Stream transforme les questions des développeurs en pipeline qualifié

Stream fournit les API et SDK de communication en temps réel qui sous-tendent des applications, notamment Chat, Video & Audio, Activity Feeds et Moderation. Sa clientèle va des développeurs qui créent leurs propres produits aux équipes de grandes entreprises travaillant sur des applications grand public très utilisées.

Pendant des années, le mix marketing de Stream reposait largement sur le contenu et le référencement payant. Mais lorsque les développeurs ont commencé à utiliser des assistants IA pour résoudre des questions techniques, l’entreprise a vu émerger un nouveau canal de découverte. Les requêtes qu’ils soumettaient à ces assistants ressemblaient souvent moins à des recherches classiques par mots-clés qu’à des cahiers des charges opérationnels : comment ajouter un chat à une application, créer une preuve de concept d’appel vidéo ou déterminer quelle infrastructure de messagerie en temps réel pouvait répondre à un besoin produit précis.

Ce changement a rendu le ciblage d’audience traditionnel moins pertinent pour Stream. Plutôt que de toucher les développeurs uniquement sur la base de critères généraux, l’entreprise souhaitait entrer en contact avec ceux qui s’efforçaient activement de résoudre un problème technique pertinent. Stream a rejoint ChatGPT Ads pour évaluer si le contexte conversationnel pouvait aider à repérer ces moments révélant une intention plus forte.

Stream a mené une campagne visant à aider les développeurs à démarrer rapidement, puis l’a adaptée à plusieurs plateformes, dont ChatGPT Ads. Le maintien d’un objectif central cohérent a permis à l’équipe de comparer utilement les performances des différents canaux, tout en adaptant le message à chaque environnement.

Pour ChatGPT Ads, Stream a commencé à tester des textes concis au ton conversationnel, qui proposaient une prochaine étape utile aux personnes déjà en train de résoudre un problème pertinent. Plutôt que de traiter la publicité comme un simple message de notoriété, l’équipe cherchait à atteindre les développeurs au moment où ils étaient prêts à commencer à créer. Cette approche a permis à ChatGPT Ads de se démarquer des autres canaux testés.

Stream a évalué ChatGPT Ads au-delà des activités de haut de l’entonnoir, en examinant la fréquence à laquelle les clics se traduisaient par de véritables sessions sur le site web, si les visiteurs franchissaient ensuite des étapes significatives et si ces actions généraient des opportunités commerciales. Lors d’un test mené du 5 juin au 5 août, Stream a comparé ChatGPT Ads à d’autres canaux à dépenses médias comparables.

Les résultats témoignent d’un engagement significatif. Lors de ce test, plus de 70 % des clics sur ChatGPT Ads ont donné lieu à des sessions sur le site web, contre moins de 10 % sur les autres canaux testés.

Pris dans leur ensemble, ces signaux se sont traduits par un retour sur les dépenses publicitaires d’environ 2×. Parmi les canaux comparés lors du test, ChatGPT Ads a été le seul à générer un retour solide, confortant Stream dans l’idée que ce canal pouvait contribuer au pipeline commercial, et pas seulement générer des impressions.

ChatGPT Ads a aidé l’entreprise à toucher les développeurs concernés grâce à des messages en phase avec les problèmes sur lesquels ils travaillaient. Pour une entreprise qui cible un public spécialisé, cette combinaison entre adéquation à l’audience et pertinence au bon moment est essentielle : elle permet d’entrer en contact avec des clients potentiels à mesure qu’ils passent d’une exploration préliminaire à un besoin produit clairement défini.

Alors que les pratiques des développeurs continuent d’évoluer vers des workflows assistés par l’IA, Stream prévoit d’affiner encore la manière dont l’entreprise intervient à ces moments-là, du contexte qu’elle décrit aux prochaines étapes proposées par ses publicités. Ce qui a commencé comme une expérimentation sur un nouveau canal devient une source d’acquisition plus pérenne : un moyen de mettre en relation des questions pertinentes avec une solution utile, puis de mesurer si cette pertinence se traduit dans le pipeline commercial et la croissance.