Analyse de l’industrie ad-tech: lacunes du marché et opportunités UX

Introduction

L’industrie des technologies publicitaires (AD-Tech) a connu des changements sérieux ces derniers temps, tous grâce aux données, à l’automatisation et aux solutions dirigées par l’IA. Les marques et les annonceurs mettent beaucoup l’accent sur la personnalisation, l’engagement de leur public et la prise de décisions en fonction des données pour vraiment augmenter les performances publicitaires. Mais même avec toutes ces progrès, il y a encore de grandes lacunes sur le marché qui retiennent l’efficacité, la convivialité et l’efficacité globale des campagnes. Dans cet article, nous allons plonger dans ces lacunes et regarder Ux des opportunités qui pourraient aider à les fermer, améliorant finalement l’expérience publicitaire pour les spécialistes du marketing et les consommateurs.

Ad-Tech – UX défis et opportunités

État actuel de l’industrie ad-tech

L’industrie AD-Tech a fait de grands progrès avec la montée en puissance de la transformation numérique, adoptant la publicité programmatique, les enchères en temps réel et les solutions de ciblage basées sur les données. Il évolue constamment pour suivre l’évolution des réglementations de confidentialité, le déclin des cookies et la demande croissante d’expériences publicitaires personnalisées.

Lacunes clés du marché

• • Solutions de confidentialité d’abord – Il existe un manque notable d’alternatives solides aux cookies tiers, des options limitées pour le suivi des utilisateurs conformes à la confidentialité et pas assez de transparence dans la façon dont les données sont collectées et utilisées.
  • Intégration multiplateforme – La mesure sur différentes plates-formes est fragmentée, les modèles d’attribution sont incohérents et il y a une mauvaise intégration entre les expériences mobiles et de bureau.
  • Accessibilité – De nombreuses interfaces sont trop complexes pour les utilisateurs non techniques, créant des barrières élevées pour les petits annonceurs, et il existe des options de libre-service limitées.

Opportunités UX

1. Gestion de campagne simplifiée
Faisons une création et la direction de campagne avec des interfaces conviviales:
– introduire des configurations de style sorcier qui guident les utilisateurs à travers le processus
– Offrir des suggestions axées sur l’IA pour un meilleur ciblage et une meilleure optimisation
– Concevoir des constructeurs de campagne visuels qui permettent une fonctionnalité facile à glisser-déposer

2. Visualisation des données
Améliorons la façon dont nous présentons et analysons les données:
– Créer des tableaux de bord interactifs qui permettent aux utilisateurs de personnaliser leurs mesures
– Incorporer des analyses prédictives pour visualiser les tendances futures
– Automatiser la génération d’idées et les rapports pour une prise de décision plus rapide

3. Gestion multiplateforme
Faire des campagnes de gestion sur diverses plates-formes sans couture:
– Développer un tableau de bord unifié qui consolide tous les canaux publicitaires
– Assurer des modèles d’interface utilisateur cohérents sur différentes plates-formes
– synchroniser les vues des données et les rapports pour une expérience cohérente

Défis actuels dans l’industrie AD-Tech

1. Écosystème d’annonce fragmentée
Le monde de la publicité est dispersé sur de nombreuses plateformes telles que Google Ads, Meta Ads, The Trade Desk et Viralgains. Les annonceurs trouvent difficile de maintenir un parcours client cohérent en raison d’une collecte de données incohérente et d’un manque d’intégration sur les plateformes.

2. Relimentation excessive sur les données tierces
Avec l’augmentation des réglementations de confidentialité telles que le RGPD et le CCPA, les cookies tiers sont en train de sortir, ce qui rend plus difficile pour les annonceurs de suivre et ciblent efficacement le public. Il existe une demande croissante de solutions de données zéro-partis et de première partie qui fournissent des informations directes des utilisateurs tout en respectant leur vie privée.

