Selon une récente étude publiée par Marketing Week, seul un annonceur sur 4 pré-teste ses créations. En effet, 62% d’entre eux mesurent l’efficacité de leurs créations, mais 90% réalisent cette mesure après lancement.

Pourtant l’AB testing pour optimiser ses créations vidéo est de plus en plus simple. Couplée aux insights consommateur, cette data devient un puissant levier d'efficacité des campagnes. Elaine Rodrigo, Chief Strategy & Insight officer du groupe Danone, cite notamment Volvic, qui a testé 16 vignettes différentes sur YoutTube, avant de resserrer rapidement son éventail de création sur les 3 formats ayant le mieux performé, diffusés ensuite en TV.

Comment insuffler cette culture de l'optimisation agile ? « Pour embarquer les créatifs dans ce type de démarche, il faudrait déjà cesser de parler de test avec une connotation de réussite ou d’échec, remarque Daren Poole, Global Head of creative Insights Division Kantar. Si Insight et création travaillent ensemble en amont, la notion de test s’efface. Il serait plus juste de parler de Creative Development ». 

Dans ce domaine donc, Teads, qui a créé aux Etats-Unis un Creative Studio pour aider les marques à optimiser leurs formats digitaux à partir de leurs éléments vidéo classiques, souhaite faire oeuvre de pédagogie. Grant Gudgel, nous explique sa vocation :

Une fois la démarche engagée, il convient ensuite de lever trois écueils :

1. Le choix des métriques : On a tendance à mesurer ce qui est le plus facile à collecter (un taux de complétion, un taux de clic) et non forcément ce qui est le plus pertinent. Par exemple, il peut y avoir des nuances entre les contextes TV et YouTube, ce qui marche sur l’un marchant moins bien sur l’autre. Par ailleurs, de nouvelles méthodologies ouvrent de nouvelles voies : la reconnaissance des expressions humaines grâce aux neuro-sciences, ou Spotlight, un outil  qui recueille très simplement des témoignages vidéo de consommateurs (le consommateur reçoit une simple question en push sur son mobile et répond immédiatement par messages vidéo), et qui a notamment été utilisé par Nike après la campagne Kaepernick.
   
   Daren Poole revient sur ces différentes innovations :

2. L'adaptation aux enjeux : Ce qui est valable pour une campagne d’activation ne l’est pas forcément pour une démarche d’awareness : « il faut pouvoir garder un «équilibre entre efficacité de court terme nécessaire dans une démarche d’activation, et des valeurs de long terme pour la marque, lesquelles se construisent dans le temps » et qui sont de ce fait moins « testables », estiment les participants.
    
3. L'inventivité : En favorisant systématiquement les création éprouvées, certains estiment que le test systématique ne favorise pas la nouveauté : Pour Elaine Rodrigo, ce n’est pas tout à fait juste : « On construit un data storytelling, c’est à dire que l'on prend du recul sur des insights les plus pertinents pour bâtir une création. Partir de ce que les gens aiment, lisent, achètent, est un bon point de départ pour écrire la bonne histoire », estime-t-elle.

Enfin et surtout, pour "dé-siloter" les deux cultures, il faut démystifier et démocratiser la donnée, donner un accès égal à tous les collaborateurs, estime Elaine Rodrigo :

L’une des raisons de la méfiance serait-elle enfin l’arrivée de l’AI et de la data au coeur même de la prédiction, et donc potentiellement de la création ? Pour les panelistes, la réponse était claire : A ce jour, l’AI sait analyser, mais ne sait pas diagnostiquer, parce qu’elle ne peut pas expliquer le pourquoi de sa prédiction. « L’IA ne permet pas de créer des histoires, les créatifs restent nécessaires », estime Grant Gudgel. Pour combien de temps ?