Questions

Quelle stratégie est recommandée pour encourager autant de visiteurs d’un site que possible à partager leur adresse e-mail ?

• Donner la priorité aux offres de remises en échange des adresses e-mail, ce qui augmenterait la valeur vie (LTV).
• Modifier la stratégie de page de destination et toujours inviter les clients à partager leur adresse e-mail sur la page de paiement uniquement.
• Améliorer la proportion des adresses e-mail collectées en incluant un pop-up dédié.
• Utiliser un outil d’authentification unique, comme Google ou Facebook Connect, qui peut augmenter le taux de partage d’adresses e-mail de 20 % à 40 %.

Explication:

La stratégie recommandée pour encourager autant de visiteurs d’un site que possible à partager leur adresse e-mail est **d’utiliser un outil d’authentification unique, comme Google ou Facebook Connect, qui peut augmenter le taux de partage d’adresses e-mail de 20 % à 40 %**. En permettant aux utilisateurs de se connecter rapidement via leurs comptes existants sur des plateformes populaires comme Google ou Facebook, cette méthode simplifie le processus de collecte d’adresses e-mail, réduisant ainsi les frictions et augmentant la probabilité que les visiteurs partagent leurs informations de manière volontaire.

Quelle proposition explique le besoin croissant en machine learning dans l’écosystème publicitaire depuis 2017 ?

• Les marketeurs ont commencé à utiliser le machine learning pour identifier les modèles de prédiction du comportement et bénéficier d’une optimisation rapide.
• Chrome a annoncé son intention d’éliminer progressivement les cookies propriétaires et tiers dès qu’une solution alternative sera disponible.
• Ces dernières années, les data scientists ont commencé à faire avancer les activités et les projets basés sur le machine learning.
• Les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques ont affecté la mesurabilité des campagnes.

Explication:

Le besoin croissant en machine learning dans l’écosystème publicitaire depuis 2017 s’explique par **les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques qui ont affecté la mesurabilité des campagnes**. Ces facteurs ont rendu plus difficile la collecte et l’analyse des données utilisateur de manière traditionnelle, ce qui a poussé les marketeurs à adopter le machine learning pour automatiser et affiner l’analyse des données, optimiser les campagnes publicitaires et mieux comprendre les comportements des consommateurs tout en respectant les normes de confidentialité.

Quelle proposition est un exemple où l’application de solutions protégeant la confidentialité des données utilisateur constitue une opportunité commerciale positive ?

• Lorsque vous fournissez un échange de valeur équitable et transparent, les utilisateurs sont plus enclins à partager leurs informations.
• Le fait de supprimer les commandes utilisateur permet à ces derniers de bénéficier d’une expérience plus fluide lorsqu’ils naviguent sur le site Web d’un annonceur.
• Lorsque vous limitez la possibilité de visualiser les offres des sites Web, les utilisateurs sont plus enclins à fournir leurs informations personnelles.
• Lorsque vous offrez la possibilité de rejeter les demandes de suppression des données utilisateur, les utilisateurs sont plus enclins à fournir leurs informations.

Explication:

L’application de solutions protégeant la confidentialité des données utilisateur constitue une opportunité commerciale positive **lorsque vous fournissez un échange de valeur équitable et transparent, car les utilisateurs sont plus enclins à partager leurs informations**. En offrant une transparence sur la manière dont les données sont collectées et utilisées, et en garantissant un échange juste, les utilisateurs se sentent plus en sécurité et confiants, ce qui les encourage à partager leurs informations personnelles. Cela permet aux entreprises de renforcer la confiance des consommateurs tout en respectant leurs préférences en matière de confidentialité.

Quelle proposition est un exemple de ciblage par liste de clients créant des campagnes personnalisées et performantes ?

• Vous pouvez toucher les utilisateurs en ligne et hors connexion à l’aide d’offres personnalisées en maximisant les données tierces importées.
• Vous pouvez toucher les utilisateurs qui n’ont pas interagi avec votre site Web à l’aide de messages personnalisés visant à élargir votre audience.
• Vous pouvez toucher les utilisateurs qui n’ont pas manifesté d’intérêt pour vos produits et qui ne souhaitent pas être ciblés.
• Vous pouvez trouver vos clients les plus fidèles et générer davantage de ventes en touchant ces utilisateurs avec des offres personnalisées.

Explication:

Un exemple de ciblage par liste de clients créant des campagnes personnalisées et performantes est **de toucher vos clients les plus fidèles et de générer davantage de ventes en les ciblant avec des offres personnalisées**. Cette approche permet de se concentrer sur des utilisateurs qui ont déjà montré un intérêt pour la marque ou les produits, augmentant ainsi les chances de conversion. En offrant des messages et des offres spécifiquement adaptés à ces clients, la campagne devient plus pertinente, ce qui améliore l’engagement et stimule les ventes de manière efficace.