3. Attachement bas du public avec les publicités traditionnelles
De nombreux utilisateurs ont tendance à ignorer ou à ignorer les publicités qui se présentent comme intrusives ou non pertinentes. Le principal défi est de créer des annonces plus interactives et personnalisées, encourageant les utilisateurs à s’engager plutôt qu’à les écarter.

4. Gestion complexe de campagnes pour les spécialistes du marketing
Les gestionnaires de publicité trouvent souvent difficile de mettre en place, d’optimiser et d’analyser efficacement les campagnes. Bien que les plates-formes actuelles offrent des caractéristiques puissantes, elles échouent fréquemment à la convivialité et ont des courbes d’apprentissage élevées.

5. Utilisation et rapport des données inefficaces
Les directeurs de campagne sont inondés de grandes quantités de données, mais transformer ces données en informations significatives peut être difficile.

UX Opportunités en AD-Tech

1. Personnalisation dirigée par AI et collecte de données zéro-parties –
L’éloignement des cookies tiers vers des données zéro-partis crée des possibilités passionnantes pour les solutions dirigés par l’IA qui rassemblent directement les préférences, les comportements et les commentaires des utilisateurs. En utilisant des enquêtes conversationnelles au sein des publicités, nous pouvons obtenir des informations de public précieuses tout en gardant l’expérience fluide et agréable.

2. Amélioration de la gestion des publicités multiplateformes UX –
L’intégration des tableaux de bord de gestion de campagnes multiplateformes permet aux annonceurs de rationaliser les rapports et d’améliorer les performances d’une interface centrale. En nous concentrant sur l’automatisation du flux de travail et les éléments d’interface utilisateur conviviaux, nous pouvons simplifier le processus et réduire la complexité.

3. Amélioration de l’engagement publicitaire par interactivité –
Les formats d’annonces interactifs, tels que les enquêtes axés sur l’IA, les expériences gamifiées et les publicités vidéo adaptatives, peuvent augmenter considérablement l’engagement. Ces formats encouragent les utilisateurs à participer activement au lieu de consommer simplement passivement du contenu.

4. Visualisation et informations sur les données alimentées par AI –
Des tableaux de bord intelligents alimentés par l’IA peuvent fournir des informations en temps réel sur les campagnes, offrir des analyses prédictives et fournir des recommandations automatisées aux directeurs de campagne. Cela réduit non seulement les travaux manuels, mais améliore également la prise de décision.

5. Expérience enquête simplifiée pour les directeurs de campagne –
Les outils d’optimisation de l’enquête basés sur l’IA peuvent créer des questions contextuelles et pertinentes, conduisant à de meilleures réponses d’audience et à une collecte de données plus efficace.

Projet 1: annonces compatibles AI pour la collecte de données zéro-partis

L’un des projets passionnants que j’ai abordés concernait l’intégration des publicités conversationnelles axées sur l’IA pour rassembler sans effort des données zéro-parties. L’objectif était de transformer les publicités traditionnelles et statiques en expériences interactives animées et interactives où les utilisateurs pouvaient répondre aux questions qui reflètent leurs préférences et leurs comportements.

Caractéristiques clés:

• Les annonces qui s’adaptent dynamiquement en fonction des réponses utilisateur.
• AI qui interprète les réponses et les tabriques à redire en temps réel.
• Les utilisateurs se sentent autonomes, ce qui augmente les taux d’engagement.

Défis et solutions UX:
Problème: Les utilisateurs peuvent se sentir submergés par trop de questions dans une annonce.
Solution: J’ai conçu un flux de questionnement adaptatif qui ne présente que 1-2 questions pertinentes en fonction du comportement de l’utilisateur.
Problème: les annonceurs doivent être sûrs de la conformité des données.
Solution: Je me suis assuré que toutes les interactions s’alignent avec les réglementations RGPD et CCPA tout en offrant des options de consentement opt-in.

