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L’attribution redéfinie : Utilisation de méthodes probabilistes pour un marketing respectueux de la vie privée

L’attribution redéfinie : Utilisation de méthodes probabilistes pour un marketing respectueux de la vie privée

Mardi, avril 16, 2024

Alors que le marketing numérique évolue et se détourne de sa dépendance traditionnelle aux données et aux cookies tiers, de nouvelles opportunités d’innovation se révèlent, en particulier dans le domaine de l’attribution. L’adoption d’une approche axée sur la protection de la vie privée, motivée par des réglementations plus strictes et l’évolution des attentes des consommateurs, nous incite à repenser la manière dont nous attribuons le succès de nos efforts de marketing.

Alors que le marketing numérique évolue et se détourne de sa dépendance traditionnelle aux données et aux cookies tiers, de nouvelles opportunités d’innovation se révèlent, en particulier dans le domaine de l’attribution. L’adoption d’une approche axée sur la protection de la vie privée, motivée par des réglementations plus strictes et l’évolution des attentes des consommateurs, nous incite à repenser la manière dont nous attribuons le succès de nos efforts marketing.

Les défis actuels du marketing numérique

Le monde du marketing numérique évolue rapidement en raison de lois strictes sur la protection de la vie privée, comme le RGPD en Europe et le CCPA aux États-Unis, qui limitent la manière dont les données des consommateurs peuvent être utilisées. La disparition des cookies tiers, qui constituaient autrefois un élément essentiel de la publicité numérique, a bouleversé la scène, les principaux navigateurs les supprimant. Cette évolution oblige les spécialistes du marketing à rechercher de nouveaux moyens, respectueux de la vie privée, pour attirer l’attention de leur cible. Le secteur s’oriente désormais vers l’utilisation de données de première main et d’approches probabilistes qui respectent le consentement et l’anonymat des utilisateurs, ce qui représente un grand pas en avant par rapport aux tactiques antérieures fondées sur les cookies. Cette évolution exige des spécialistes du marketing qu’ils fassent preuve d’une plus grande capacité d’adaptation et d’une meilleure formation, alors qu’ils travaillent avec de nouveaux outils et s’efforcent d’offrir aux consommateurs les expériences personnalisées qu’ils attendent, le tout dans un cadre plus réglementé.

L’essor de la modélisation du mix-média (MMM)

La modélisation du mix média (MMM), parfois également appelée modélisation du mix marketing, est un outil analytique puissant qui quantifie l’impact des différentes stratégies marketing sur les ventes. En analysant les données historiques, le MMM révèle comment les différents canaux publicitaires, tels que la télévision, le numérique et l’imprimé, contribuent aux ventes, ce qui permet d’allouer les budgets marketing de manière plus efficace. Il identifie les canaux à fort ROI, ce qui permet d’optimiser les dépenses pour obtenir de meilleurs résultats.

MMM est particulièrement utile aujourd’hui car il respecte la vie privée de l’utilisateur et fonctionne avec des données agrégées plutôt qu’avec des détails personnels, ce qui en fait un outil idéal dans les environnements soucieux de la protection de la vie privée. Il offre une vision globale, prenant en compte des variables telles que les tendances du marché et les actions de la concurrence, ce qui permet de prendre des décisions stratégiques au-delà des rendements immédiats.

Au fond, le MMM utilise les données pour éclairer des choix marketing plus intelligents, reflétant l’évolution vers des stratégies à la fois efficaces et respectueuses de la vie privée. Il permet aux entreprises de s’y retrouver dans la complexité du marketing, en veillant à ce que les investissements aient un impact et soient conformes aux normes en matière de protection de la vie privée.

Appliquer le MMM dans la pratique

L’application du MMM dans votre entreprise implique une approche structurée pour mesurer l’impact des canaux de marketing sur les ventes et d’autres résultats clés de l’entreprise.

