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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.

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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 client. Vous sélectionnez une caractéristique ou un segment, une période et des sources de données de premier ou troisième niveau. TraitWeight, notre algorithme de machine learning 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.

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XXL spacing, two up, grid-width-12, xl-gap

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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 les données third-party auxquelles vous avez accès. Cela signifie qu’il est inutile que les utilisateurs et utilisatrices visitent votre site pour que leurs caractéristiques soient prises en considération.

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XL spacing, three up, grid-width-12

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