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Associer data et programmatique pour des campagnes plus performantes

La personnalisation des campagnes marketing a franchi une nouvelle étape avec l'émergence des plateformes programmatiques. Celles-ci augmentent la réactivité des annonceurs en automatisant les prises de décision complexes, un gain de temps qui autorise à multiplier les niveaux de personnalisation, à faire 10, 100 ou 1 000 campagnes au lieu d'une. Mais comment réussir à combiner ainsi agilité et précision dans la construction de ses campagnes ?

L'ESSOR DU PROGRAMMATIQUE

Pour Samboy Camara (fifty-five), « il y a toujours eu du programmatique dans le digital. Le levier display, qui était jusque-là acheté avec des méthodes traditionnelles, est en train de devenir de plus en plus automatisé. Sur les marchés les plus avancés, 80% des achats digitaux sont réalisés en programmatique... Qui dit programmatique dit modes d'achats automatisés et données permettant d'acheter intelligemment les bons profils. C'est là que se pose la question de la collecte, pour faire en sorte de disposer d'un réel avantage concurrentiel.

Pour rappel, on distingue communément trois types de données :

  • Les données first party : certaines entreprises sont richement dotées, comme les opérateurs télécoms, alors que d'autres sont plus "data poor", car elles n'ont pas de points de contact directs avec leurs clients. Cette donnée est rare, mais c'est incontestablement celle qui a le plus de valeur, car elle permettra de vous positionner avec le plus de singularité.

  • Les données second party : c'est la data issue de partenaires, comme des annonceurs qui disposent de jeux de données (échanges de données ou échanges financiers).

  • Les données third party : elles seront louées à des spécialistes de l'achat de données. Ces data très étendues permettront de rechercher des signaux complémentaires afin d'enrichir la connaissance client.

L'univers est totalement fragmenté, avec une multitude de devices, de systèmes d'exploitation, etc. Il convient donc de réconcilier l'utilisateur sous son identité unique. La maturité montre qu'on se dirige de plus en plus vers un marketing des segments, un marketing des audiences. La DMP a l'ambition de réunir des données issues de sources variées pour les mettre en cohérence. »

REUNIR AUTOUR DE LA TABLE TOUTES LES PARTIES PRENANTES

Dès lors que l'on veut adjoindre au marketing programmatique les ressources du big data, la première difficulté consiste à faire converger les enjeux. Car, « si vous faites le compte des acteurs impliqués dans une campagne , observe Samboy Camara (fifty-five), on descend très rarement sous la barre des cinq interlocuteurs ! Or, aujourd'hui, la notion de temps réel devient une obligation. Le programmatique a justement vocation à simplifier la phase de gestion des campagnes. L'automatisation permet de gagner du temps pour éviter les points bloquants. Cela implique toutefois un réajustement organisationnel pour passer d'une approche "patrimoniale" de la donnée (data = stock) à une vision en termes de circulation (data = flux).»

Fiona Ongaro (La Fourchette) confie ainsi avoir « recruté quelqu'un qui fait avant tout figure d'électron libre, c'est-à-dire qu'il n'est pas rattaché à un pôle Métier en particulier » mais reconnaît : « Nous avons encore du mal à identifier la bonne organisation. » Pour Kamal Mouhcine (Turn), il est important de créer ce rôle transverse notamment pour démontrer la valeur ajoutée des plateformes data pouvant préfigurer de l'automatisation. « Pour les organisations qui ont une taille critique, la DMP présente un réel intérêt. Encore faut-il parvenir à démontrer cet intérêt, d'ou l'importance du rôle dévolu au CDO. Lors de la mise en place d'une DMP, il convient de commencer par démontrer des choses très simples. »

