DCO : Définition
DCO ou « Dynamic Creative Optimization » se traduit par « Optimisation Dynamique de la Créativité ». La DCO est un levier particulièrement intéressant pour améliorer son taux de conversion, mais aussi son taux de clic. À cet effet, elle constitue également un outil de génération de leads.
À titre de rappel, on parle de création dynamique lorsque l’on souhaite ajouter des images ou des éléments graphiques dans une annonce publicitaire. Des éléments graphiques qui seront déterminés manuellement avant que la bannière ne soit exposée à l’internaute.
Il s’agit d’un outil permettant d’adapter en temps réel et automatiquement des créations publicitaires. Au fur et à mesure que les bannières publicitaires sont diffusées, elles sont optimisées dans le but de gagner en pertinence et en personnalisation en fonction de la cible. Cela permet de ne pas diffuser la même publicité à chaque fois.
En d’autres termes, la DCO est une méthode de personnalisation de créations publicitaires digitales utilisant le marketing programmatique. Cette optimisation est guidée par les données recueillies sur l’utilisateur et selon des données réelles. Grâce à la DCO, chaque publicité est différente.
Une création publicitaire est composée de plusieurs éléments, à savoir la couleur, les images, les textes, les boutons et les call-to-action (CTA). La DCO vise à les modifier selon les caractéristiques des internautes. En résumé et pour faire plus simple, la DCO permet d’adapter les bannières publicitaires selon l’utilisateur qui les visualise.
Le procédé lié à la DCO n’est pas le plus connu et pourtant, il s’agit d’une technique efficace pour optimiser ses campagnes publicitaires en ligne. Par exemple, une campagne publicitaire s’optimise automatiquement en temps réel au fur et à mesure de sa diffusion.
En effet, le contenu de cette campagne varie selon un algorithme préalablement conçu. La DCO a donc un impact sur la couleur, l’image, le texte, l’animation ou encore le call-to-action. Selon la complexité de l’algorithme, une campagne utilisant la DCO peut générer plusieurs milliers de bannières différentes.
Ainsi, la DCO crée des bannières ayant un lien avec la météo, la localisation géographique de l’internaute, le niveau de stock d’un produit ou encore le moment de la journée. Cette forme d’optimisation peut être longue à mettre en place, mais le taux de conversion s’en trouve largement amélioré.
À ce titre, il est nécessaire d’avoir des connaissances confirmées en analyse et en traitement de data, mais aussi, un budget conséquent, contrairement aux campagnes habituelles.
La DCO permet donc d’améliorer la performance de campagne digitale (Inbound), car elle optimise l’expérience des utilisateurs. Elle permet en outre d’améliorer la productivité parce que le processus de personnalisation s’effectue automatiquement.
On distingue deux types de DCO, à savoir la DCO simple et la DCO complexe.
La DCO simple, également appelée « classique », constitue le fait de personnaliser l’élément créatif selon des éléments qui concernent l’utilisateur ciblé (tels que les données individuelles ou la géolocalisation), mais aussi en fonction de l’environnement (comme la météo). Il s’agit alors de jouer sur des éléments de contexte qui ont pu être répertoriés grâce à l’open data, une opération qui consiste à donner un accès à certaines données aux prospects et même au grand public.
La DCO complexe via le machine learning, quant à elle, s’applique lorsque plusieurs versions d’un même asset publicitaire sont présentées à un même profil d’individus en utilisant des tests multivariés. Elle se base sur l’utilisation d’un algorithme, les possibilités pouvant alors atteindre un nombre considérable. La DCO complexe est surtout effectuée pour cerner les préférences imperceptibles avant la diffusion de la bannière. Lors d’une campagne, les résultats pourront être utilisés pour générer de nouvelles créations publicitaires plus performantes.
Il s’agit d’afficher un message publicitaire approprié et qui s’accorde aux besoins des consommateurs. Ce qui revient à l’afficher à la bonne personne au moment opportun. Pour ce faire, la DCO se sert des données disponibles sur l’utilisateur qu’elle cible.
Ainsi, il existe un modèle de base sur lequel reposent toutes les DCO et qui possède plusieurs variantes selon le profil type de l’utilisateur et son historique de navigation.
Toutefois, la DCO se déroule en deux phases :
– La sélection des éléments graphiques à intégrer : il s’agit de choisir en temps réel les éléments à intégrer à l’annonce.
– L’optimisation de l’apparence et de la disposition : en utilisant la technologie du machine learning afin de trouver le design parfait pour inciter un internaute à passer à l’acte d’achat.
Sur Facebook, on distingue plusieurs usages de la DCO :
– La DCO simple permet d’identifier la meilleure combinaison d’éléments pour créer une annonce publicitaire ciblée. La fonctionnalité est mise en place par activation sur les campagnes concernées. Il suffit ensuite d’informer les éléments qui seront soumis au test.
– La DCO Retargeting : pour la mettre en place, il faut installer un traceur Facebook sur le site afin que le réseau social puisse identifier les visiteurs et leur comportement. Par la suite, le catalogue des produits du site doit être téléchargé sur Facebook. Ainsi, l’utilisateur qui consulte un produit sur un site verra une publicité dudit produit lorsqu’il se connectera sur Facebook.
– La DCO Open-Source permet d’optimiser la DCO via des données extérieures. Grâce à cette méthode, il est possible de personnaliser les annonces en fonction de l’environnement, des résultats sportifs ou autres.
Le but ultime de la DCO est de maximiser le retour sur investissement (ROI). Néanmoins, dans l’immédiat, elle cherche à attirer plus de leads et à augmenter le taux de conversion. Par ailleurs, la DCO offre la possibilité de toucher un grand nombre de consommateurs pour les inciter à faire un achat.
Pour déclencher l’acte d’achat, la DCO est liée aux flux des plateformes e-commerce. Elle se sert des données sur le nombre de clics, de vues et aussi du taux de conversion pour afficher une annonce publicitaire. Ainsi, la bannière est jugée moins invasive, car son approche est centrée sur les attentes de l’utilisateur.
En outre, la DCO améliore la performance des campagnes publicitaires, car elle permet d’afficher uniquement les éléments essentiels, pertinents et sur-mesure face aux préférences de l’utilisateur. De plus, elle permet de gagner du temps dans le paramétrage d’une campagne puisqu’elle assure certaines opérations manuelles. Notamment la préparation, l’analyse et l’utilisation de données.
Prenons l’exemple d’un site e-commerce qui vend des effets vestimentaires. Les bannières du site évolueront au fil de la journée en fonction de la situation géographique de l’utilisateur et de la météo. D’autre part, le prix d’un produit pourra varier selon l’état des stocks. Enfin, l’algorithme pourra également adapter le call-to-action selon une zone géographique et l’heure de la journée, principe d’A/B Testing.
Les applications de la DCO sont nombreuses. On distingue entre autres la DCO drive-to-store qui consiste à générer du trafic dans les points de vente physiques de l’entreprise. L’outil utilise ainsi la géolocalisation pour trouver le point de vente le plus proche de l’utilisateur en mentionnant la distance à parcourir, le temps qu’il faut pour s’y rendre et éventuellement un plan d’accès.
L’industrie du voyage faisant partie des principaux acteurs du e-commerce, elle emploie beaucoup la DCO. Ceci, pour afficher des publicités saisonnières et à jour, entre le nombre de vols, de destinations et d’hôtels.
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