Les éditeurs de presse font face à une concurrence sans précédent, à des comportements des consommateurs en rapide évolution, et à des perturbations technologiques. L’exploitation de technologies avancées telles que l’Intelligence Artificielle (IA) et l’Apprentissage par Renforcement (AR) est devenue essentielle pour obtenir des résultats plus prévisibles. Avec l’AR, les résultats sont décisifs et établis dès le départ. En conséquence, les revenus augmentent, le délai de création de valeur se raccourcit et l’effort client diminue. Ces avantages permettent aux entreprises de naviguer plus efficacement dans les complexités du marché, assurant ainsi leur avance dans un environnement de plus en plus dynamique.

Grâce aux perspectives des experts de l’industrie Andreas Martin et Jonathan Harris, cet article explore comment les offres et expériences pilotées par l’IA peuvent révolutionner la façon dont les entreprises médiatiques s’alignent sur les tendances clés et les demandes du marché.

Le paysage médiatique en évolution

« Nous sommes au cœur d’une restructuration du marché, » explique Andreas Martin, Directeur Senior et Responsable des Solutions B2C et Médias chez Zuora. « Il y a eu un succès massif avec le passage à l’Économie de l’Abonnement, et maintenant nous avons atteint un point où la concurrence est beaucoup plus intense. Tout le monde se dispute la même chose : le temps, l’attention et la part de portefeuille des gens. »

La prolifération des services d’abonnement a conduit à une saturation du marché, où les entreprises doivent se disputer le temps et l’attention limités des consommateurs.

Les éditeurs traditionnels font désormais face à la concurrence d’une myriade de fournisseurs de contenu numérique, y compris les services de streaming et les plateformes de médias sociaux. Ce passage d’un marché axé sur l’offre à un marché axé sur la demande nécessite une nouvelle approche de l’engagement et de la rétention des clients​​​.

Pour rester compétitives, les entreprises médiatiques doivent se concentrer sur la personnalisation et la pertinence.

« Il s’agit de personnalisation, » souligne Andreas. « Il s’agit aussi de regrouper et de dégrouper vos offres pour trouver le package qui fonctionne pour vos abonnés. »

Les consommateurs s’attendent à des expériences sur mesure, ce qui nécessite l’exploitation de vastes quantités de données pour comprendre leurs préférences et comportements. Grâce à cette meilleure compréhension des consommateurs, il y a maintenant une tendance vers le regroupement et le dégroupement des offres pour répondre à leurs besoins diversifiés.

Pourquoi les entreprises médiatiques devraient-elles y prêter une attention particulière ? Parce que la rétention des clients est primordiale dans le modèle de revenus récurrents. Un impressionnant 70-80% des revenus annuels récurrents pour la plupart des entreprises provient des abonnés existants. Cela signifie que pour maintenir leur leadership sur le marché, les entreprises doivent prioriser les stratégies de rétention autant que l’acquisition de clients. Chaque abonné durement gagné est un atout précieux, et lutter pour les garder engagés et satisfaits est crucial pour une croissance et un succès durables.

Pour assurer leur pérennité, les entreprises médiatiques doivent embrasser l’IA afin d’acquérir l’agilité nécessaire pour répondre à la demande des consommateurs en constante évolution.

Le rôle de l’IA dans la transformation de l’édition d’actualités

La promesse de l’IA de bouleverser la curation, la production et l’expérience client dans les médias va remettre en question les orthodoxies existantes, améliorer l’efficacité et créer de nouveaux produits. Les technologies d’IA, en particulier l’apprentissage par renforcement, offrent aux entreprises médiatiques des outils puissants pour améliorer leurs opérations et obtenir de meilleurs résultats. Contrairement aux méthodes traditionnelles de scoring de propension, l’apprentissage par renforcement propose une approche dynamique et adaptative de la prise de décision.

Apprentissage par renforcement vs scoring de propension

Le scoring de propension utilise des données historiques pour prédire les comportements futurs. Bien qu’utile, cette méthode est intrinsèquement statique et ne peut s’adapter aux changements en temps réel de l’environnement, explique Jonathan Harris, fondateur et PDG de Sub(x), une entreprise de technologie marketing récemment acquise par Zuora.

« L’apprentissage par renforcement, en revanche, permet à l’agent de s’adapter à l’environnement, prenant des décisions sur ce qu’il doit et ne doit pas faire pour atteindre les résultats souhaités », ajoute-t-il.

Cette adaptabilité est cruciale pour répondre aux changements de comportement du public et aux dynamiques du marché.

Jonathan souligne les trois composantes clés des systèmes d’apprentissage par renforcement : la politique, la boucle de rétroaction et la récompense cumulative.

