Panels et Big data : à la croisée des chemins

Les professionnels des études semblent avoir trouvé de nouveaux moyens de tirer parti des données panels avec l’avènement big data, qui a fait naître de nouveaux usages dont le programmatique. Survey-Magazine a rencontré Laurent Madeleni, directeur digital chez Conexance, qui vient de s’allier avec les principaux panels du marché pour en savoir plus sur les nouvelles pratiques.

Bien comprendre le programmatique

Le programmatique regroupe la pratique générale d’achat média « programmée ». Cette pratique est pour l’instant très utilisée en digital. Le principe est le suivant : on conditionne l’achat d’un affichage (vidéo, display, annonce de mots clefs…) en fonction de règles prédéterminées. Ces règles peuvent être simples ou bien très sophistiquées, tout dépend de l’annonceur, de son budget et de ses objectifs de campagne. A titre d’exemple, l’achat de mots clefs sur lesquels on détermine une enchère est du programmatique. À chaque fois qu’un internaute tape un mot clef déterminé sur un moteur de recherche, l’annonceur place une enchère qui, lorsqu’elle est gagnée donne lieu à l’affichage de l’annonce auprès de l’internaute. Cette pratique s’est largement étendue aux autres types de supports digitaux comme la vidéo, le display, etc. Dans ce cadre d’exécution, les règles qui conditionnent l’achat média peuvent être : le site de diffusion, la géolocalisation de l’internaute, la connaissance de l’internaute, etc. Avec l’essor des data management plateformes (DMP) et l’équipement croissant de ces technologies auprès des acheteurs média, des trading desk et des annonceurs, on constate une utilisation accrue et croissante de la data pour définir ces règles d’achat média programmé. Et qu’est-ce que la data : la connaissance. On accorde une part croissante de la connaissance de l’internaute (la data) pour définir un niveau d’enchère et conditionner la diffusion d’un message. Plusieurs acteurs français et internationaux se sont construits sur cette unique expertise : la connaissance des internautes à travers différentes méthodes. Ces offres data étaient jusqu’à présentes très « web centric » (issues du surf des internautes et leur seul comportement en ligne). Depuis quelques mois (et années pour certains), on observe l’arrivée des données de panélistes dans cet écosystème et cela bouscule profondément les habitudes des donneurs d’ordres.

L’usage des données de panélistes en programmatique

Les données de panels sont structurées autour de dizaines de milliers de panélistes au mieux. Ce volume suffisant pour soutenir des insights n’est pas assez large pour une application en programmatique où les cibles se comptent en centaine de milliers voire millions. Le procédé d’extension d’audience passe par un pont entre un univers large (les profils cibles en programmatique) et un univers limité (les panélistes). Ce pont peut prendre la forme d’un cookie commun aux 2 univers ou d’une adresse postale, email, etc. Ensuite on applique un procédé de type lookalike, un modèle statistique visant à identifier des sosies comportementaux ou transactionnels des panélistes. Dans tous les cas de figure, ce pont est crypté et les audiences modélisées sont anonymes. La résultante en est une audience de plusieurs millions d’individus qualifiés en fonction de variables issues d’un ou de panels.

Intérêt et applications

Les applications et les intérêts sont nombreux et, bonne nouvelle, pas encore tous découverts ! En effet, les possibilités sont très nombreuses et les usages découlent des problématiques clients. Cependant, il y a des choses plus évidentes et appliquées que d’autres.

1. Le ciblage digital

La première application a été dans la définition d’audiences à des fins de ciblages publicitaires. Souvent, lorsque qu’un annonceur initie une réflexion autour d’un futur plan d’achat d’espace média, il sollicite les panels pour identifier les composantes, les paramètres discriminant de sa population cible : constitution du foyer, âge moyen, genre, attitudes, consommation média, comportement, profil transactionnel, etc. La somme des informations disponibles varie en fonction du panel, de la méthode de collecte des informations, du produit, etc. Quoiqu’il en soit, ce sont aujourd’hui les panels qui génèrent, stockent et livrent l’information. On parle d’insights dans le jargon média. Ces insights sont utilisés pour construire un plan média qui vise à déterminer les supports de diffusion qui vont garantir une meilleure couverture sur cible. Dans le cadre précis du ciblage digital on travaille à étendre une cible de panélistes par l’application de modèles statistiques. Ainsi on fournit aux plans média digitaux des « rails » permettant d’identifier qui sont les internautes ou mobinautes dans la cible, et ce peu importe le site, l’application ou le format de publicité à diffuser. Nous sommes dans l’ère du ciblage comportemental, on approche la cible avec une vision « people based », partant du principe que ce qui prime est l’internaute ou l’individu sur le lieu ou le moment de diffusion.

2. La qualification de visiteurs en temps réel

Un autre exemple d’application vise à qualifier un internaute en fonction de son profil de consommation. Dans le cas présent un acteur de la grande consommation utilise un panel et ses datas collectées pour définir 4 groupes de consommateurs. Nous rapprochons le panel et, par un procédé de modélisation, projetons 24 millions de foyers français au travers du prisme de ces 4 groupes de consommateurs. En utilisant notre DMP, nous avons associé à 32 millions de cookies une valeur : Groupe 1, 2, 3 ou 4. C’est désormais en temps réel que l’annonceur peut piloter ses prises de paroles, les produits mis en avant sur le site, différencier les funnels CRM et le programme de fidélisation en fonction de l’appartenance d’un internaute à tel ou tel groupe de consommateurs.

3. La qualification de prospects collectés via des opérations de lead

Dans le même esprit mais avec la dimension temps réel en moins nous avons réalisé des opérations visant à qualifier des prospects (lead) collectés en masse pour une préqualification à travers des données de panel afin d’établir un ordre dans la priorisation des relances ou d’actions commerciales plus coûteuses.

Quel avenir ?

On assiste à une fusion des mondes. Que ce soit les mondes de la data et des études (panels), le monde des médias et le monde des études (panels). Les données de panels dans le programmatique ne sont qu’une première illustration des nouveaux usages nés et laisse présager des futurs encore plus générateurs de valeur pour les annonceurs.

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