Ces 3 raisons qui font que la mesure post-view de vos campagnes est peu pertinente.
Et si on parlait un peu les modèles de mesure de la performance pour remettre encore une fois pertinence et internaute au coeur du problème ?
La mesure de performance post-view a été une petite révolution sur le web ces dernières années.
Elle consiste principalement à mesurer les affichages d'une campagne Web - via des régies traditionnelles ou les AdExchanges - et à corréler ces données avec l'activité e-commerce d'un site.
Elle consiste principalement à mesurer les affichages d'une campagne Web - via des régies traditionnelles ou les AdExchanges - et à corréler ces données avec l'activité e-commerce d'un site.
Combien des internautes exposés à un message ont concrétisé un achat ? Et en conséquence, comment justifier mon investissement média ?
Une intention louable, qui va dans le sens d'une rationalisation des investissements publicitaires.
Mais qui ne fonctionne que si on laisse vraiment de côté trois gros biais de cette méthode !
1. L'effet de masse
La pertinence d'une mesure post-view est intimement liée au ciblage et à la conception d'un plan média. Plus la diffusion des bannières est large, plus il y a des chances que les clients d'un site y soient exposés, sans pour autant qu'il y ait une influence réelle sur leur acte d'achat. Poussé à l'extrême, cette mesure singe le slogan du Loto : "100 % des acheteurs ont vu la bannière".
Cela ne prouve pas l'efficacité d'un dispositif, seulement la performance de couverture d'une campagne... Le défi revient, à l'inverse, à prouver qu'une cible précise a été exposée avec succès au message. En conclusion, plus une campagne média est large, moins la mesure des conversion post-view a de réelle pertinence !
2. Les cycles de décision
Les habitudes des internautes en termes de eCommerce sont liées à des cycles de décision et d'attention. Les dernières études de Google sur le secteur du voyage montrent par exemple que le processus de sélection et de réservation d'un hôtel est d'environs 47 jours. 47 jours pendant lesquels l'internaute est réceptif à ce sujet et fait mûrir sa décision d'achat.
Ces cycles se raccourcissent naturellement quand l'achat devient une commodité et que le panier moyen diminue. Les achats vestimentaires répondent à des cycles plus courts, l'alimentaire, plus courts encore. Pour être totalement pertinente, la mesure post-view doit logiquement s'inscrire dans ces cycles : une mesure trop amont reviendrait à considérer que tout achat sur le web prend plusieurs dizaine de jours... En grande consommation, si une bannière n'a pas eu d'impact en 3 jours, elle n'en aura plus...
3. L'intentionisme
Conséquence logique des deux items précédents : la mesure de l'intentionisme, c' est le degrés de préparation d'un internaute dans sa démarche e-commerce. Le voyageur qui lit un magazine sur New-York devant moi sera naturellement sensible à une publicité sur un bar local, puisqu'il est en condition pour recevoir ce type de message. L'internaute qui voit ce type de publicité sur un site de téléchargement et qui n'a pas planifié de voyage n'y prêtera logiquement pas attention. Dans ce dernier cas, l'impression n'a que peu de valeur, et la mesure d'un achat après exposition tient plus du hasard que de la performance ! On ne peut pas corréler affichage et vente des tous les scénarios de diffusion.
Alors ? On fait quoi?
On jette tous les outils de mesure post-view avec l'eau du bain ?
Non. Bien sûr que non. Le mieux resterait encore de se servir de ces données d'une manière un peu plus intelligente, et de considérer que tout n'a pas une incidence directe en e-commerce. C'est un des pièges du Web que de vouloir tout raccorder à l'acte d'achat.
Comme il est très difficile d'imputer une augmentation des ventes à un affichage dans le métro ou à un passage télé, il est de même souvent impossible de lier une campagne de bannières et un chiffre d'affaires. On pourrait parler tout au mieux d'un uplift - une corrélation entre une diffusion et une augmentation d'activité - comme on l'évoque sur le petit écran. A la différence près que la durée même d'une campagne display digitale rend la mesure de cet impact difficile... Mais pas impossible.
Mesurer l'impact des bannières, en post-impression, sur le comportement de l'internaute reste un excellent moyen de prouver la pertinence du média Web, encore une fois. A condition de ne pas laisser de côté, encore une fois, le comportement réel de l'internaute !