Newsletter du Lundi
30/11/20

Paru dans la newsletter du

Leçon n° 3 : Affiner les sources de données, en local, en programmatique et dans le monde réel…

Qui ?

Sandra Castellani (en photo), directrice générale Accenture Interactive, Leonard Steger, country manager France de Zeotap, Isabelle Bordry, co-fondatrice de Retency, Julien Jonasch, data integration & activation director de Kantar Analytics, Bertrand Billoud, head of marketing communication de Kisio Digital (Keolis Group).

Quoi ?

Utiliser au mieux sa donnée propriétaire peut être facilité par le programmatique, mais également en développant des modèles personnalisés.

Comment ?

Le programmatique a bouleversé la manière de faire de la publicité. Annonceurs, agences et éditeurs peuvent en tirer profit pour développer leur data autonomie. Ils doivent aussi exploiter au mieux leurs données propriétaires, sachant que près de la moitié n’y parvient pas. Des prestataires comme Retency aident retailers et annonceurs à exploiter leurs datas en données opérationnelles. Dans le monde de la mobilité, très fragmenté, des alternatives aux GAFA existent.


Le programmatique a bouleversé la façon d’acheter des espaces publicitaires digitaux en introduisant la notion d’enchères en temps réel (RTB ou real time bidding) et d’autres techniques comme le header bidding, la black list, la white list, le deal avec priorité, etc. Un écosystème complexe qu’il vaut mieux savoir maîtriser puisqu’il pèse de plus en plus lourd : 64 milliards de dollars dans le monde en 2019, soit 65 % des investissements médias digitaux, 98 milliards et 68 % prévus en 2020. Comme l’explique Sandra Castellani, Dg d’Accenture Interactive, « Le programmatique permet d’affiner les ciblages en s’appuyant sur la data, dont les données first party des annonceurs issues du site, des apps, du CRM, des transactions offline ou des médias sociaux ». Quatre grands enjeux de la data programmatique des annonceurs :
1- S’assurer de la provenance et de l’origine des données third party dans un contexte post RGPD, et de l’usage que font les partenaires des first party data de l’annonceur.
2- Etudier la performance de ce processus d’achat média optimisé.
3- S’assurer de la transparence des coûts et de l’exécution des campagnes.
4- Gérer les talents
"Les équipes en interne doivent posséder un minimum de compétences pour traiter ce type d’achats médias digitalisés". Faut-il internaliser ses achats programmatiques, les externaliser, ou mixer les deux approches ? Les bons candidats à l’internalisation se trouvent chez ceux qui ont le digital au cœur de leur business (voyage, telcos), dont la first party datas est qualitative voire monétisable et qui possèdent chez eux les compétences digitales en data, programmatique et technologies. La chaîne d’hôtels Radisson qui dépend du digital pour le remplissage de ses chambres, opère dans un secteur plutôt désintermédié, et qui a besoin de se reconnecter à la connaissance des clients via les insights des campagnes programmatiques. Un projet piloté par un nouveau CTO qui a recruté les équipes. « Pour vérifier si vous êtes éligible à cette internalisation du programmatique, il faut adresser quatre chantiers : une phase d’analyse des coûts et des bénéfices (volume suffisant, staff technique), l’organisation sur le média digital voire le média au sens large (repenser les process), capter, motiver, intégrer les talents et gérer l’aspect technologique (choix entre 15 solutions potentielles de DSP) ». Les conseils d’Accenture avant de se lancer : établir un diagnostic complet pour évaluer son éligibilité et travailler sur différents scenarii (compter 8 à 12 semaines), avoir les bons sponsors en interne (par exemple, un membre de la direction générale), phaser ses ambitions, et communiquer en interne. Ce type de projet peut s'envisager à partir d'un budget d'achat d'1M€.
Piloter finement sa stratégie programmatique est indispensable, mais comment utiliser au mieux l’ensemble de ses données propriétaires quand on est annonceur ?
Un vrai défi, d’après une étude Salesforce, 43 % des annonceurs français ne parviennent pas à exploiter ne serait-ce que la moitié de leurs données et que 83 % n’arrivent pas à établir de connections cross devices dans un monde où chacun possédera 9 appareils en 2021. « Tout le monde parle de graphe (tableau de visualisation des données), d’identité et de contact avec le client. Avoir un graphe « people based » c’est bien, mais un graphe « deviced based » c’est mieux, d’autant que les données issues des cookies sont de plus en plus difficiles à exploiter » explique Leonard Steger (en photo ci-dessous), country manager France de Zeotap, une plateforme d’identité data allemande présente dans 14 pays. Une collecte limitée des données affecte les actions marketing : « Si on n’uniformise pas les identifiants, on ne sera efficace que sur un seul canal (email, SMS, etc.). Le Graal est d’exploiter les profils CRM connus avec les données disparates de la DMP ». Mais cette connaissance client n’est valable qu’avec un bon niveau de qualité de la donnée vérifiée à la source. Exemple : se baser sur des données socio-démographiques déclarées via une carte d’identité, appréhender les données comportementales dans les données brutes in-app (issues des applications) et collecter les intentions d’achats qui sont des données fiables. Zeotap a ainsi aidé Unilever à reconnaître 50 % de sa base client online à partir d’emails hashés (technique de cryptage qui garantit l’anonymat) matchés à des identifiants conformes au RGPD. « Ca a fait  baisser de 70 %  les coûts de diffusion sur cible et de multiplier par 2,5 le taux d’impression sur cible » .