Le résultat: une augmentation notable des taux de réponse et des informations plus riches du public, conduisant à une meilleure personnalisation publicitaire et à un retour sur investissement plus élevé pour les annonceurs.

Projet 2: révolutionner l’engagement de l’enquête avec l’IA

Pour relever les défis de la création d’enquête, j’ai développé un outil de recommandation d’enquête alimenté par l’IA destinée aux directeurs de campagne. Cet outil offre des suggestions en temps réel pour les questions d’enquête en fonction des objectifs de campagne, des données démographiques du public et des données d’engagement passées.

Caractéristiques clés:

• Recommandations de questions sur les enquêtes générées par l’AIA adaptées aux objectifs de la campagne.
• Des invites intelligentes qui encouragent les réponses des utilisateurs plus significatives.
• Ajustements dynamiques basés sur les performances de campagne précédentes.

Défis et solutions UX:
Problème: Les directeurs de campagne trouvent souvent difficile de réaliser des questions efficaces d’enquête.
Solution: J’ai construit un système de recommandation alimenté par l’IA qui suggère les questions les plus pertinentes basées sur les références de l’industrie.
Problème: Une abondance de modèles d’enquête génériques conduit à de faibles taux de réponse.
Solution: L’IA personnalise les formats d’enquête en fonction des préférences du public et du comportement d’engagement.

Directives UX

1. Navigation –
   • Utilisez une structure hiérarchique claire pour guider les utilisateurs.
   • Implémentez les éléments de navigation qui restent visibles lorsque les utilisateurs défilent.
   • Fournissez une navigation au fil du fil pour aider les utilisateurs à suivre leur chemin à travers des workflows complexes.
   • Incluez une fonction de recherche avec des filtres pour faciliter la recherche d’informations.
2. Entrée de données –
   • Configurez les valeurs par défaut intelligentes qui s’adaptent au comportement de l’utilisateur pour une expérience plus fluide.
   • Offrez la validation et les commentaires en temps réel pour aider les utilisateurs à corriger les erreurs sur place.
   • Incorporez les fonctionnalités de sauvegarde automatique pour éviter la perte de données.
   • Activer les capacités d’édition en vrac pour l’efficacité.

Considérations futures –

L’industrie ad-tech doit évoluer pour relever de nouveaux défis:

• Intégrez les technologies de préservation de la confidentialité pour protéger les données des utilisateurs.
• Embrassez l’IA et l’apprentissage automatique pour automatiser les processus.
• Développer des solutions publicitaires contextuelles qui résonnent avec les utilisateurs.
• Implémentez la technologie de la blockchain pour améliorer la transparence.

Recommandations pour la mise en œuvre

Lors de la déploiement de ces améliorations UX –

• Effectuez des tests utilisateurs réguliers avec divers segments pour recueillir des informations.
• Apporter des changements progressivement, en utilisant les tests A / B pour mesurer l’efficacité.
• Gardez des guides de documentation et de style approfondis pour assurer la cohérence.
• Collecter et analyser en continu les commentaires des utilisateurs pour affiner l’expérience.

Conclusion: L’avenir de l’UX dans AD-Tech

Le paysage AD-Tech change, mais il y a toujours un écart significatif dans la convivialité, l’engagement et l’optimisation des données. Les solutions dirigés AI mènent la charge vers une approche plus axée sur les utilisateurs, permettant aux annonceurs de créer des campagnes engageantes, personnalisées et efficaces. Mon travail sur les publicités compatibles AI et l’optimisation de l’enquête a mis en évidence le potentiel de la publicité interactive basée sur les données, jetant les bases des innovations futures. Pour rester en avance dans AD-Tech, les professionnels de l’UX devraient hiérarchiser la simplification des flux de travail complexes, l’amélioration de l’interactivité et l’exploitation de l’IA pour l’automatisation intelligente. En combler ces lacunes du marché, nous pouvons créer un écosystème publicitaire plus intuitif et plus performant qui profite à la fois aux annonceurs et aux consommateurs.

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