Les consommateurs n’ont jamais eu autant de choix. Il existe désormais un large éventail de canaux marketing (publicité en ligne, réseaux sociaux, mobile, vidéo et TV) pour interagir avec ses différentes audiences, avec à la clé de nombreux points de contact pour les consommateurs. Les annonceurs ont donc de plus en plus de possibilités pour influencer clients et prospects. Revers de la médaille : il leur est désormais plus difficile de prévoir sur quel canal les budgets marketing affectés seront les plus efficaces.

Il ne s’agit plus de toucher un large public sur un seul point de contact et via une seule expérience. Prenons par exemple un téléspectateur qui regarde un match de football. Auparavant, tous les fans de football voyaient la même publicité à la mi-temps. Aujourd’hui, l’expérience du consommateur est plus diversifiée. Certains se connectent sur Twitter, Facebook et d’autres réseaux sociaux pour participer à des conversations, là où d’autres suivent la rencontre depuis leur smartphone, leur tablette, ou via un service de rediffusion en ligne. Chaque appareil, application, réseau social et éditeur représente une opportunité marketing à part entière. Ces nouveaux canaux permettent de collecter des données sur le consommateur lui-même, les volumes de trafic, les interactions ainsi qu’une grande quantité d’indicateurs clés de performance. Néanmoins, malgré toutes ces données, il reste très difficile pour les annonceurs de savoir comment obtenir un ROI optimal et comment proposer aux consommateurs l’expérience la plus adaptée dans le but de les fidéliser.

Parallèlement aux défis auxquels les annonceurs font actuellement face, à savoir reconnaître et privilégier les clients à fort potentiel, ou encore mesurer l’impact d’un canal sur un autre, d’autres problématiques apparaissent, liées au traitement de ces gigantesques volumes de données. Comment les annonceurs peuvent-ils non seulement comprendre les données mais également les utiliser et les exploiter ?

Le volume de données disponible donne le tournis. Or, toutes les entreprises ne comptent pas un analyste de données parmi leur personnel, et encore moins un ingénieur spécialisé dans ce domaine. Il leur est toutefois possible de réduire sensiblement les spéculations hasardeuses autour des campagnes grâce à des outils de profilage automatique des audiences, capables d’identifier les mouvements intervenant parmi les millions de données générées, en ligne et hors ligne, via les interactions avec les utilisateurs. Les annonceurs peuvent désormais s’appuyer sur des programmes adossés à l’intelligence artificielle qui peuvent, à partir d’informations de qualité, apprendre rapidement et prendre des décisions en temps réel. Pour exploiter ces données correctement, nous devons décloisonner notre approche des données et permettre à chaque canal d’informer les autres et inversement.

C’est exactement ce en quoi consiste une plateforme de gestion de données (DMP). Celle-ci permet d’exploiter et d’optimiser la valeur de vos données client, d’améliorer l’expérience client et d’augmenter votre ROI avec une efficience accrue. Comment définir un DMP ?

Du concept à la pratique

Fondamentalement, il s’agit d’un hub marketing qui absorbe les données générées par l’ensemble des activités marketing de votre marque, de vos bases de données commerciales et marketing ainsi que celles issues de votre site web, de vos réseaux sociaux et de vos programmes de fidélité. Un DMP intègre toutes ces informations de manière à mieux orienter les décisions marketing et obtenir ainsi de meilleures performances. Il est également possible d’enrichir ce vivier en incorporant des données tierces issues de sources fiables telles que Nielsen, Acxiom ou Neustar. L’idée : dresser un panorama global des profils types de vos clients, dans l’optique d’influencer davantage de clients présentant un profil similaire.

