Machine Learning et campagnes prédictives

Accélérez la prise de décision, facilitez le pilotage des campagnes Ecommerce

Lors du lancement de AdsPilot en 2015 avec Pricing Assistant, nous avons développé des solutions et algorithmes pour créer, gérer et optimiser automatiquement les campagnes PLA de Google Shopping.
Cette technologie prédictive, à haute fréquence d’enchères, a aussi été déployée sur Amazon.

La technologie est dite prédictive car les algorithmes attribuent les enchères adéquates sur chacun des produits d’un catalogue pour atteindre un objectif de croissance ou de profit.

Cette même technologie est couplée aux données d’audience et de comportement d'achat ainsi qu’aux données tarifaires de la concurrence afin d'enchérir sur les produits à fort potentiel de conversion.

En effet, un produit mal pricé sur des comparateurs ou des marketplaces a peu de chance de convertir.

Nos campagnes changent en moyenne les enchères des produits plus de 10 000 fois par jour. Cette capacité de réaction quasi instantanée pour changer les enchères des campagnes, permet de gérer des catalogues à très forte volumétrie.

Chaque jour, nos algorithmes calculent le potentiel d’un produit à se vendre lui-même et à vendre des produits annexes.

Comment l’algorithme choisit-il une enchère pour un produit ?

Afin de déterminer l’enchère d’un produit, il faut commencer par simuler toutes les enchères de 0.01€ à 5€. Quelque soit l’enchère attribuée, il faut calculer plusieurs estimations :

  • le taux de conversion d’un produit
  • la Marge Générée par les conversions indirectes par clic

Ces estimations permettent de savoir combien rapporte un clic, soit de calculer la valeur la Valeur De Clic

Ensuite, notre algorithme calcule pour chacune des enchères possibles :

  • l’estimation du nombre de clic
  • l’estimation du coût par clic

Enfin, nous déduirons :

  • Le coût
  • La marge

Nous obtenons ainsi le coût et la marge pour toutes les enchères, et pouvons choisir celles qui répondent au mieux au besoin du client (i.e. le ROI souhaité) pour chacun des produits du catalogue.

  • ressource
  • Plateforme: Google, Bing, Amazon
  • Campagnes: Shopping, Produit
  • Usage: Ecommerce, Marketplace

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