Comment exploiter efficacement les données consommateurs ?

Savoir où les consommateurs se situent dans le parcours d’achat aide les marques à mieux utiliser les données pour le ciblage de leurs campagnes publicitaires.

Les volumes de données générés dans notre société de consommation sont vertigineux. Nous produisons désormais chaque jour presque autant de données que depuis la création du concept même de donnée. Ce constat oblige les marques à élaborer de véritables stratégies pour valoriser et exploiter toutes les informations accumulées au fil du temps sur leurs clients.

 

Les annonceurs sont conscients du potentiel de ces données, mais ne savent pas forcément comment les exploiter pour améliorer leurs résultats et le ROI de leurs campagnes.

Qu’elles soient collectées en ligne, offline, sur mobile, qu’elles concernent les centres d’intérêt, la position géographique ou encore les achats, les données représentent des milliers d’audiences potentielles. Et autant d’opportunités de ciblage pour les annonceurs, qui peuvent se sentir déroutés face à un tel afflux de données

 

Si cette confusion existe, elle peut s’expliquer par le fait que le lien entre stratégie de traitement des données et stratégie de marque n’est pas toujours clairement établi. Certains annonceurs vont ainsi renoncer, à tort, à un ciblage large pour privilégier la superposition de plusieurs attributs d’audience, de façon à définir un groupe restreint et très spécifique de clients potentiels que l’on appelle « l’audience ciblée ».

 

Comparer les performances de campagnes de ciblage large vs ciblage restreint leur aurait pourtant permis de tirer des conclusions intéressantes. A savoir, par exemple, que leur audience de niche de jeunes femmes entre 18 et 20 ans qui aiment les yaourts bio et le yoga est bien plus engagée avec la marque via les applis mobiles. Ils auraient ainsi pu anticiper ce qui pourrait avoir un impact négatif sur la performance de futures campagnes.

Diffusion large, restreinte ou les deux

Les stratégies de ciblage large ou restreint des campagnes ne doivent pas se faire au détriment l’une de l’autre. Les deux servent des intérêts différents et sont complémentaires pour faire progresser les consommateurs dans « l’entonnoir » du parcours d’achat, à commencer par la découverte du produit, la familiarité, puis l’intérêt et l’intention d’acheter.

 

Constatant que les messages à ciblage large ou restreint ont des vocations et des effets différents au niveau des indicateurs clés de performance (KPI) fixés par l’annonceur pour sa campagne, Procter & Gamble a par exemple réduit le ciblage d’audience sur Facebook pour la plupart de ses marques. Et dans de nombreux secteurs, la nécessité d’un ciblage de précision peut s’avérer hautement redondante.

 

Plus de six personnes sur dix dans le monde disent apprécier que des marques leur présentent leurs nouveautés, et plus de la moitié confirment avoir effectivement acheté un nouveau produit lors de leurs dernières courses (étude réalisée en 2015 par EyeFaster : "What Makes Consumers Try New Products?").

Ce n’est pas parce qu’un consommateur n’achète pas régulièrement de biscuits de la marque X qu’il ne deviendra pas un inconditionnel de cette marque à l’avenir. Peut-être qu’il n’en avait juste jamais entendu parler auparavant !

 

Diffuser une campagne publicitaire ultra ciblée mettant en scène les "amoureux des biscuits X" limite la possibilité de sensibiliser un plus large public, d’attirer de nouveaux consommateurs et donc d’avoir des répercussions positives sur les parts de marché et les ventes de la marque.

 

Les marques qui sauront définir les moments clés et les leviers déclencheurs au sein du parcours d’achat se rendront compte que si le ciblage peut être décisif pour certaines audiences, s’ouvrir à une audience plus large reste essentiel dans de nombreux cas.

 

Cette règle ne s’applique pas seulement aux marques de produits de grande consommation, comme les biscuits X, mais aussi et surtout pour les achats plus importants, impliquant un délai de réflexion plus long, comme par exemple l’achat d’une voiture. Un constructeur automobile pourra vouloir suivre les taux de conversions de consommateurs dont il sait qu’ils étaient à la recherche d’un véhicule d’occasion. Toutefois, les résultats ne seront pas aussi bons sans investissement préalable pour informer sur le positionnement de la marque et expliquer ses atouts par rapport aux modèles concurrents.

 

L’analyse des données apporte un éclairage précieux sur les centres d’intérêt des consommateurs, leurs comportements, leur positionnement géographique, leurs intentions et leurs habitudes d’achat. C’est un vecteur d’efficacité et de rentabilité indéniable pour les KPI des campagnes publicitaires.

 

Toutefois, l’utilisation trop stricte et radicale des données limite aussi les chances d’entretenir des conversations pertinentes d’un bout à l’autre du parcours client, de la stimulation de l’intérêt de nouveaux clients potentiels jusqu’à la mise en relation avec des acheteurs fortement engagés auprès de la marque.

 

Les marques capables d’exploiter efficacement les mines de données consommateurs, en trouvant le bon équilibre entre ciblage large et restreint au niveau des audiences, auront toutes les cartes en main pour pérenniser dans ce monde riche de données.