  1. Définir les objectifs : Commencez par définir des objectifs clairs pour l’utilisation des MMM, tels que l’optimisation des budgets de marketing, l’amélioration du retour sur investissement ou l’analyse des effets du marketing sur les ventes.
  2. Collecter et préparer les données : Compiler des données sur les ventes, les efforts de marketing (numérique et traditionnel), les conditions économiques et d’autres facteurs pertinents, couvrant au moins deux ans pour obtenir un aperçu historique complet.
  3. Préparez vos données : Nettoyez et formatez vos données, en corrigeant tout problème de données manquantes ou de valeurs aberrantes, afin de les rendre aptes à l’analyse.
  4. Construisez et testez votre modèle : Utilisez des méthodes statistiques telles que l’analyse de régression pour créer un modèle qui élucide la relation entre les activités de marketing et les résultats de l’entreprise. Cette étape peut nécessiter l’intervention d’experts en statistiques et éventuellement en codage.
  5. Construisez et testez votre modèle : Utilisez des méthodes statistiques telles que l’analyse de régression pour créer un modèle qui élucide la relation entre les activités de marketing et les résultats de l’entreprise. Cette étape peut nécessiter l’intervention d’experts en statistiques et éventuellement en codage.
  6. Analyser et optimiser : Une fois votre modèle en place, examinez les résultats pour déterminer l’efficacité des différents canaux de marketing et utilisez ces informations pour réaffecter les budgets aux canaux les plus efficaces.
  7. Mettre à jour régulièrement : Les conditions du marché et l’efficacité des canaux fluctuent. La mise à jour périodique de votre MMM avec des données fraîches permet à votre stratégie de marketing de rester en phase avec les tendances actuelles.

Les possibilités d’application du MMM varient en fonction de la taille de l’entreprise. Les start-ups peuvent utiliser le MMM pour élaborer des stratégies de croissance à l’aide de données sectorielles et de métamodélisation. Les petites et moyennes entreprises (PME) peuvent s’appuyer sur le MMM pour optimiser leur budget marketing, tandis que les grandes entreprises peuvent affiner leurs stratégies marketing sur plusieurs canaux afin d’obtenir des résultats optimaux.

La mise en pratique du MMM exige un mélange de sensibilité en marketing et de compétences en matière d’analyse statistique. Pour les organisations qui ne disposent pas de ces capacités en interne, il existe des logiciels et des plateformes MMM qui automatisent une grande partie du traitement des données, de la modélisation et du processus d’analyse, ce qui les rend plus accessibles.

L’initiative de Google : « Privacy Sandbox »

Le « Privacy Sandbox » de Google est une réponse globale aux préoccupations croissantes en matière de protection de la vie privée. Il vise à trouver un équilibre entre le besoin de personnalisation de la publicité et la demande croissante de protection de la vie privée sur le web. L’élément central de cette initiative est le développement de nouvelles technologies conçues pour éliminer progressivement les cookies tiers dans Chrome en fournissant des méthodes alternatives de ciblage et de mesure des publicités qui ne compromettent pas la vie privée de l’utilisateur.

L’initiative introduit plusieurs technologies clés :

  • API sur les sujets : Cette technologie vise à proposer des publicités pertinentes aux utilisateurs en classant leur historique de navigation en grands sujets d’intérêt, sans avoir recours à des cookies ou à des identifiants tiers qui peuvent suivre les individus sur différents sites web.
  • FLEDGE (First Locally-Executed Decision over Groups Experiment), aujourd’hui appelé « Audience protégée » : Il facilite le reciblage des utilisateurs en permettant aux annonceurs de proposer des publicités basées sur les visites précédentes des utilisateurs, tout en conservant les données sur le navigateur de l’utilisateur afin d’éviter que les informations personnelles ne soient partagées entre les différents sites.
  • Rapports d’attribution : Fournit des données reliant les interactions publicitaires (clics ou vues) aux conversions (telles que les achats), sans compromettre la confidentialité de l’utilisateur.
  • Agrégation privée et stockage partagé : Ces technologies permettent de générer des rapports de données agrégées et fournissent un mécanisme permettant aux sites web de stocker localement les données publicitaires dans Chrome, offrant ainsi un accès à ces données qui préserve la vie privée.

En outre, l’initiative comprend des  » cadres sécurisés  » (Fenced Frames), qui permettent l’intégration sécurisée de contenu sur une page sans risque de partage de données entre sites, ce qui répond aux problèmes de sécurité et de confidentialité associés aux  » iframes  » traditionnels.

