À l’heure où les marques cherchent à créer des expériences mémorables et mesurables, Fever se distingue par son approche intégrée, où data, brand content et technologie se rencontrent pour façonner des parcours utilisateurs uniques. De l’identification des tendances émergentes à la personnalisation en temps réel des expériences, chaque décision est guidée par des insights précis et des algorithmes intelligents. Résultat : des campagnes plus efficaces, des publics engagés et des expériences qui laissent une empreinte durable.
Pour comprendre comment Fever utilise la data et l’IA pour repenser les interactions entre marques et consommateurs, nous avons rencontré Fanny Lebizay, Directrice associée du département brand partnerships.
JUPDLC : Vous venez de remporter le prix de l’Agence Iconoclaste au Grand Prix des Agences 2025. Qu’est-ce que cette récompense dit de votre positionnement dans le paysage des agences ?
Fanny Lebizay : Nous avons effectivement été récompensés à la fois comme Agence Iconoclaste et comme Agence Challenger lors d’Influencia Meet In, et ces distinctions sont très parlantes pour nous.
Être iconoclaste, c’est oser casser les codes et remettre en question les modèles établis. Être challenger, c’est aller plus loin et proposer une alternative crédible, structurée et performante. Ces deux dimensions résument assez bien notre ADN.
Chez Fever, nous concevons des expériences qui créent un impact à la fois culturel et business. Nous développons des formats capables de se déployer à l’international et imaginons des idées qui génèrent à la fois de l’émotion pour le public et des résultats mesurables pour nos clients. La majorité de nos concepts expérientiels sont sold out, et ce n’est pas un hasard : ils répondent à une demande identifiée en amont.
Notre singularité repose sur un modèle intégré, où la data nourrit la création et la création se connecte à la performance. À la croisée de la technologie, des médias ou du brand content et de la production d’expériences, nous identifions les audiences, détectons les signaux culturels émergents, concevons les contenus ou expériences correspondants, puis les distribuons et les monétisons à l’échelle internationale.
C’est cette approche data-driven qui permet, par exemple, à Paris Secret de s’imposer comme l’un des médias “bons plans” les plus suivis à Paris, avec une communauté qui dépassera bientôt le million d’abonnés. Chaque contenu est pensé, analysé et calibré à partir des comportements, attentes et signaux que nous observons en temps réel.
JUPDLC : Comment la data nourrit-elle votre modèle ?
Fanny Lebizay : Notre stack data est large et intégrée à l’échelle mondiale. Nous analysons différents types de données :
- la data transactionnelle (achats, fréquence, panier moyen, récurrence),
- la data comportementale (navigation, wishlist, abandons),
- la data géographique et contextuelle,
- ainsi que les signaux éditoriaux issus de nos plateformes média et les passion points révélant les affinités culturelles.
Mais la data seule ne crée pas de valeur : c’est sa capacité à se transformer en stratégie qui fait la différence.
Nos équipes croisent ces signaux pour identifier des clusters d’audience, détecter des moments clés et repérer des affinités émergentes. Pour une marque, cela se traduit de manière très concrète : quel territoire activer, dans quelles villes, à quel pricing, avec quelle mécanique de distribution, et avec quel écosystème média ou brand content associé aux objectifs et à la cible.
Grâce à nos médias propriétaires et à nos marketplaces, nous construisons des segments d’audience très précis. Nous pouvons, par exemple, cibler des utilisateurs ayant déjà acheté des expériences liées à la F1 ou au LIV Golf, pour toucher une audience premium, engagée, naturellement en affinité avec les univers sport, lifestyle ou luxe.
Cette approche nous permet de proposer des activations contextualisées, data-informed et orientées ROI, à la fois en physique et en digital.
JUPDLC : Prenons un cas concret : comment un signal data faible (par exemple, une tendance émergente détectée dans vos 35 marchés) devient-il une recommandation créative pour un annonceur ? Quel est le processus de décision ?
Fanny Lebizay : Pour nous, un signal faible n’est jamais anecdotique : c’est une hypothèse à explorer. Il peut s’agir d’une hausse progressive d’engagement autour d’un univers culturel dans plusieurs marchés ou villes, combinée à de bons indicateurs de conversion sur un format précis. Ce n’est pas encore une tendance massive, mais c’est un indicateur avancé que nous devons capter tôt.
Nous le détectons, le testons à petite échelle, souvent avec les cellules innovation de nos clients, puis analysons sa traction. Si les résultats sont solides, nous structurons le concept et le déclinons en sous-concepts adaptés aux marchés, aux audiences et aux objectifs. La data ne sert donc plus seulement à mesurer la performance après coup : elle devient un véritable moteur créatif et un outil stratégique pour guider la décision.
