La reconnaissance consommateur : quels sont les enjeux ?

Les marques ont accès à une multitude de données sur leurs clients. Cependant il est difficile pour elles de converser individuellement avec leurs consommateurs. Adoptons-nous tous la meilleure approche pour exploiter cette connaissance client dans nos communications ?

L’un des premiers challenges de la connaissance client réside dans la reconnaissance sur le web de ses consommateurs selon leur niveau d’engagement et la prise en compte des évolutions de celui-ci dans le temps. En premier lieu, avoir une parfaite connaissance de ses clients est nécessaire, mais reconnaître ses clients sur la durée et sur tous les canaux est fondamental pour diffuser le message approprié à chaque individu. 

Pour cela, il est donc primordial pour une marque d'identifier et de savoir reconnaître ses consommateurs à une échelle individuelle et non par l’intermédiaire de segments, de cookies ou devices. Or, derrière un consommateur se cachent en moyenne 3 devices et 19 cookies en constant renouvellement. Le challenge est donc de rattacher l’ensemble des points de contact autour du même consommateur.

En effet, si une marque, avant de communiquer, n’a pas les capacités d’analyser et d’identifier en amont que des cookies et différents écrans correspondent à une seule et même personne, elle va inutilement et dangereusement augmenter sa pression marketing et prendre de mauvaises décisions concernant ses investissements média. D’autre part, les annonceurs doivent être capables de distinguer leurs consommateurs les uns des autres en fonction de leur statut – les prospects sans aucun engagement, ceux étant déjà en contact avec la marque, les clients actifs, inactifs, ou encore porteurs d’une carte de fidélité – et de suivre l’évolution de leur engagement envers la marque, lorsqu’ils passent du statut de prospect à celui de client, par exemple. Avoir une vision unifiée de son consommateur est la base d’une stratégie de marketing personnalisée.

En admettant que la première étape de l’identification soit amorcée, il faut garder en tête que les données de ces individus ne cessent de s’enrichir. Construire des profils persistants permet de capitaliser en temps réel et sur le long terme sur l’ensemble de ces données en constante mutation que les marques collectent. En effet, plus la durée de collecte de données sera longue, plus les profils seront précis, permettant des communications plus impactantes.

Grâce au maintien du contact sur la durée, les marques ont dès lors la capacité de construire des audiences engagées (prospects et clients) de plus en plus importantes. Elles peuvent ainsi décupler leur surface d’action tout en proposant des expériences totalement personnalisées à leurs consommateurs.

Une fois ces profils persistants construits, il faut ensuite définir et mettre en place des stratégies dynamiques adaptées à chaque individu. La prise de décision d’engager la conversation ou non est établie grâce à l’intervention d’un moteur décisionnel. En effet, celui-ci s’appuie sur la connaissance consommateur acquise pour déployer ces stratégies dynamiques en quelques millisecondes au moment où le consommateur est le plus à l’écoute.

Notons que la prise de décision s’appuie sur un scoring consommateur, combinaison de nombreux paramètres issus du comportement de l’individu qui permet de déterminer son niveau d’engagement et son potentiel de réalisation d’un prochain achat. Le moteur permet donc de décider à bon escient d’investir ou non sur un individu, quelle stratégie mettre en œuvre, quel message déployer, quelle offre, sur quel device, etc., ce qui conduit à la fois à une rationalisation des dépenses publicitaires et une maximisation des performances des programmes display.

La transition vers un marketing digital basé sur la reconnaissance consommateur

Afin d’obtenir une réconciliation de l’ensemble des données autour de chaque consommateur et de disposer d’une vision unifiée de celui-ci, l’onboarding de données annonceur est indispensable pour bénéficier d’une vision cross-canal. Il est ainsi possible de retrouver et identifier ses clients online et déployer une campagne publicitaire pertinente favorisant un parcours client sans couture et générant les meilleurs résultats. Enfin, on rapproche les données offline digitalisées des données de navigation du site annonceur, récupérées grâce à un tagging complet du site e-marchand.

