Ces dernières années, le changement le plus important apporté à la planification média concerne probablement l'accès à des données au niveau de l'audience et la possibilité de les activer par le biais de méthodes programmatiques. Avec cette data, chaque aspect de notre travail repose désormais sur la compréhension de l'audience. Cette évolution entraîne un rapprochement des processus de planification et d'activation, améliore les performances en matière de création et de contenus, et permet finalement au marketing d'enregistrer de meilleurs résultats commerciaux.
Utilisez la data pour comprendre l'intention des consommateurs
Le point de départ de cette approche consiste à tirer parti des données afin de mieux comprendre les consommateurs. Nous devons impérativement identifier nos clients potentiels, mais également analyser leurs comportements, leurs motivations et leurs intentions. Or, les données digitales fournissent des indicateurs particulièrement intéressants pour nous permettre de comprendre l'intention. Généralement, nous commençons par utiliser des sources de données internes, telles que l'analyse des sites Web ou les outils de CRM, pour observer les tendances d'achat chez nos clients existants. Ensuite, nous les combinons avec des données tierces afin d'obtenir des indicateurs comme l'intention d'achat probable ou la capacité financière.
Pas de plan média efficace sans données numériques
Certains des signaux d'intention les plus intéressants proviennent des données relatives au Réseau de Recherche et aux médias sociaux. Les données Google internes montrent que les utilisateurs posent davantage de questions dans les moteurs de recherche, et que le nombre de requêtes incluant les termes "comment" ou "que" est en très forte augmentation. L'analyse de ces questions posées dans Google nous offre une opportunité unique de comprendre l'intention. Prenons l'exemple de l'expression "shampoing sans sulfate". Si nous examinons simplement les recherches de mots clés, nous en tirerons peu d'enseignements. En revanche, si nous étudions les questions que posent les consommateurs concernant ce produit spécifique, nous pourrons mieux comprendre ce qui les intéresse, leurs préoccupations et leur intention probable.
D'une compréhension approfondie des consommateurs à une stratégie et une mise en œuvre basées sur la data
Grâce à ces informations détaillées, vous avez toutes les cartes en mains pour définir la stratégie et la mise en œuvre. Quels sont les types de contenu et de communication susceptibles d'avoir le meilleur écho auprès de chaque groupe d'utilisateurs ? Quels seront les appareils et les canaux de diffusion les plus appropriés, et à quel moment votre message aura-t-il le meilleur impact ?
Prenons l'exemple de la campagne "Flight Cancellations" mise en place pour les hôtels Hilton aux États-Unis. Elle illustre bien le processus qui va de la compréhension des consommateurs à la stratégie et à la mise en œuvre basée sur les données. L'équipe américaine de l'agence iProspect est partie du principe que les voyageurs peuvent avoir besoin d'une chambre d'hôtel en urgence lorsque leur vol est annulé. Elle a donc utilisé les données relatives aux annulations de vols pour optimiser la recherche d'hôtels Hilton sur les mobiles dans les zones géographiques concernées. Plus concrètement, elle a augmenté automatiquement les enchères et les budgets afin d'accroître les performances de la campagne. Ce rapprochement inédit entre une source de données externe et l'analyse d'un moment clé où le consommateur ressent un besoin a permis d'améliorer de façon significative les performances de la campagne.
Bien entendu, la démarche qui consiste à s'appuyer sur la compréhension des consommateurs pour élaborer les contenus et les messages n'est pas réservée aux campagnes de médias payants. Selon la société Hubspot, spécialisée dans le marketing entrant, les pages de destination et les expériences Web personnalisées sont 42% plus efficaces que les pages de destination génériques qui ciblent tous les utilisateurs. De plus, les données sur les consommateurs peuvent permettre d'optimiser le message publicitaire proprement dit. En élaborant plusieurs versions du même message général et en analysant la réaction des consommateurs, nous pouvons adapter et perfectionner notre communication afin d'optimiser son efficacité. Cette démarche est utilisée chaque jour dans le domaine des liens sponsorisés. Aujourd'hui, nous pouvons appliquer rapidement et à moindre frais cette même approche progressive à des médias plus visuels, tels que les réseaux sociaux et le Réseau Display. Prenons l'exemple récent de Fravega, un détaillant argentin dans le secteur de l'électronique. Cette entreprise a créé et diffusé plus de 200 annonces payantes sur les médias sociaux afin d'étudier la réaction des consommateurs face à différents contenus combinant des images, des messages et du contexte. Aujourd'hui, l'équipe marketing tire parti de ces données pour élaborer ses futures créations.
Comparaison entre les recherches de mots clés et les recherches basées sur une question pour "sulphate free shampoo" (shampoing sans sulfates)
Activation et optimisation basées sur la data
Aujourd'hui, les consommateurs sont exposés à de nombreux messages, à travers de multiples canaux de diffusion, formats et appareils. C'est pourquoi la data est devenue indispensable pour nous permettre de retracer les parcours d'achat et d'analyser la valeur de chaque point de contact jalonnant ces processus. Nous commençons ainsi à passer d'une optimisation exclusivement axée sur les canaux à une optimisation basée sur l'attribution. Cette dernière s'appuie sur une analyse plus précise des différents moments inclus dans le parcours d'achat, de la première exposition à la conversion finale.
Une meilleure analyse pour créer des expériences optimisées
Dans le digital, le nombre de points de contact augmente chaque année, aussi bien dans les réseaux sociaux que sur les pages de recherche et à travers les messages publicitaires diffusés. Cela se traduit par une production croissante de données, qui nous permettent de décrypter la nature de nos clients potentiels. Parallèlement, nous disposons d'outils de plus en plus nombreux pour nous aider à interpréter ces informations. L'aperçu est encore loin d'être complet, mais cette démarche repose essentiellement sur notre volonté de mieux comprendre nos utilisateurs de façon à leur proposer de meilleures expériences. Pour moi, cela constitue un objectif extrêmement intéressant !
