Productivité marketing d’une DMP

Si le sujet de Data Management Platform semble être à la mode ces deux dernières années, les résultats qui en découlent peuvent être déceptifs vu sous un certain angle. Une DMP doit répondre à certains enjeux stratégiques. Est ce donc opportun de se doter d’une DMP dans tous les scenarii? Comment en tirer le maximum de profit et comment mesurer son efficacité ?

Afin de se faire une meilleure idée du potentiel de cet outil, nous avons listé un certain nombre de points sur lesquels il est essentiel de se poser:

 


  1. Comment distinguer la capacité de qualification de la DMP de la construction du segment en lui même ?

  2. Comment adapter les KPI de suivi aux différents segments d’audience ?

  3. CRM onboarding, cross device et ROPO

  4. Quels segments activer et par le biais de quel levier, quel device ?

  5. Efficacité : Scénarisation et centralisation de la répétition via un ID unique


La sélectivité et les critères

Au delà du rôle centralisateur de la donnée, une DMP permet de scorer les internautes en fonction de leur historique de navigation, de nettoyer les comportements frauduleux ou atypiques et de déterminer la taille des bassins d’audiences disponibles. Une DMP va donc sélectionner les internautes en fonction du moteur algorithmique qui lui est propre afin de constituer une audience “qualitative”.

Néanmoins, on s’aperçoit que dans certains cas, cette capacité de sélectivité à des limites. En effet, pour certains annonceurs, le rapport entre le nombre d’internautes “sélectionnés” par la DMP et le trafic réel sur site (mesuré par une solution analytics traditionnelle ou par un simple tag) est de l’ordre de 1 pour 2. Cela signifie-t-il que la moitié du trafic de l’annonceur est de mauvaise « qualité »? On peut en douter.

Viennent ensuite les critères. Un segment correspond à une audience définie par un ensemble de critères (ex : «segment client 12-25 ans »).

Généralement, les annonceurs qui se dotent de DMP, souhaitent mesurer l’efficacité du ciblage de leurs campagnes sur les segments ainsi créés. Ils souhaitent par exemple mesurer l’impact de la tranche d’âge des internautes sur leur probabilité de convertir.

Pour cela, il faut établir un protocole précis garantissant la véracité des résultats :

1. Les segments doivent être mutuellement exclusifs (même dans le cas des tranches d’âge, cela peut ne pas être automatique puisque bien souvent, cette caractéristique est déterminée de manière probabiliste)

2. S’assurer que la répétition de messages entre les différents segments est identique

3. Adopter pour chaque segment des récences similaires

4. En fonction de la volumétrie de chaque segment, mettre en place un jumeau témoin qui ne sera pas activé en média

5. Calculer un bid adapté pour ne pas restreindre le reach et inversement ne pas payer plus cher que la valeur que nous donnons au segment (ce qui impacterait directement la performance de ce dernier)

6. S’assurer des « blacklists » éventuelles qui peuvent restreindre le reach de certains segments (et pas tous)

Ainsi, l’annonceur sera en mesure d’estimer l’impact de la publicité sur son activité ainsi que la variation d’efficacité en fonction des tranches d’âges des personnes ciblées. Encore faut il que la sélectivité de la DMP soit bonne et garantisse des volumes d’audience suffisants pour mettre en place ces protocoles.

Sélectivité et critères de segmentation sont donc deux notions différentes. Il est important de bien les distinguer.  Il est également important de “savoir” qualifier son audience – toutes les informations n’ont pas la même valeure, et en fonction de la compétitivité et des gammes de produits, la combinaison de différents critères aura une valeur plus ou moins importante pour les objectifs business en cours.

 

Bien définir ses KPI de mesure

L’utilisation d’une DMP nécessitant plusieurs sources de données (analytics, CRM, marketing…) il est primordial de définir des objectifs précis pour chaque type de cibles et les adapter à leur réalité de consommation.

En fonction du cycle de conversion de l’annonceur, l’activation publicitaire sur une cible donnée plutôt que sur une autre n’aura pas le même impact sur un KPI spécifique. Il faut donc adapter l’action attendue pour chacune des cibles à la nature de la cible, en prenant  notamment en compte son degré d’engagement avec la marque. C’est en effet le passage d’un internaute d’une étape à une autre dans le “funnel” de conversion qui va permettre de mesurer l’impact des différentes actions marketing et par prolongement, la pertinence de l’utilisation d’une DMP.

Exemple: Pour un client offline l’objectif pourrait être de le digitaliser – le KPI sera donc vente nouveau client digital. Une fois qu’il aura acheté une première fois, son KPI doit être réadapté – délai de réachat inférieur à la moyenne par exemple.

L’adaptation de tous ces KPI de mesure permet de mieux adapter ses messages et d’être capable de mesurer l’impact d’une campagne. Chaque levier ayant un rôle bien spécifique, il faut adapter le bon segment au bon levier et au bon KPI d’évaluation.

Il est également important de prendre en compte les changements de statuts d’un internaute au delà du KPI (effet de halo) et de déterminer si l’action media en a été la cause (via les bases témoins).