Deux méthodologies de réconciliation des données règnent actuellement sur le marché : le matching déterministique et le matching probabilistique. La solution idéale doit permettre de répondre à des problématiques d’identification infaillible. Or, le matching probabilistique est une approche purement statistique et basée uniquement sur des modèles mathématiques engendrant une perte de précision dans la connaissance des consommateurs et donc une prise de décision sur l'exécution en programmatique moins performante. Pour de meilleurs résultats, mieux vaut privilégier le matching déterministique qui se base en temps réel sur des clés de réconciliation fiables (adresse e-mail, combinaison prénom-nom-adresse postale, ID client...).

A ce stade, il est temps d’envisager la personnalisation des bannières, rendue possible grâce un outil DCO (Dynamic Creative Optimization). Celui-ci, adossé à une DSP connectée sur l’ensemble des ad-exchanges du marché, permet l’affichage en temps réel de bannières personnalisées qui influenceront le consommateur au fil de sa relation avec la marque.

Afin de mesurer avec certitude les performances incrémentales d’un programme personnalisé, la méthodologie Test vs. Control est à privilégier. Elle permet la comparaison de deux groupes, l’un exposé au programme (95 %) et l’autre, échantillon représentatif de l’audience totale (5 %), non exposé. En étudiant les écarts de réponses au programme des 2 groupes en cross-device et en cross-canal, il est possible de déterminer les résultats incrémentaux générés grâce au programme ainsi que l’impact des investissements online sur le chiffre d’affaires offline. La notion de reconnaissance consommateur et de vision unifiée est à nouveau très importante : ce procédé offre la possibilité de constituer des groupes Test & Control constamment actifs, statistiquement fiables et représentatifs l’un de l’autre. Le revenu incrémental ainsi mesuré devient l’indicateur sur lequel optimiser en temps réel le programme.

Certains annonceurs ont compris les enjeux de la reconnaissance client et du marketing 1:1. Ils tentent alors de le mettre en œuvre en interne, en faisant appel à différents partenaires, chacun expert d’une étape du processus décrit ci-dessus : ils utilisent entre autres une plateforme d’onboarding, intègrent une DMP qu’ils connectent à une DSP tierce et mesurent l’ensemble des résultats via leur système d’attribution.

Toutefois, faire appel à des briques de solutions fragmentées est souvent à l’origine d’erreurs d’identification et d’une forte diminution de la taille de l’audience adressable. En effet, outre le fait que les marques s’adressent alors à des cookies et non à des individus uniques, l’audience adressable est limitée au bassin de cookies identifiés simultanément par l’ensemble des partenaires, impactant mathématiquement le revenu incrémental de manière considérable. A contrario, une solution intégrée permet d’accéder instantanément à des consommateurs d’une marque sur l’ensemble des outils natifs de son stack technologique (Schéma ci-contre).

Au-delà de la déperdition d’audience, la mise en place et la gestion d’un panel complet de partenaires nécessite une mobilisation massive de ressources (financement, temps, équipes, etc.) que les annonceurs doivent prendre en compte et gérer.

Du reste, l’optimisation des résultats est faussée, car basée sur un système d’attribution, une méthode de mesure majoritairement utilisée sur le marché mais dont l’imprécision et les limites suscitent des remises en cause croissantes.  En effet, les acteurs jugés via l’attribution réalisent leurs optimisations avec en ligne de mire un objectif de « Last click » bien éloigné de l’intérêt primaire de l’annonceur (qui est de générer du chiffre d’affaires incrémental et non des clics) : en voulant augmenter leur probabilité d’être l’auteur du dernier clic avant la vente et ainsi remporter l’attribution de la vente, les partenaires génèrent un volume bien trop important d’impressions. A une pression marketing démesurée et une expérience consommateur désagréable s’ajoute un accroissement inutile des investissements marketing dégradant ainsi la rentabilité des campagnes.

Une vraie alternative est possible par la mesure du revenu incrémental généré et une optimisation sur ce seul et unique indicateur. Ainsi, l’objectif et les optimisations du programme sont en phase avec l’objectif primaire des marques. Et en définitive, le meilleur moyen de générer du revenu incrémental passera toujours par une optimisation directement réalisée sur cet indicateur, et non sur des clics.

Martech