La création intelligente de contenu basée sur les données de Cotton On [Étude de cas].

La création de contenu vous ralentit ? Accélérons le rythme.

Avec l'évolution rapide du paysage du marketing des médias sociaux, notre instinct ne peut pas nous mener bien loin. La création de contenu peut parfois ressembler à un coup d'épée dans l'eau - et n'oublions pas qu'elle coûte cher aux marques. Vous avez l'impression d'avoir tout prévu : un lieu pittoresque, des mannequins à la mode, un photographe très demandé et un produit extraordinaire... mais vous n'avez toujours pas la certitude que les images trouveront un écho auprès de votre public. Lorsque vous pouvez mesurer les performances, votre contenu a déjà coulé ou nagé. Pour maintenir votre stratégie de contenu à flot, Dash Hudson révolutionne la création de contenu afin d'aider les marques à naviguer sur les médias sociaux avec une stratégie de marketing basée sur des données.

Grâce à Vision, la technologie d'intelligence visuelle prédictive de Dash Hudson, les équipes sociales averties peuvent comprendre les performances du contenu avant même qu'une séance de photos ne soit terminée. Pour optimiser engagement et reach, Vision s'adapte à l'évolution de votre marque et à la croissance de votre public. Le site IA est toujours actif et se manifeste lorsque vous en avez le plus besoin - lors de séances photos épuisantes, pendant la programmation de plusieurs semaines de posts et lorsque vous étudiez les performances de tous vos actifs visuels. Cela inclut les images publiées, non publiées et Contenus générés par les utilisateurs (UGC).

Le plus grand détaillant de vêtements d'Australie, Cotton On, sait que son style décontracté est mieux mis en valeur sur le canal de style de vie biologique ultime, Instagram. La pièce manquante ? Des données pour soutenir le processus créatif de l'équipe sociale. Dans l'espace particulièrement saturé de l'habillement sur les médias sociaux, Cotton On avait besoin que son contenu se démarque parmi un océan de concurrents et que l'imagerie soit créée plus rapidement pour pouvoir évoluer efficacement. Pour ce faire, la marque utilise Vision pour améliorer sa stratégie sociale avec une approche de la création et de la curation de contenu basée sur les données.

Voici ce que vous apprendrez dans cette étude de cas :

• Le processus rationalisé suivi par Cotton On pour produire et mesurer le contenu. Alerte au spoiler : il permet d'économiser du temps et de l'argent.

• Le site insights Cotton On s'appuie sur des données pour sélectionner le contenu à réafficher et les influenceurs à mettre en valeur et avec lesquels collaborer.

• Comment plusieurs équipes de Cotton On utilisent Vision pour élaborer des campagnes stratégiques à travers les canaux de marketing.

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Le détaillant de vêtements australien Cotton On s'inspire de l'esthétique et du style de vie décontracté de son pays natal pour le rendre accessible au marché mondial. Car, qui ne voudrait pas vivre comme un Australien ?

L'endroit préféré de Cotton On pour faire connaître ses vêtements est Instagram. Mais avec plus de 3,5 milliards de likes sur Instagram chaque jour, l'équipe sociale de Cotton On sait qu'il faut plus qu'une belle image pour sortir du lot et surpasser ses concurrents. L'équipe des médias sociaux de la marque avait un fort instinct sur les images qui fonctionnaient, mais elle voulait être sûre de ses décisions et créer un contenu convaincant plus rapidement. Cotton On a donc révolutionné la façon dont elle crée et shares le contenu - avec la magie de Dash Hudson.

Dash HudsonLa technologie d'intelligence visuelle de Vision recueille et analyse toutes les photos d'une marque à partir des réseaux sociaux et de son propre système de gestion de contenu. Vision est alors capable de voir quels éléments, couleurs et éléments visuels se trouvent réellement à l'intérieur d'une image - un peu comme l'œil humain voit une photo. Il détermine ensuite, sur la base des performances récentes d'une marque, les types de photos qui intéressent le plus les consommateurs. Cela signifie que les marques peuvent savoir si une photo - qu'elle soit Contenus générés par les utilisateurs ou qu'elle provienne d'une séance photo - sera performante avant qu'elle ne soit publiée ou utilisée dans le cadre d'une campagne.

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