Notre avantage structurel, c’est aussi notre communauté propriétaire à grande échelle. Là où d’autres imaginent un format en espérant trouver son public, nous savons déjà à qui l’adresser, comment l’activer via médias et brand content, et comment le distribuer via nos marketplaces. Cette intégration nous permet de gagner en rapidité, de réduire le risque créatif et d’optimiser la performance dès le lancement.
JUPDLC : Au-delà de l’analyse rétrospective, utilisez-vous la data de manière prédictive ? Comment testez-vous et optimisez-vous les expériences en temps réel pendant leur déploiement ?
Fanny Lebizay : Oui, c’est au cœur de notre modèle. Nous utilisons des modèles prédictifs pour estimer la demande, anticiper les pics de conversion et optimiser le pricing avant même le lancement.
Pendant le déploiement, nous pilotons chaque expérience comme un produit digital : A/B testing créatif, ajustement du mix média, adaptation des créneaux et des messages, ou encore modulation tarifaire selon la vélocité des ventes.
Une campagne n’est jamais figée : elle s’optimise en continu. Cette culture du test & learn améliore la rentabilité en temps réel, limite le risque et enrichit notre intelligence collective pour les lancements suivants. C’est cette hybridation entre data, créativité et optimisation constante qui fait notre force.
JUPDLC : Votre modèle vertical intègre Fever, Dice, Secret Media Network et Fever Originals. En quoi cette intégration vous donne-t-elle un avantage en termes de collecte et d’exploitation de la data ?
Fanny Lebizay : Notre modèle intégré est un vrai atout structurel. Avec Fever, nous disposons de data transactionnelle à l’international. Dice nous permet de toucher des audiences musicales très engagées. Secret Media Network capte les signaux culturels en amont, et Fever Originals transforme ces insights en expériences propriétaires.
Peu d’acteurs peuvent observer un intérêt naissant, le tester via le média et le brand content, le transformer en produit puis le distribuer à l’échelle internationale tout en gardant la maîtrise de la data à chaque étape. Cette continuité crée un véritable cercle vertueux.
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JUPDLC : Comment mesurez-vous l’impact d’une expérience au-delà des métriques classiques ? Avez-vous développé des KPIs propriétaires pour mesurer la “qualité” de l’engagement ou le sentiment de marque ?
Fanny Lebizay : Les ventes restent un indicateur important, mais elles ne sont jamais une fin en soi. Nous adoptons une lecture plus large de la performance, qui combine données quantitatives et qualitatives, grâce à l’écosystème intégré des marques du groupe.
Nous avons notamment développé des scores internes pour évaluer la valeur relationnelle d’une expérience : sa capacité à générer recommandation, fidélité et réengagement dans le temps.
Concrètement, nous mesurons l’impact émotionnel, la performance transactionnelle et les résultats digitaux liés aux campagnes média et brand content. Pour nous, l’objectif n’est pas seulement de vendre, mais de créer une relation durable avec le public.
JUPDLC : Dans votre interview précédente, vous évoquiez l’IA comme évolution clé pour la personnalisation. Où en êtes-vous concrètement ? Utilisez-vous déjà des modèles d’IA pour recommander des expériences ou personnaliser les parcours utilisateurs ?
Fanny Lebizay : Nous ne sommes plus dans la théorie : l’IA est déjà appliquée concrètement chez nous. Notre algorithme repose sur des modèles de recommandation qui adaptent les expériences selon les comportements passés, la localisation, les historiques transactionnels et les signaux d’intention. L’objectif est simple : proposer la bonne expérience, au bon moment, à la bonne audience.
Nous travaillons aussi sur la segmentation dynamique et l’optimisation automatisée des messages marketing, que ce soit pour les expériences, les campagnes média ou le brand content.
Dans cette logique d’innovation, Fever participe au programme pilote advertising d’OpenAI aux États-Unis, au sein de leur Lab. Nous collaborons avec leurs équipes pour tester de nouveaux formats publicitaires personnalisés et pilotés par IA, spécifiquement pensés pour le live entertainment.
L’idée n’est pas d’interrompre l’expérience, mais de l’enrichir. Comment l’IA peut-elle recommander plus intelligemment ? Comment peut-elle proposer des contenus ou expériences vraiment alignés avec les centres d’intérêt des audiences ? Ce partenariat nous permet de contribuer à la définition des futurs standards de l’AI-driven advertising, tout en restant fidèles à notre modèle : data, personnalisation et performance.
Demain, une expérience de marque ne sera plus un événement ponctuel, mais un parcours personnalisé à grande échelle. C’est exactement là que la data et l’IA deviennent stratégiques.
Pour en savoir plus sur Fever, rendez-vous sur sa page dédiée !