Ce travail de démonstration est essentiel, d'autant qu'au final, « comme avec des tels projets [data], le ROI à court terme est difficilement lisible, il est bien difficile de prioriser » (Fiona Ongaro, La Fourchette). En retour, le big data est une opportunité d'ancrer dans l'opérationnel un réajustement organisationnel. Julien Cafede témoigne ainsi du cas d'Auchan. « Notre DMP nous permet notamment de créer et utiliser des segments des données dynamiques que nous pouvons ensuite plugger à nos plateformes partenaires. Aujourd'hui, les entités e-commerce, Drive, Direct, Proximité, etc. ont été regroupées sous une nouvelle entité : "Auchan Retail" ; il s'agit désormais de les faire communiquer plus étroitement et le big data semble être une bonne clé d'entrée. »

AVOIR UNE APPROCHE UNIFIEE

La réconciliation de données hétéroclites constitue sans conteste une priorité majeure pour tout annonceur souhaitant renforcer la personnalisation de ses campagnes. Chez La Fourchette, qui propose déjà la personnalisation dans les e-mails, l'ambition est bien « de disposer d'une meilleure vue à 360 degrés du client, en nous appuyant sur nos propres données. » Comme bien d'autres, « La Fourchette n'a pas forcément vocation à aller vers des partenaires pour les jeux de données. » Et bien que l'on entende nombre d'annonceurs s'avouer dépassés par les quantités colossales de données collectées, certains rencontrent dans les faits des problèmes de volumétrie sur leurs data 1st party.

C'est par exemple le cas chez Auchan. Julien Cafede s'en explique. « Malgré un volume important de data, nous sommes confrontés à une problématique liée au volume de contacts adressables. Le premier frein est le taux de matching qui varie énormément entre nos partenaires. A titre d'exemple, Facebook retrouve entre 40 et 60 % des adresses que nous lui communiquons et parvient à toucher la moitié de ces utilisateurs. Pour Google, le taux et entre 20 et 40 % et la portée s'avère désastreuse. Un acteur comme Criteo nous offre la possibilité d'avoir un taux de matching très intéressant, mais, contrairement à Facebook ou Google, il ne dispose pas de réseau en propre et donc de nouvelles problématiques se créent.

Conséquence directe de la faible volumétrie : dès que l'on souhaite toucher nos affinitaires, nous avons du mal à générer un volume conséquent de CA. L'une des solutions : se tourner vers des scénarii de look alike, et le seul acteur performant et pertinent dans ce domaine aujourd'hui, c'est Facebook... » Kamal Mouhcine (Turn) préconise donc « un gros travail en amont en termes de structuration de la first party data », avec pour objectif, la possibilité de« recourir à une plateforme unifiée, extrêmement intéressante en ceci qu'elle permet d'éviter les déperditions (...). Multiplier les outils technologiques, c'est prendre le risque de s'exposer à un problème de communication entre tous ces outils. Rares sont les technologies qui unifient complètement l'approche, depuis la collecte jusqu'à l'exécution. »

UNE NOUVELLE DONNE STRATEGIQUE

Au-delà des choix technologiques, « ce qui fait la richesse des plateformes programmatiques, c'est l'exploitation des données propres » rappelle Kamal Mouhcine (Turn). Cette nouvelle donne apporte deux novations dans le pilotage de la stratégie marketing. La première consiste à « délaisser l'approche en termes de volume, ou l'objectif est de faire le maximum de conversions. Les indicateurs choisis doivent être les plus proches possible de votre équation économique, afin de rémunérer au mieux les bons partenaires. » (Samboy Camara, fifty-five) La deuxième novation découle de la première. Le rapport aux agences évolue. Dès lors, « le rôle des agences passe par le conseil. Celles-ci doivent être en capacité de réunir autour de la table toutes les parties prenantes. Sur la partie Média, l'agence de demain n'est pas une agence qui opère, mais une agence qui conseille. » En corollaire, l'annonceur doit veiller à ramener de la valeur vers lui, à conserver les « learnings » des campagnes ; car « le KPI principal en programmatique, c'est la vision du Marketing Director. »

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