Contenus Communauté
Nous recueillons toutes les informations sur votre public initial au sein de notre Audience Builder, en analysant les intérêts et le comportement de vos clients potentiels.
Exemple: A partir des demandes d’une marque, qui veut intercepter une communauté de Jeunes, nous prenons en considération la cible première que nous allons extraire de notre Audience Builder.
- Genre: femme
- âge: 18-25
- intérêts: voyages, concerts
Attribution de Scores
Notre DSP (plateforme axée sur la demande) qui se base sur des logiques de Machine Learning peut activer la communauté de départ, en l’optimisant par le biais du processus d’attribution de scores.
Exemple: Le comportement de la communauté à un message publicitaire est analysé et évalué avec une note par rapport à l’objectif de performance ou d’image de marque. La communauté est continuellement mise à jour, en déterminant de nouveaux modèles de comportements aptes à améliorer les KPI.
Communauté Cible
Le résultat final du mix entre les données de première partie et notre technologie avancée de programmation ; c’est votre communauté cible optimisée et augmentée par l’identification de nouveaux modèles de comportement.
Exemple: Dorénavant vous aurez à votre disposition des informations plus détaillées sur votre cible part rapport à celles qui étaient recueillies au sein de l’Audience Builder pour atteindre vos KPI de campagne.
- Genre: femme
- âge: 24-35
- intérêts: voyages, concerts, +films, +équitation, +faire des vidéos