Le magasin n'est plus seulement un lieu de transactions mais il est devenu un véritable média. Le retailer a besoin aujourd'hui de comprendre et d'analyser la notion de visite qui est plus large qu'une simple action d’achat » rappelle Isabelle Bordry, co-fondatrice de Retency. Afin d'offrir une vision plus complète du profil d'audience en magasin, Retency a signé un partenariat avec Kantar afin de compléter ses analyses par des informations socio-démographiques mais aussi d'intentions de consommation d’achats » décrit Julien Jonasch, data integration & activation director de Kantar Analytics. Par ailleurs, pour le compte de réseaux d'affichage, Retency analyse en temps réel l'audience dans les grands hubs de transport. « Grâce au panel Métascope de Kantar (55 000 individus) et l'application qui permet d'analyser les déplacements des panélistes, nous pourrons ainsi offrir des analyses très riches aux annonceurs. » ajoute Isabelle Bordry. La pertinence géographique et la représentativité de l'échantillon sont deux ingrédient fondamentaux du drive to store. Or, une simple donnée GPS issue d’une application n’est pas représentative de la population ou des clients de telle ou telle enseigne. La collaboration Kantar et Retency assure aujourd'hui l'offre la plus complète et pertinente du marché.

Dans le monde de la mobilité, les données sont un moteur indispensable pour améliorer les connexions entre les divers modes de transport. « Notre plateforme d’échanges de données en open data est composée de Navitia, un algorithme de calcul d’itinéraire (le moteur de la voiture), des données de transport (l’essence) et de la partie cloud (le châssis et les roues) » décrit Bertrand Billoud, head of marketing communication de Kisio Digital (Keolis Group). Soit 15 milliards de requêtes par an (plus de 300 par seconde) sur les serveurs de Kisio. « La mobilité est un écosystème hyper riche. On parle toujours des GAFAM, rarement des chinois (Alibaba, Didi) et encore moins des autres acteurs comme Uber, Lyft, Here, Moovit, Citymapper, Transitmap, etc. ». Ces sociétés et les GAFAM ont des modèles économiques différents : vente de publicité, e-commerce, vente d’espace cloud, etc. Il existe des alliances et des situations concurrentielles. « Il y a un vrai besoin d’acculturation au numérique du secteur » pense Bertrand Billoud. La communauté open source OpenStreetMap, l'un des principaux « communs » avec Wikipédia, est aussi une source de données intéressante. « La mobilité est un enjeu politique. Il faut dépasser la logique de la ligne Maginot anti GAFAM et se mettre autour d’une table pour discuter des meilleures pratiques. Car les "méchants" ne sont pas toujours ceux qu'on croit » conclut le head of marketing communication de Kisio Digital.

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