« La politique définit ce que vous voulez que l’agent accomplisse, comme l’augmentation du revenu moyen par utilisateur », explique-t-il. « La boucle de rétroaction fournit des mises à jour continues sur l’efficacité des actions entreprises, tandis que la récompense cumulative garantit que le système s’efforce constamment d’atteindre les objectifs fixés. »

Pourquoi les tests manuels sont remplacés par l’IA auto-apprenante

Les méthodes traditionnelles de tests manuels deviennent également obsolètes au profit de l’IA, car elles sont :

• Trop chronophages – Dans les tests manuels, les marketeurs segmentent les clients, exécutent des tests et analysent les résultats. Ce processus long est souvent en décalage avec les marchés en rapide évolution, rendant les résultats obsolètes.
• Sujettes aux biais et aux erreurs – Les tests manuels conviennent pour des choix simples, mais les décisions marketing actuelles impliquent de nombreuses variables, ce qui conduit à des combinaisons écrasantes et souvent à un travail d’intuition moins efficace.
• Pas véritablement personnalisées – Les tests A/B négligent souvent les préférences minoritaires, et les tests basés sur les segments n’exploitent pas pleinement l’abondance de données propriétaires disponibles, conduisant à des décisions qui ne sont jamais vraiment personnelles. Nous reviendrons sur les données propriétaires dans un instant.

Si une entreprise s’appuie encore sur des tests A/B obsolètes et le scoring de propension pour stimuler la croissance des revenus et des acquisitions, elle risque de prendre du retard, car ces méthodes peinent face aux défis complexes et aux grands ensembles de données. Il est fortement recommandé d’envisager une alternative d’IA automatisée de pointe, fournie par des experts ayant le plus haut niveau d’expertise et d’expérience dans le domaine.

Tirer parti de l’IA pour de meilleurs résultats

Les éditeurs doivent adopter l’expérimentation rapide pour identifier les offres et expériences les plus performantes. L’IA peut automatiser ce processus, permettant aux entreprises de tester et d’affiner rapidement et efficacement leurs stratégies.

« Il n’y a plus de configuration unique pour tous », affirme Andreas. « L’apprentissage et l’optimisation continus sont essentiels pour réussir. »

Le virage vers les données propriétaires est motivé par un examen réglementaire accru et l’évolution des préférences des consommateurs. L’IA peut améliorer la valeur et l’impact de ces données en fournissant des insights plus profonds sur les comportements et les préférences des clients.

« L’apprentissage par renforcement peut coordonner les données propriétaires d’une manière que les scores de propension ne peuvent pas, en utilisant les données à un niveau très granulaire pour en extraire plus de valeur », explique Jonathan.

De plus, créer des expériences d’abonnement sans friction est essentiel sur le marché actuel.

« Les consommateurs n’ont qu’un seul point de référence », souligne Andreas. « Chacun a son service de streaming préféré, et cela établit la norme pour leurs attentes. » L’IA peut aider à simplifier ces expériences en automatisant divers aspects de la gestion du parcours client, des recommandations personnalisées à la tarification dynamique et à la diffusion de contenu.

L’impératif stratégique de l’IA dans les médias et le divertissement

L’intégration de l’IA dans l’industrie des médias et du divertissement n’est pas seulement un changement technologique, mais une nécessité stratégique. Comme le souligne Andreas Martin, « La seule façon de réussir est d’itérer constamment », mettant en évidence le besoin d’amélioration et d’adaptation continues dans un marché dynamique.

Les systèmes d’IA, en particulier l’apprentissage par renforcement, offrent des avantages significatifs en adaptant et en optimisant les opérations. Ces systèmes sont exceptionnellement bien adaptés au paysage médiatique en constante évolution. En améliorant la personnalisation, en rationalisant les opérations et en favorisant l’amélioration continue, l’IA permet aux entreprises médiatiques de se positionner pour un succès à long terme, de rester en avance sur la concurrence et d’offrir une plus grande valeur à leurs clients.

Pour les entreprises de médias et de divertissement, l’adoption d’offres et d’expériences pilotées par l’IA est cruciale pour prospérer dans un marché axé sur la demande. L’apprentissage par renforcement offre une approche dynamique de la prise de décision, permettant aux entreprises d’affiner leurs stratégies et d’obtenir de meilleurs résultats. En se concentrant sur l’expérimentation rapide, l’exploitation des données propriétaires et l’amélioration des expériences d’abonnement, ces entreprises peuvent rester compétitives et innovantes.

À mesure que l’industrie évolue, l’IA sera sans aucun doute un moteur clé d’innovation et de croissance. Zuora est heureuse d’annoncer l’acquisition de Sub(x), accélérant l’acquisition et la rétention d’abonnés grâce à de nouvelles capacités d’IA pour l’industrie des médias. En adoptant ces technologies, les entreprises de médias et de divertissement peuvent répondre et dépasser les attentes en constante évolution de leur public, assurant ainsi un succès durable dans l’économie de l’abonnement.