Quel est l'interet de la data pour optimiser le ciblage publicitaire - awarness / acquisition /reciblage ?

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MODIFICATION DE QUEL EST L'INTERET DE LA DATA POUR OPTIMISER LE CIBLAGE PUBLICITAIRE - AWARNESS / ACQUISITION / RECIBLAGE ?


1. Comprendre la data 1st, 2nd et 3rd party:

De manière générale, déterminer quel type de data vous permettront d’obtenir les meilleurs résultats dépendra de vos objectifs et de l’utilisation que vous en ferez. C’est pourquoi il est important de bien identifier quels sont les différents types de datas disponibles dans l’écosystème digital. Il est donc nécessaire de comprendre les différences entre les données 1st, 2nd & 3rd party.

1st PARTY DATA La 1st party data correspond aux données qui vous sont propres. Cela correspond à l’ensemble des datas que vous collectez directement de vos clients et/ou prospect à partir de votre CRM, des inscriptions à une newsletter, à vos followers sur vos réseaux sociaux, etc. Etant donné qu’il s’agit de la data que vous collectez directement de vos clients ou prospects, il est généralement admis qu’il s’agit de la data la plus précise et pertinente.

2nd PARTY DATA La donnée 2nd party correspond à la data 1st party d’une autre société qui lui a été partagée. Cette 2nd party data peut être directement achetées auprès de la société à laquelle elle appartient ou peut être partagée dans le cadre d’un partenariat. La 2nd party data intègre parfois les mêmes types d’information qui sont déjà collectées par la 1st party data. C’est pourquoi il est important d’en évaluer la qualité au fur et à mesure du partenariat car sa valeur réside dans les attributs & informations que vous ne possédez pas déjà.

3rd PARTY DATA La donnée 3rd party correspond à la data sourcée et agrégée par une entreprise qui n’est pas émettrice de cette donnée mais plutôt qui la collecte pour la revendre sur des plateformes spécifiques. L’avantage de la donnée 3rd party est de maximiser l’ampleur et la portée de vos actions marketing Les spécialistes du marketing utilisent ce type de données pour développer des segments d’audience et approfondir la compréhension et le ciblage de leurs campagnes medias. La donnée 3rd party intègre par exemple des données socio démographiques, d’intention, de centres d’intérêts, comportements, etc.

Toutes ces données sont accessibles et actionnables soient en propres parce que propriété d’un annonceur ou d’un éditeur (First party et Second Party) soient à la location auprès d’acteurs producteurs de données (third party)


2. La data comme matière première d’optimisation du ciblage La data a depuis très longtemps été la source des solutions de ciblage. Depuis l’invention des études d’audience sur chacun des médias. Sur le digital la donnée permet, grâce aux différentes solution technologiques (DMP, Datalake, Adservers,…) de déployer des stratégies de segmentations d’audience et de scénarisation des messages. Il s’agit d’identifier et de construire des segments d’audience que l’on décidera d’exposer à ses messages publicitaires. Messages publicitaires qui seront scénarisés en fonction de critères de ciblages déterminés. La segmentation consiste à optimiser les investissement média d’une campagne auprès d’une cible marketing qui portera un intérêt ou qui aura eu un comportement correspondant au produit défendu par la campagne publicitaire d’un annonceur. Un distributeur cherchera par exemple à cibler des jeunes de mères de famille pour promouvoir une promotion sur des couches pour bébés alors que ce même distributeur adaptera son message auprès d’un cible célibataire pour diffuser une autre promotion plus adaptée à ce segment.

La data, au travers des solutions technologiques (DMP, Datalake, Adserver,…) permet aux acteurs (anonceurs, régies, agences) de scénariser les messages au sein d’un segment d’audience.

Par exemple (théorie): • Premier message (Awareness) : diffusion d’un format de type vidéo par exemple permettant de présenter la marque, son produit ou son service • Deuxième message (Trafic) : un message orienté produit qui incitera l’internaute à se renseigner sur ce produit ou service. • Troisième message (Acquisition) : diffusion d’un message spécifique en fonction des actions précédentes (visite sur le site ou non, clic ou non sur le format, interaction avec le format ou non,…) afin de convaincre l’internaute d’acheter le produit ou souscrire au service. • Quatrième message (Retargeting) : diffuser une offre spécifique ciblant les internautes ayant visité le site de l’annonceur sans convertir.


3. Quelle data pour quel objectif :

La first party data, la plus riche et fine permettra à l’annonceur de déployer des logiques d’upsell et/ou de cross-sell au sein de ses produits sur un clients déjà acquis. Un assureur proposera une offre habitation à un client Auto.

La Second et la 3rd party serviront essentiellement à prospecter de nouveaux clients. Notre assureur a un partenariat avec une annonceurs Auto (Second Party). L’assureur ciblera ces « personnes » venant d’acquérir une voiture tout en excluant ses propres assurés Auto. La 3rd party permettra de reconnaître des profils aux comportements indiquant une intentions présupposées (intentionnistes) tout en excluant ses propres assurés Auto.


4. La data First Party, la mère de toutes les stratégies d’optimisation :

Si nous entendons l’optimisation comme une premier lieu le fait de développer des stratégies de segmentations d’audience et de scénarisation des messages, alors la first party est la première matière à mobiliser dans les activations média car c’est la donnée la plus riche en informations sur le profil de clientèle de l’annonceur.

L’optimisation des campagnes consistant au final à accroître les retours sur investissements média selon les indicateurs de performances retenus en fonction des objectifs recherchés (Notoriété, Trafic, conversions, panier moyen, rentabilité, …)

Cette first Party Data permettra donc de construire des segments d’audiences. De ces segments d’audience différentes stratégies seront envisageables : • Identification de profils clients types qui serviront de base pour aller exposer des profils « jumeaux » au sein d’inventaires publicitaires achetés • Déterminer des logiques d’exclusions d’audience qui permettront de ne pas diffuser de messages publiciatires au sein d’inventaires ne correspondants pas à la cible de prospection recherchée • De tirer de enseignements marketing sur les profils prospects recrutés et donc d’estimer parfois des décalages entre nouveaux clients et cibles marketing initiales.

La data permet donc de mieux cibler les campagnes via des segments spécifiques, d’optimiser les messages en fonction de critères d’action définis (exposition, clic, visite sur le site, …) et le cas échéant de produire des insights utiles au services marketing des annonceurs.

Pour être efficace la data doit être monitorée à travers des solutions de dashboarding et de mesures adéquates tout en maximisant l’utilisation des algorithmes disponibles sur le marché.


Auteurs : Charlotte JOURDAN (Head of Digital & Data – UM) Jean-Damien AGURTO (Head of Digital & Data – Initiative Pierre-Emmanuel CROS (Managing Partner – IPG Mediabrands), membres de l'UDECAM