Si chaque internaute est différent, il existe néanmoins des tendances générales que l’on retrouve chez tous les internautes appartenant à un même segment d’audience. Il faut donc adapter son étalon de mesure à chaque segment. La DMP permettra alors d’affiner la connaissance client via l’analyse du comportement de chaque internaute et d’estimer l’impact des actions marketing sur ces changements d’états.

 

CRM, cross device et ROPO


L’intégration des données CRM permet d’avoir une vision transversale et exhaustive des différentes interactions que les acheteurs ont eu avec une marque. Ces données sont d’autant plus importantes dans le cadre d’annonceurs hybrides (e-commerce/points de vente physique) puisqu’elles vont affiner la connaissance que cette marque pourra avoir de ses clients, permettre de constituer des segments de ciblage online plus performants (par exemple en identifiant les clients physiques et en les filtrant des campagnes d’acquisition online) et enfin de mesurer l’impact des actions online sur le offline et inversement.

Il est important de connaître le taux de matching des cookies digitaux avec les adresses email via la DMP et ses partenaires (ID graph, CRM Onboarding…). Ce taux peut aller de quelque pourcent à 50% en fonction des solutions retenues et de la nature de l’activité de l’annonceur.

Si le taux est faible, cela signifie que pour “digitaliser” les clients physiques, il faudra que ces derniers se rendent sur le site, réalisent une vente et créent un compte. Ce n’est qu’à partir de ce moment que la DMP pourra faire la synchronisation via l’adresse email. L’idéal est bien entendu de pouvoir le faire en amont.

Se pose également la problématique du cross device et de la capacité de la DMP à le gérer. En effet, il est pour le moment compliqué de rattacher à une personne dans la “vraie vie” tous les devices qu’elle utilise. Au delà des problématiques juridiques, il y a de réelles problématiques techniques.

En effet, prenons le cas d’un internaute exposé à une bannière publicitaire sur son desktop et qui décide de se rendre en magasin pour effectuer son achat. Si la DMP n’arrive pas à faire le lien de manière autonome, on peut envoyer à cette personne un email de remerciement/suivi afin de créer une clé de matching. Néanmoins,  quand bien même elle décide d’ouvrir son email, dans 50% des cas, elle le fera via son smartphone et le lien ne pourra toujours pas être fait. Il est nécessaire de pouvoir réconcilier ces données afin de garantir une vraie continuité dans la scénarisation,  permettant une analyse plus fine et robuste du ROPO – le choix de la DMP et ses partenaires technologiques est donc primordiale dans ce cas.

L’intégration des données CRM  permet d’avoir une vision exhaustive des modes de consommation des acheteurs d’une marque donnée. L’étude de ces profils va permettre de mieux calibrer les campagnes publicitaires online, que ce soit dans le cadre de campagnes de retargeting ou de prospection et de mesurer l’impact de ses campagnes dans les points de vente physique. Attention néanmoins à s’assurer en amont d’un taux de matching suffisant et que la problématique du cross device soit abordée de manière pertinente.

 

Priorisation de l’activation des segments par leviers

En fonction des modèles économiques de chaque levier et du rôle de chacun dans le tunnel marketing, il est important de bien définir l’orchestration de la prise de parole.

En adressant un message aux clients inactifs, est il plus rentable d’investir 1€ pour 1 000 impressions différentes sur cette population pour étendre le reach et apprendre sur la nature de surf de cette cible, ou d’investir 1€ au CPC en SEA sur un seul individu de la même cible ?

Il est important également de prioriser les leviers qui peuvent créer une boucle avec la DMP et la nourrir : elle fournit les segments en amont, le levier fournit en retour des caractéristiques sur l’individu (centre d’intérêt, âge, intention d’achat…).

L’intensité de visite internet par individu est un paramètre discriminant de performance, une personne ne se connectant que très rarement aura statistiquement moins de chance de convertir pour un annonceur. Cet indice est alors très important à prendre en compte lors de la construction des segments. Peu importe qu’il soit élevé ou faible, nous allons simplement adapter le bon canal de communication à la bonne intensité.

Certains leviers, comme le display programmatique et le SEA sont plus adaptés aux traitements de données massives en temps réel et permettent d’enrichir les données stockées dans la DMP en vue d’une réactivation future – il est donc généralement important de les favoriser.

 

Efficacité : Scénarisation et centralisation de la répétition

Une scénarisation précise entre tous les points de contacts s’avère pertinente pour augmenter l’efficacité publicitaire : cela permet de mieux maîtriser la répétition générale de la publicité sur un internaute, d’appliquer le bon prix/modèle économique dans la chaîne de valeur et de maîtriser la relation entre l’annonceur et le client. Cela permet en outre de s’adapter au mieux à la manière de consommer des internautes.

Imaginons un internaute soumis à une bannière publicitaire, mais qui ne s’est toujours pas rendu sur le site dans un délai donné ou ne s’est pas rendu en magasin: aucun changement de parcours n’a été identifié après une certaine durée de visionnage publicitaire. Cette information doit directement être utilisée par la DMP afin de changer de canal de communication ou de décider d’arrêter de lui pousser des messages.

Des segments de « répétition » peuvent également être envoyés à tous les différents leviers pour mieux maîtriser l’image de marque et la saturation. En fonction des leviers, de l’impact de la visibilité effective, on va pouvoir adapter la répétition par segment et par levier.