bannières, la partie template est celle qui ne bouge pas, et qui est validée directement par les annonceurs. Et grâce au machine learning est choisi quel produit lui est associé, et à quel prix. D’ailleurs, certaines marques haut de gamme demandent à ce qu’on ne mette jamais de prix, quand bien même nous mesurons que l’impact en termes de clics est moins important. Mais je comprends que révolutionner des marques travaillant leur image depuis 80 ans ne se fait pas en un jour. Ce qui ne veut pas dire que leurs équipes sont "has been", bien au contraire. Tout comme les data scientists français sont internationalement très reconnus, nous rencontrons désormais des cadres du luxe très au fait des nouvelles techniques et nouveaux défis à relever.
 

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