Voici pour le concept. Mais en pratique, qu’en est-il ? Savoir si l’internaute est un client existant, s’il a effectué des recherches sur des sites contextuellement pertinents, s’il renouvelle son abonnement via le centre d’appel, s’il suit la marque sur Twitter… autant d’informations susceptibles d’aider l’annonceur à prendre une décision éclairée pouvant entraîner une conversion. L’individu peut se voir proposer d’être contacté par le centre d’appel durant sa visite sur le site web, de se faire renvoyer une promotion Twitter par SMS pour synchroniser les canaux de communication, ou d’être ciblé par une publicité en ligne pertinente. Le DMP peut également servir à cibler de nouvelles audiences incrémentales. Les données déduites à partir des utilisateurs connus et authentifiés peuvent aider les annonceurs à interagir avec les utilisateurs anonymes non authentifiés. Cela permet d’augmenter sensiblement le champ d’action du DMP et la performance potentielle que l’on peut en retirer.

L’objectif prioritaire du DMP est de filtrer la masse de données issues du Big Data et de transformer en temps réel ces mégadonnées en informations décisionnelles exploitables. Si des inefficacités persistent autour du type de données pouvant être utilisées et qu’une approche compartimentée des différents canaux prédomine encore, les annonceurs sont désormais capables d’exploiter de manière plus pertinente des volumes croissants de données propriétaires grâce à une méthodologie entièrement transversale.

Cette méthodologie multicanal peut influencer la façon dont l’annonceur invite les consommateurs à interagir avec la marque. Par exemple, un utilisateur clique sur la bannière publicitaire d’un voyagiste pour un produit particulier. Lorsqu’il arrive sur le site web, du contenu relatif au produit s’affiche. L’utilisateur quitte le site puis y revient quelques jours plus tard via un moteur de recherche, là où était apparue la bannière initiale, et ce à la suite d’une analyse des interactions passées. En arrivant sur le site, le consommateur montre de nouveaux signes d’intérêt : il s’inscrit mais ne finalise pas son achat. S’étant enregistré, il passe d’un profil anonyme montrant certains comportements à celui d’utilisateur authentifié présentant des attributs CRM pertinents et des données exploitables détenues par l’annonceur. Davantage de données consommateurs et de canaux marketing sont désormais disponibles pour aider une marque à transformer le client en actif.

Maximiser les données pour mieux les exploiter

Les annonceurs possédant des ensembles de données CRM et une base d’utilisateurs authentifiés sur une large gamme d’appareils, peuvent exploiter les données explicites afin d’interagir avec leurs clients sur tous leurs périphériques et corréler ainsi les activités marketing. Il est plus complexe de relier des consommateurs anonymes à travers plusieurs appareils. Cela est possible en utilisant des fonctions de modélisation probabiliste afin de calculer la probabilité qu’un utilisateur soit le même sur plusieurs périphériques. Il s’agit alors de cartographier des comportements similaires tels que la navigation sur des sites ou les activités intra applicatives, ainsi que des points de données tels que la localisation et les points de connexion Internet.

Dans un DMP, plus il y a de données disponibles, plus l’intelligence artificielle sera en mesure d’analyser et de comprendre le consommateur. Cet afflux d’informations permet de recueillir davantage d’enseignements, avec à la clé des prises de décision plus éclairées. Les équipes marketing peuvent employer ces données pour intégrer les activités des différents canaux marketing et les faire travailler plus efficacement en synergie, tout en dégageant des corrélations qui permettront de délivrer des stratégies plus adaptées et des campagnes plus performantes. La qualité des messages et l’attractivité des visuels demeurent des éléments essentiels pour traduire ces corrélations en actions. Grâce au travail d’analyse conséquent effectué par le DMP, les annonceurs auront plus de temps pour s’interroger sur la véritable identité de leur audience et sur le contexte conduisant le consommateur à interagir et acheter. L’objectif : créer des campagnes plus pertinentes sur différents points de contact.

Le DMP permet de collecter les données pour en tirer des enseignements. Grâce à lui, l’apprentissage automatique génère des informations exploitables par l’homme, aidant celui-ci à atteindre un ROI marketing optimal. Dans un monde où les possibilités d’interaction avec le consommateur ne cessent de croître, l’heure est venue pour les annonceurs d’utiliser un DMP, de façon à libérer tout le potentiel de leurs données et répartir efficacement leur budget marketing ?

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Joe Peters est Directeur de Rocket Fuel Europe