Bayer Consumer Health
prevision de la demande par machine learning sur tendances de recherche pour piloter le media
Bayer Consumer Health a construit sur Google Cloud un modele qui prevoit les pics de recherche rhume et grippe par region, pilotant un paid search a +85% de taux de clic, -33% de cout par clic et un trafic multiplie par 2,6 en glissement annuel.
L'essentiel
- Modele ML de prevision des pics de recherche rhume et grippe par region.
- Construit sur Google Cloud avec Google Trends et donnees meteo/climat, active en paid search.
- Paid search : +85% de CTR, -33% de cout par clic, trafic x2,6 en glissement annuel.
- Preuve B, statut signaux mitiges (cas Australie, extension mondiale visee).
Objectif
Prevoir les pics de recherche de produits contre le rhume et la grippe par region, pour donner aux equipes marketing le temps de planifier et d'activer les campagnes au bon moment, et servir la bonne offre a des consommateurs qui cherchent a soulager leurs symptomes.
Le déploiement
L'equipe Bayer Consumer Health d'Australie a construit debut 2022 un modele de prevision sur la technologie de machine learning de Google Cloud, en combinant les donnees Google Trends et des donnees externes ouvertes comme la meteo et le climat, pour anticiper les tendances de rhume et de grippe par region australienne. Ces previsions ont servi de declencheurs de marketing data-driven pour planifier et activer les campagnes media plus tot. Sur le paid search, Bayer rapporte une hausse de 85% du taux de clic d'une annee sur l'autre, une baisse de 33% du cout par clic, et un trafic vers son site multiplie par 2,6. Le projet s'est montre assez concluant pour que l'equipe vise une extension mondiale.
Résultats Preuve B
Les resultats media (85% de CTR, 33% de cout par clic, 2,6x de trafic) sont documentes et chiffres par l'etude de cas Google (Think with Google), corroboree par une seconde source sur la strategie AI marketing de Bayer Consumer Health. Etude de cas plateforme chiffree = B.
Comment ça fonctionne
Architecture documentéeLa stack en détail
- plateforme Google Cloud (machine learning) Technologie ML sur laquelle le modele de prevision a ete construit ; la source ne precise pas le service exact (Vertex AI, BigQuery ML).
- outil Google Trends Signal principal du modele : tendances de recherche rhume et grippe par region, croisees avec des donnees meteo et climat open-source.
- plateforme Google Ads Canal d'activation paid search declenche par les previsions, ou sont mesures CTR, cout par clic et trafic.
Comment ça tourne, concrètement
Pour les équipes ops-
1Collecte des signaux Equipe data
Donnees Google Trends et donnees externes ouvertes (meteo, climat) sont rassemblees par region.
-
2Prevision IA
Le modele de machine learning anticipe les pics de recherche rhume et grippe par region.
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3Planification media Marketing
Le marketing utilise le delai gagne pour planifier et calibrer les campagnes.
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4Activation Marketing
Les campagnes paid search sont declenchees au bon moment sur les regions concernees.
-
5Mesure Equipe data et marketing
CTR, cout par clic et trafic sont mesures et compares a l'annee precedente.
Les tendances de recherche par region croisees avec la meteo et le climat. Sans donnees de recherche a jour et sans historique par region, le modele perd sa capacite a anticiper les pics et l'avantage de timing disparait.
Comment vos clients perçoivent ce type d'usage
Études sourcéesC'est la famille la moins acceptee : 68% des Americains jugent inacceptable un score financier personnel calcule par algorithme et 67% l'analyse video automatisee d'entretiens d'embauche (Pew Research, 2018). La demande d'explication et de recours est massive : 83% veulent savoir quelles donnees l'IA utilise et 91% veulent pouvoir corriger des donnees erronees (Consumer Reports, 2024). A l'echelle mondiale, seuls 46% se disent prets a faire confiance aux systemes d'IA et 70% jugent une regulation necessaire (KPMG / Universite de Melbourne, 2025).
Conditions d'acceptation
- Transparence sur les donnees utilisees : 83% des Americains la reclament (Consumer Reports 2024)
- Droit de correction des donnees erronees : 91% le demandent (Consumer Reports 2024)
- Explication de la logique de decision : 44% des consommateurs sont plus enclins a utiliser un agent IA si sa logique est clairement expliquee (Salesforce 2024)
- L'acceptabilite depend du contexte de la decision : 50% des Americains jugent equitable un score de risque criminel pour la liberation conditionnelle, contre 32% pour un score financier applique aux consommateurs (Pew Research 2018)
Lignes rouges
- La decision opaque et sans recours sur l'emploi, le credit ou le logement : 45% tres mal a l'aise pour l'embauche, 39% pour le pret, 39% pour le logement (Consumer Reports 2024)
- Le scoring des personnes a partir de donnees comportementales : 68% le jugent inacceptable pour les offres financieres (Pew Research 2018)
Sources : Pew Research Center 2018 · Consumer Reports 2024 · KPMG / Universite de Melbourne 2025 · Salesforce 2024
Voir l'acceptation complète : par pays, par usage, par génération
Comment répliquer
Inférence - non sourcéPrérequis data
- donnees de tendances de recherche par region
- donnees externes ouvertes (meteo, climat)
- historique de performance media
Prérequis orga
- equipe data marketing
- acces a une plateforme de ML
- coordination avec l'activation media
Stack possible
- plateforme de ML (Google Cloud, Vertex AI, BigQuery ML ou equivalent)
- Google Trends ou source de tendances
- plateforme paid search
Le plan, étape par étape
- Étape 1Rassembler l'historique de tendances de recherche par region et les donnees meteo ouvertes, puis les aligner avec l'historique de performance media.Livrable : Dataset regional couvrant 2-3 saisons.
- Étape 2Entrainer un modele de prevision des pics de recherche par region et le backtester contre la saison precedente.Livrable : Modele avec erreur de prevision mesuree sur l'historique.
- Étape 3Definir les seuils de declenchement et le processus de planification media anticipee avec l'equipe activation.Livrable : Calendrier d'activation pilote par les previsions.
- Étape 4Activer sur une saison test dans 1-2 regions et comparer CTR, cout par clic et trafic a l'annee precedente.Livrable : Bilan de saison chiffre contre l'historique.
- Étape 5Etendre aux autres regions et automatiser le rafraichissement des previsions a chaque saison.Livrable : Pipeline de prevision saisonnier en production.
Première étape : Constituer un jeu de donnees de tendances de recherche par region croise avec la meteo, et le tester sur une saison contre l'historique media.
Le même pattern, prouvé dans d'autres industries
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prediction de LTV pour piloter l'acquisition (pLTV)
Sources
- S1 Predicting demand through search trends (Bayer, Think with Google) Officiel intéressé archive à générer
- S2 Why Bayer Has Turned to AI to Transform Consumer Self-Care Secondaire archive à générer
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