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La révolution de la data : bien cerner son périmètre pour mieux cibler

Programmatique

04/03/2016

Rob Bradley, directeur de la publicité numérique, programmatique et data de CNN International
Rob Bradley, directeur de la publicité numérique, programmatique et data de CNN International

Rob Bradley, directeur de la publicité numérique, programmatique et data de CNN International

À quel moment les médias modernes ont-ils compris que les données deviendraient leur avenir ? Ce moment est difficile à déterminer avec précision, mais il est incontestable que l'influence de la data est appelée à perdurer et qu'elle ira en s'amplifiant. Les données et leur compréhension ont un rôle à jouer à tous les stades de l'activité d'une entreprise du secteur médiatique : pour comprendre une audience, alimenter un algorithme ou encore renseigner des enchères en temps réel.

Une audience perd de sa valeur si on ne parvient pas à la comprendre, à réagir au comportement de nos utilisateurs ou mettre les informations analysées au service de nos annonceurs. La tâche semble délicate, n'est-ce pas ? En effet, cela serait purement et simplement impossible sans une compréhension approfondie des données.

Prenez par exemple la manière dont on les utilise pour appréhender et cibler une audience. Vaut-il mieux commencer avec un ensemble de données portant sur un public large pour le resserrer et optimiser ainsi le ciblage, ou commencer par un ensemble de données plus restreint pour ensuite l'élargir, si la réception est mauvaise ou qu'elle reste en deçà du possible ?

Une expérience de quatre ans, acquise en gérant des données d'éditeurs sur plusieurs plateformes de gestion, m'a fait comprendre que cet équilibre est essentiel au succès d'une campagne fortement personnalisée. La plateforme est cruciale pour créer des ensembles de données à la fois larges et restreints qui s'optimisent réciproquement de façon dynamique. Il est indispensable que la segmentation soit fluide, car une audience définie ne se comportera pas toujours de la même manière d'une campagne à l'autre. Et pour garantir le succès d'une campagne ou de la suivante, le meilleur moyen est de se servir de l'analyse des données en temps réel et du reporting au client pour délivrer un message marketing sur-mesure.

La mauvaise nouvelle pour les éditeurs de plus petite taille, c'est que seules des données à vaste échelle permettent de commencer grand pour resserrer la segmentation et atteindre ainsi les objectifs de performance. Et si vous ne disposez pas de données à vaste échelle au départ, comment allez-vous faire pour optimiser ? Certains propriétaires d'entreprises médiatiques d'Europe occidentale et des États-Unis peuvent recourir à des données tierces, mais d'autres régions devront batailler pour trouver un volume significatif de données exactes, voire de données tout court.

Bien sûr, il est possible d'acheter ce volume d'autres manières : les vastes audiences sont à la disposition de n'importe quel annonceur heureux de dériver sur l'océan des données existantes. Moi-même, je pourrais investir de l'argent dans Facebook pour amplifier un message sur une page de divertissement si je voulais cibler un groupe d'utilisateurs par leurs données démographiques ou leurs intérêts, n'importe où dans le monde.

Cependant, qu'en est-il du contexte, de l'environnement et de l'audience naturelle d'un site, exploités durant plusieurs années afin de fournir un contenu de qualité ? Cela a son importance, avant même que les données n'entrent en jeu.

Le commerce programmatique s'est battu pour gagner en crédibilité pendant ses jeunes années, mais lorsque les éditeurs de premier rang ont fait leur entrée dans l'arène, le programmatique est devenu un moyen d'atteindre des audiences premium. Les éditeurs haut de gamme ont aussi apporté avec eux certaines garanties relatives à la fraude publicitaire – nous apprécions que ce soient des humains et non des robots qui voient nos annonces - et les commerciaux pouvaient être assurés que même en l'absence de données appuyant leurs résultats, ils savaient largement quel type d'utilisateurs haut de gamme leur message allait atteindre.

Nous devons faire attention à ne pas trop nous reposer sur les données. En effet, une formidable solution créative dans un contexte pertinent peut réussir sans autre moyen, et il vaut mieux ne pas risquer de lasser un utilisateur en le ciblant de manière excessive. Toutefois, dans l'ensemble, les aspects positifs sont de loin supérieurs aux aspects négatifs, si nous savons rester raisonnables.
En réalité, des décisions pilotées par l'usage des données sur le plafonnement de la fréquence des annonces et le reciblage peuvent enrichir l'expérience de l'utilisateur et diminuer son désir d'installer l'un de ces ennuyeux ad-blockers.

Avec l'avènement de la réglementation de l'Union Européenne s'appliquant aux nouvelles lois de collecte et d'activation de données, Il est également important que notre industrie se montre raisonnable dans ses choix d'optimisation, par simple respect des usages de la profession.

À mon sens, le domaine le plus approprié pour l'usage des données dans ses pleines capacités demeure cependant celui du reporting. Tâche fastidieuse qu'il n'y a pas très longtemps encore on déléguait au plus jeune membre du personnel, le reporting riche en données permet aux éditeurs de fournir une véritable analyse d'audience à leurs clients.

Dans une période où l'on se bat pour le moindre dollar publicitaire, c'est à l'éditeur que revient la responsabilité de faire la différence dans les taux de clics.

Il existe un vaste éventail d'indicateurs complexes - visibilité, engagement, durée de temporisation et comportement de l'audience avant, pendant et après la visite de notre site – que nous pouvons utiliser pour raconter une histoire importante : quel type d'audience a vu votre annonce, comment elle y a réagi, quelle a été son étape suivante, et comment nous pouvons mieux la servir à l'avenir. Ce n'est qu'alors que notre secteur pourra vraiment dire qu'il ne compte pas uniquement sur le volume, et qu'il comprend pleinement l'opportunité que représente la révolution des données.


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