Florian Thiebaut, Partner et Data-Marketing Practice lead chez Artefact, est intervenu dans le podcast “Les 5 minutes data” créé par Intuiti. Dans cet épisode, Florian Thiebaut est interviewé sur les solutions innovantes de mesure de la performance des campagnes publicitaires en ligne proposées aux clients d'Artefact.
En effet, les techniques telles que le MMM, l'attribution ou les expériences géographiques ne sont plus suffisantes pour répondre aux besoins des annonceurs dans un contexte qui évolue rapidement. Pour des insights plus granulaires, plus fréquents et plus activables, il est nécessaire d'apporter une nouvelle dimension à ces solutions en s'appuyant sur data. Cette nouvelle approche, appelée MROI at Artefact, permet aux annonceurs de mieux gérer leurs investissements en répondant à des questions telles que : “Comment puis-je optimiser mon mix média pour atteindre mon objectif de notoriété de la marque ? ”Comment puis-je optimiser mon mix média pour atteindre mon objectif de notoriété ? ou Quelle est la valeur ajoutée des nouveaux formats que nous testons par rapport aux campagnes traditionnelles ?“
La transformation de la mesure de la performance est essentielle dans un contexte économique, technologique et juridique en mutation
La mesure de la performance marketing devient un sujet de plus en plus complexe pour les annonceurs. Les annonceurs doivent repenser les méthodes traditionnelles pour répondre aux défis d'aujourd'hui, sous la pression de 4 facteurs :
1- Les canaux et formats numériques se sont multipliés ces dernières années. Les réseaux sociaux se diversifient et les formats d'affichage évoluent, notamment ceux proposés par Google comme les campagnes Discovery, les campagnes Performance Max ou les campagnes locales sur Google Maps par exemple.
2- La réglementation relative au traitement des données personnelles data ont été renforcées. Le recueil du consentement préalable au dépôt du cookies a des répercussions sur la mesure des campagnes puisqu'elle était historiquement basée sur ce type de traceur.
3- L'environnement technique évolue. Les cookies tiers et certains identifiants personnels, comme les ID mobiles par exemple, sont sur le point de disparaître. Ce sont des décisions prises par les navigateurs web et mobiles, et non des réglementations.
4- Un contexte économique incertain (pandémie, inflation, hyper-concurrence...) a un impact sur les budgets des annonceurs et sur la façon dont ils gèrent leurs investissements.
Les outils de mesure historiques sont insuffisants pour gérer les investissements publicitaires dans ce nouveau contexte
Jusqu'à présent, les professionnels du marketing numérique ont principalement utilisé 3 types de mesures :
1- Modélisation du marketing mix, L'étude est généralement réalisée deux fois par an ou tous les trimestres. Le MMM fournit des informations et des recommandations sur tous les canaux (y compris hors ligne). Cependant, ces informations ne sont pas suffisamment granulaires, ne sont pas facilement exploitables et ne sont pas fréquentes. De plus, ces analyses sont très souvent confiées à des acteurs ou des technologies tiers.
2- Attribution, L'analyse de la performance des publicités en ligne, obtenue par exemple via Google Analytics, offre une bonne granularité (au niveau des campagnes, audience, et du format) et une bonne fréquence (presque en temps réel) d'insights. En revanche, ces informations restent limitées à la performance des publicités en ligne sur les ventes et ne permettent pas vraiment de faire le lien entre les différents canaux, notamment offline.
3- Expériences Geo-targeting, qui permettent de tester l'incrémentalité sur des “jumeaux” et de comprendre l'impact d'un changement de stratégie sur une campagne. Cependant, cela nécessite des tests fréquents et donc des budgets importants pour obtenir des résultats et des recommandations exploitables.
Ces techniques de mesure ne sont plus suffisantes : elles communiquent peu entre elles, ne sont que partiellement consolidatable et ne permettent donc pas d'avoir une vision exhaustive de la mesure de la performance. Il est donc difficile pour les marketeurs d'adapter rapidement et régulièrement leurs budgets sur les différents leviers.
MROI, une nouvelle dimension pour les techniques de mesure traditionnelles
Chez Artefact, nous mettons en œuvre une approche complémentaire aux trois techniques mentionnées ci-dessus, dont nos clients de longue date ont déjà tiré parti. Cette approche, que nous appelons MROI, consiste à internaliser et automatiser les analyses MMM pour aller au-delà de la fréquence, de la granularité et de l'actionnabilité des insights.
Pour ce faire, la solution MROI de Artefact exploite les capacités de calcul de technologies cloud telles que GCP, de technologies de visualisation data telles que Looker, et la data transversale hautement granulaire fournie par la suite d'outils Google GMP.
De cette manière, le traitement data est automatisé afin d'obtenir des informations qui peuvent être visualisées de manière dynamique par le biais de Looker. Il est ainsi possible d'aider les spécialistes du marketing à répondre aux questions qu'ils se posent quotidiennement, telles que
Enfin, il convient de garder à l'esprit que l'ingestion automatique de data hors ligne reste un défi. La transformation de la mesure des campagnes cross-canal est donc encore en cours. En revanche, ces nouvelles approches sont parfaitement applicables aux canaux en ligne et apportent une nouvelle dimension à la gestion des investissements publicitaires numériques.