Le développement du « Privacy Sandbox » a été marqué par la collaboration de Google avec l’industrie et les organismes de réglementation, tels que l’autorité britannique de la concurrence et des marchés (CMA) et le bureau du commissaire à l’information (ICO), afin d’affiner et de tester ces technologies. Cette approche collaborative vise à garantir que les solutions développées répondent à la fois aux exigences en matière de protection de la vie privée et aux exigences fonctionnelles de l’écosystème du web.

Malgré ces avancées techniques, la transition vers un modèle sans cookies tiers a suscité des réactions mitigées dans le secteur. Certains considèrent ces changements comme une évolution nécessaire vers un web plus respectueux de la vie privée. D’autres, en revanche, s’inquiètent de la mainmise croissante de Google sur les normes du web et des conséquences potentielles sur la concurrence dans le domaine de la publicité numérique.

Alors que les technologies du « Privacy Sandbox » continuent d’évoluer, elles restent au centre des discussions sur l’avenir de la vie privée, de la publicité et du web ouvert, reflétant ainsi une évolution plus large du secteur vers l’amélioration de la vie privée des utilisateurs tout en maintenant l’écosystème de l’internet financé par la publicité.

Tirer parti du « Privacy Sandbox » de Google pour une publicité à l’épreuve du temps

Pour les spécialistes du marketing, l’application pratique des technologies du « Privacy Sandbox » de Google signifie qu’il faut se préparer à un avenir où la personnalisation et la protection de la vie privée coexisteront ; il est donc important de s’engager de manière proactive dans le nouvel écosystème plutôt que d’attendre passivement que des changements se produisent.

  1. Se familiariser avec les technologies clés : Concentrez-vous sur l’API des thèmes, l’API relative à la confiance et l’API relative au budget de protection de la vie privée. Ces outils facilitent la publicité basée sur les intérêts, luttent contre la fraude et limitent l’accès aux données personnelles sans porter atteinte à la vie privée des utilisateurs.
  2. Élaborer une stratégie et allouer un budget : Considérez l’abandon des cookies de tiers comme une opportunité. Alignez vos stratégies sur les avancées en matière de protection de la vie privée et consacrez des ressources aux essais de nouvelles technologies.
  3. Utiliser des API préservant la vie privée : Explorez les API telles que les sujets pour la publicité ciblée et les rapports d’attribution pour l’efficacité des publicités, en mettant l’accent sur la protection de la vie privée.
  4. Tester et collaborer : Participez aux essais et donnez votre avis. La collaboration permet de façonner ces technologies afin qu’elles répondent mieux aux besoins du marketing. Google insiste sur l’importance de la collaboration pour affiner ces outils, de sorte qu’un engagement précoce peut influencer leur développement pour mieux répondre à vos besoins.
  5. Innover pour un avenir sans cookies : Donner la priorité aux données de première main et à l’apprentissage automatique pour s’adapter aux tendances publicitaires axées sur la protection de la vie privée.
  6. Restez informé et soyez proactif : Mettez régulièrement à jour vos connaissances sur les initiatives du « Privacy Sandbox » grâce à Google et à l’actualité du secteur. Rester à la pointe des développements permet de s’adapter avec souplesse aux nouvelles normes publicitaires.

S’adapter à un monde post-cookies

L’abandon des cookies au profit d’un nouveau paradigme exige de repenser radicalement la collecte et l’utilisation des données. L’accent doit être mis sur la collecte transparente de données de première partie, l’exploitation du ciblage probabiliste et l’optimisation des stratégies cross-canal grâce au MMM.

Dans ce paysage numérique en pleine évolution, il n’a jamais été aussi urgent pour les spécialistes du marketing d’innover et de s’adapter. Après tout, l’adoption d’une approche probabiliste axée sur la protection de la vie privée n’est pas simplement un défi technique ; c’est un voyage transformateur. Les spécialistes du marketing ont pour mission de rester à la pointe du progrès, d’actualiser en permanence leurs connaissances sur les outils et les réglementations les plus récents, tout en défendant un marketing éthique. Mener le changement ne signifie pas seulement rester à la page, mais aussi redéfinir les normes.

Heureusement, vous n’êtes pas obligé d’y arriver seul. Parlez aux experts du centre d’excellence en analyse de données de DAC, Proove Intelligence, et découvrez comment nous pouvons vous préparer à réussir dans le prochain chapitre du marketing numérique.

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