L'attribution multi-appareils : rendre à César ce qui appartient à César

L'adoption généralisée des smartphones et des tablettes a entraîné une mutation fondamentale de la manière dont les consommateurs français font leurs achats. Cet article analyse les deux solutions les plus communément retenues pour les modèles d’attribution.

'adoption généralisée des smartphones et des tablettes a entraîné une mutation fondamentale de la manière dont les consommateurs français font leurs achats. L'étude Programmatic Intelligence publiée en septembre 2015 par Magna Global révèle que, de 2014 à 2015, en France, le taux d'adoption des tablettes a progressé de 11,5 %. Ce changement de comportement fait évoluer le marché vers un univers dans lequel les cookies tiers ne constituent plus l'instrument de mesure le plus approprié au parcours client tant pour les annonceurs que les spécialistes du marketing.

La fragmentation accrue du parcours client signifie que les spécialistes français du marketing vont devoir s'adapter à cette transformation et adopter les solutions disponibles afin de pouvoir dresser un tableau global du parcours client, d'un appareil à l'autre. En France, le parcours client s'articule actuellement sur quatre appareils; ces appareils deviendront six en 2018, selon une  étude prévisionnelle réalisée par l'équipementier télécoms Cisco.

Les deux solutions les plus communément retenues pour les modèles d'attribution sont l'identification déterministe et l'identification probabiliste. Ces modèles de couplage de données multi-appareil sont mis en œuvre pour créer un profil d'utilisateur unique d'un appareil à l'autre et pour déterminer l'impact qu'ont eu les différents canaux sur le parcours d'achat.

Jusqu'à présent, cependant, le débat portant sur ces modèles a essentiellement porté sur la question de savoir lequel est le meilleur en les opposant l'un à l'autre. La vérité, pourtant, c'est que chacun de ces modèles présente des avantages et des inconvénients et que ce qui compte vraiment, c'est de connaître l'objectif poursuivi par la campagne déployée.

Les partisans du modèle déterministe estiment que la seule voie valable est celle qui repose sur la preuve définitive de l'identité du consommateur. De fait, les solutions déterministes se révèlent extrêmement précises et reposent sur des faits connus en ce qui concerne les personnes. Compte tenu de leur précision, elles exigent généralement que le consommateur se connecte à des sites Web tels que Facebook ou Twitter. Une fois qu'un consommateur se connecte au même site à partir de son ordinateur, de son téléphone mobile et de sa tablette, il est alors relativement simple de relier chacun de ces appareils à un pseudonyme particulier. Mais ce modèle pose certains problèmes dès lors que l'on souhaite étendre la campagne au-delà des écosystèmes fermés. Dans la mesure où la majorité des sites Web n'exigent nullement cette étape de connexion, ceux-ci sont incapables de relier des profils à différents appareils au fur et à mesure que les utilisateurs passent de l'un à l'autre. Cela exclut la majorité des sites Web du suivi déterministe, de sorte qu'il a toujours été compliqué de déterminer l'ampleur de ce modèle d'attribution.

La solution probabiliste de couplage d'appareils ne présente pas l'avantage d'une connexion définie permettant de relier un consommateur à un appareil. Ce modèle recourt à l'analyse de données pour associer de multiples appareils à un consommateur ou à un foyer spécifique. Supposons, par exemple, qu'un spécialiste français du marketing diffuse une annonce sur un ordinateur à une adresse Wi-Fi résidentielle. Celui-ci voit ensuite un appareil mobile utilisant cette même connexion Wi-Fi. Il est alors probable, mais pas complètement assuré, que cet appareil soit partie du foyer où il est connecté. Clairement, cette approche permet de proposer un dimensionnement nettement meilleur (elle peut être mise en œuvre sur la majorité des sites Web), mais avec une assurance légèrement inférieure quant à la précision des liens identifiés.

Il apparaît donc clairement que, si chaque approche présente des avantages, chacune présente également des limites sur le plan technique. Chez DataXu, l'approche en faveur de laquelle nous plaidons consiste à affirmer qu'une plateforme publicitaire ne doit pas prendre parti et qu'elle doit permettre aux spécialistes du marketing de recourir à l'une ou l'autre des méthodes, en fonction de ce qui est exigé. Si la campagne déployée vise à sensibiliser le public, il est alors probable que la question de sa portée soit plus importante que celle de sa précision pour ses commanditaires, de sorte que l'adoption d'une approche probabiliste pourra s'avérer plus judicieuse pour ce qui concerne l'attribution. Si, par contre, la campagne est soigneusement ciblée et qu'elle nécessite un niveau de précision élevé, il est alors probable que le modèle déterministe soit le plus approprié.

Le fait de pouvoir recourir aux deux options, ainsi que le permet notre technologie propriétaire, confère une très grande flexibilité au fil des campagnes. Notre plateforme permet aux spécialistes du marketing de configurer ce qu'il leur faut en fonction de leurs besoins. Nous permettons, en effet, de configurer la précision de 60 à 100 %, mais il est important de bien avoir à l'esprit le fait que plus le niveau de précision est élevé, plus l'ampleur de la campagne est restreinte. C'est la raison pour laquelle les spécialistes du marketing doivent déterminer de manière extrêmement claire les objectifs qu'ils entendent atteindre.

L'époque à laquelle un seul et unique cookie suffisait à répondre à tous les besoins est révolue, et, compte tenu de l'activité des utilisateurs sur le marché français actuel, il est fort peu probable qu'une telle solution puisse jamais être proposée de nouveau. En conséquence, les spécialistes en marketing doivent maintenant intégrer les complexités caractéristiques des mesures portant sur une utilisation multi-appareil et accepter de les considérer pour ce qu'elles sont vraiment : des options permettant de configurer l'ampleur, la personnalisation et la commodité de toute campagne.

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