Contexte

Face à des enjeux de ciblage d’audience, un acteur clé de l’ad tech a dû adapter ses offres, tant à court qu’à long terme. En pleine expansion dans le secteur du marketing digital, il devait améliorer ses services pour diffuser des publicités audio numériques partout dans le monde, en temps réel et auprès d’audiences finement segmentées.

Leur ancienne solution de forecasting présentait des limites : manque de granularité, prise en compte insuffisante de la saisonnalité et capacités prédictives restreintes. Or, en publicité, certains paramètres ont un impact direct sur la performance.

L'entreprise avait besoin d’exploiter plus efficacement un vaste volume de données: elle a donc contacté Agilytic afin d’optimiser son système de forecasting et de gagner en précision.

Approche

1. Identification des enjeux

Le forecasting (ou prévision d’allocation) offre une méthodologie permettant d’anticiper plusieurs scénarios et ainsi de guider les décisions stratégiques. Elle aide les entreprises à s'assurer un avenir favorable et/ou à réagir rapidement en cas de situation défavorable. Utilisée depuis des décennies par les dirigeants et les acteurs industriels, cette approche améliore la prise de décision et facilite la mise en œuvre des stratégies.

Pour affiner son forecasting, le client souhaitait notamment répondre aux questions suivantes :

• Quelle est la précision de ces prévisions ?

• Quel est l’impact de la saisonnalité ?

• Quelles seraient les conséquences des approximations dans les ratios ?

2. Diagnostic et analyse

Nous avons commencé par un audit complet de l’écosystème de données existant et de l’infrastructure en place. Puis, nous avons mené une analyse approfondie de la modélisation des données, conçue pour calculer rapidement et avec précision une estimation de l’allocation, à partir des paramètres fournis par le client.

3. Livrables

Nous avons fourni une feuille de route data exhaustive, incluant :

• des initiatives pour enrichir la base de données et renforcer les analyses ;

• un cadre technique potentiel ;

• des recommandations en matière de gouvernance des données.

Les livrables comprenaient également :

• une analyse détaillée et nos conclusions pour chaque étape du projet ;

• les scripts de développement expliquant le choix du modèle, les résultats obtenus et la propriété intellectuelle associée ;

• une documentation complète du projet, des méthodes employées, des processus suivis et des résultats obtenus.

Résultats

1. Granularité et précision renforcées

Contrairement à l’ancienne solution, notre modèle intègre simultanément de nombreux paramètres :

• données démographiques des audiences ;

• ciblage géographique ;

• créneaux horaires ;

• préférences de contenu.

En combinant les effets de saisonnalité et les données historiques de performance, le modèle réduit significativement l’écart entre les disponibilités prévues et réelles des services.

2. Cohérence entre les campagnes

Cette méthodologie de forecasting garantit des prévisions fiables, quel que soit le marché, la période ou le segment d’audience. Cela permet une meilleure allocation des ressources et une planification stratégique plus efficace.

Cette approche globale a permis au client d’optimiser ses services publicitaires, en maximisant l’efficacité des campagnes tout en limitant le gaspillage de ressources.