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Deux questions à poser sur les données pour définir les performances de votre display

Le 18/11/2015 à 20:42 par Franck Lewkowicz

Quelques enseignements du DG France de Quantcast pour tirer le meilleur profit du programmatique.

Alors que le budget des marques alloué au programmatique est de plus en plus conséquent, les responsables marketing exploitent-ils véritablement tout le potentiel du programmatique ? Pour obtenir de bonnes performances grâce au programmatique, il est indispensable aux  annonceurs de disposer de données en temps réel. En effet, la nature prédictive de la modélisation des données au début du tunnel de conversion devient un facteur essentiel. Les modèles de ciblage permettent de définir l'audience à laquelle seront diffusées les publicités et, qu'ils aient été créés à partir de données de conversion, de données de gestion de la relation client voire de critères de recherche, ils se doivent d'être précis et de permettre à la marque d'évoluer.  De nos jours, les annonceurs sont extrêmement perspicaces et ceux qui poseront les bonnes questions à leurs partenaires technologiques seront à même d'élaborer une stratégie publicitaire digitale globale qui portera ses fruits. Mais quelles sont les bonnes questions à poser ?

Question 1 : Quelles sont vos sources de données ?

Cette question permet de révéler un différenciateur essentiel dans la qualité des données : les données sont-elles propriétaires ou ont-elles été achetées à un tiers ?L'achat de données tiers entraîne deux problèmes majeurs. Imaginons par exemple que je sois un annonceur et que je veuille cibler des hommes célibataires de 25 ans qui souhaitent acheter des écouteurs. Il est peu probable que ce segment spécifique existe en tant que tel. Je décide donc de ratisser large et d'acheter tous les hommes âgés de 20-30 ans (célibataires ou non) et ceux qui sont sur le marché de l'électronique. Résultat : mes publicités seront diffusées à un nombre colossal d'utilisateurs.  Or, il n'y a aucune garantie que ces différents segments se chevauchent ; dès lors, la probabilité que je vise le segment précis que je souhaitais est extrêmement faible. Les fournisseurs de data doivent être en mesure de naviguer et de manipuler l'ensemble des données, car une audience de niche, ce n'est finalement qu'une niche. Les nuances indispensables pour dénicher le groupe de clients parfait ne sont d'aucune utilité si nous ne pouvons analyser un ensemble complet de données plutôt que des segments séparés, prêts à l'emploi. 

 Si les données que vous utilisez pour vos publicités ne sont pas propriétaires, non seulement vous risquez de cibler les mauvais cookies, mais également de les cibler après qu'ils ont effectué leurs achats.

 Si vous achetez des données tierces, c'est impossible qu'il s’agisse de données en temps réel. Imaginons que cela prenne quinze jours pour rassembler les cookies qui manifestent un intérêt pour des écouteurs. Combien de temps cela prend-il pour acheter des écouteurs en ligne ? Après deux semaines, même la personne la plus indécise aura déjà acheté les siens ou changé d'avis.

 Question 2 : À quel point vos données sont-elles actuelles ?

La précision de la modélisation de l'audience dépend du degré d'actualité des données. Le décalage entre le moment où les données sont collectées et le moment où elles permettent de prendre une décision est un facteur essentiel d'efficacité marketing en ligne. Pensez à votre propre comportement de navigation : la plupart des utilisateurs ne naviguent que très peu de temps avant de faire leur choix. Dès lors, le moment où vos publicités seront diffusées DOIT correspondre au moment où ils manifestent les signaux forts de leur intention d'achat. C'est possible uniquement grâce aux données en temps réel. Sans ces données en temps réel, les décisions en matière de publicité se prennent de semaine en semaine ou de mois en mois et non d'heure en heure ou au jour le jour. À cause de ce décalage, le potentiel du programmatique n'est jamais totalement mis à profit : les utilisateurs sont passés à autre chose ou ont déjà acheté le produit. Si cela se trouve, une publicité sur un produit ou un service qu'ils ont déjà acheté ou qui ne les intéresse plus leur a été diffusée.  À cause des données statiques de tiers, l'annonceur ne reverra plus ce cookie. En temps réel, nous entrons en contact plusieurs fois avec des cookies et nous les évaluons en fonction des modèles de l'annonceur. Le cookie manifeste différents comportements (par ex. il navigue sur Internet pour rechercher des chaussures ou parcourt des blogs de mode) affichant les mêmes schémas de navigation que les clients de grande valeur. Dans cet exemple, nous diffuserions à ce cookie une publicité qui lui permettrait d'avancer dans le tunnel de conversion et de devenir client. Grâce aux données en temps réel, les annonceurs peuvent évoluer au sens large grâce à leur dispositif marketing en ligne.

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