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Weborama
Ciblage, Intelligence artificielle, Marketing digital, Programmatique
L’évolution ces dernières années des besoins marketing des marques a rebattu les cartes chez les prestataires. Comment se positionne Weborama désormais ?
L’intelligence artificielle sémantique est le socle sur lequel Weborama a bâti sa position dans le marketing digital comportemental, avec une empreinte forte en Europe, en Russie, aux États-Unis et Amérique du Sud. 400 grandes entreprises font appel à nous pour des projets structurants de connaissance client (insights et segmentations autour des centres d’interêt et intentions), de leurs activations et de la mesure de leur efficacité grâce a notre proposition de valeur qui associe solutions et outils. Nous poddésons par exemple « BigSea », une base de données d’un milliard de profils dans le monde et les solutions pour l’accompagnement de nos clients afin qu’ils tirent le plus de valeur de leurs données en lien avec les nôtres.
Nos solutions « WCM » et « WAM » (adserving et DMP) constituent un autre volet des moyens disponibles. Enfin « BigFish » est un moteur sémantique d’analyse des contenus au service de l’insight. Et bientôt nous proposerons « MoonFish », le nouveau moteur de segmentation sémantique de profils, à la fois ultra puissant et ultra simple à utiliser. Ces deux outils seront d’ailleurs au cœur de l’insight Lab (lire notre article), dont l’UDM a annoncé la création avec nous à VivaTech.
Quelle est la contribution de chaque activité dans vos revenus ?
En France notre activité est à 40 % sur l’insight et la segmentation, 40 % sur l’activation – en forte croissance en 2018 – et 20 % sur la mesure (Weborama a réalisé 32,2 millions d’euros de chiffre d’affaires en 2018, en très légère croissance, avec un résultat net négatif d’1,2 million d’euros, selon ses résultats annuels, ndlr).
Comment Big Fish s’intègre-t-il dans la stratégie marketing d’une entreprise ? Cette offre est-elle déjà utilisée ? De quelle façon ?
Big Fish est un un moteur sémantique de production d’insights. Sur une tendance de consommation, un produit ou un service, voire un univers concurrentiel, il « crawle » une énorme quantité de contenus digitaux pour rassembler les mots qu’il extrait en ensembles sémantiques signifiants (des clusters).