Modélisation look-alike

Élargissez votre portée au-delà de votre cœur de clientèle pour découvrir de nouvelles audiences uniques à forte valeur ajoutée à partir des données de troisième niveau exploitées par TraitWeight, notre algorithme propriétaire optimisé par Adobe Sensei.


Vous ne pouvez pas dupliquer vos meilleurs clients, mais vous pouvez trouver des profils similaires.

Vous devez continuer à chercher de nouveaux clients, mais il n’est pas évident de savoir à quoi consacrer votre temps et vos ressources. Car le facteur temps est capital. En effet, vous devez dénicher ces nouvelles audiences avant vos concurrents, ce qui nécessite de faire preuve de rapidité. La clé consiste à utiliser les données sur vos clients actuels pour en localiser d’autres présentant les mêmes attributs.

La modélisation look-alike élargit votre portée en identifiant de nouveaux segments d’audience à forte valeur ajoutée semblables aux profils de votre base clients. Vous sélectionnez une caractéristique ou un segment, une période et des sources de données de premier ou troisième niveau. TraitWeight, notre algorithme d’apprentissage automatique optimisé par Adobe Sensei, recherche alors les individus ou les entreprises présentant les mêmes caractéristiques dans les sources des données. Ensuite, nous évaluons et affichons les résultats en fonction des caractéristiques les plus proches de celles de votre audience. La prochaine étape consiste pour vous à créer des caractéristiques précises pour élargir votre audience.

Le principe de fonctionnement

Vitesse
Commencez à interagir rapidement avec vos nouvelles audiences. Vous découvrirez que nos nouveaux modèles sont exploitables bien plus rapidement que ceux de nos concurrents.

Résultats actualisés et pertinents
Le processus de modélisation s’exécute automatiquement à intervalles réguliers pour extraire une nouvelle valeur de vos données. Vous disposez ainsi toujours des dernières informations.

Automatisation
Ne perdez pas de temps à tenter de deviner des caractéristiques ou des segments, ou à gérer des séries de règles statiques : l’algorithme trouvera les audiences à votre place.

Découverte côté serveur
La modélisation s’appuie sur la découverte côté serveur et les processus de qualification qui évaluent vos données et celles de troisième niveau auxquelles vous avez accès. Cela signifie qu’il est inutile que les utilisateurs visitent votre site pour que leur caractéristique soit prise en considération.

En savoir plus sur la modélisation look-alike dans Adobe Audience Manager.

Levez le voile.

Consultez le blog Adobe pour en savoir plus sur le fonctionnement de la modélisation look-alike.

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Contrôles de confidentialité des données

Utilisez les contrôles intégrés pour empêcher l'activation des données d'une façon contraire aux règles de confidentialité et aux accords utilisateur. Vous maîtrisez l'usage des données, ainsi que les sources et destinations pouvant être reliées à des informations à caractère personnel.

Segmentation des tests A/B

Scindez les segments en groupes s’excluant mutuellement pour tester les performances de différents modèles algorithmiques ou plates-formes de ciblage par rapport à vos KPI. Vous vous assurerez ainsi qu’elles correspondent aux mesures de succès.

Analyse d’audience

Profitez d’une intelligence client inégalée grâce au transfert bidirectionnel de données en temps réel d’Adobe Analytics. En regroupant deux sources, l’analyse d’audience produit un compte rendu consolidé plus efficace : les performances sont traitées au niveau des segments pour mieux étayer les optimisations.


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