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Que vous fassiez déjà du retargeting ou que l’univers des données clients vous soit inconnu, nous allons voir dans ce billet comment maximiser vos performances et la portée de vos campagnes publicitaires en développant vos propres données.

La pandémie a mis en évidence l’importance de la compréhension du comportement des consommateurs pour les entreprises. Le marketing joue aujourd’hui un rôle encore plus essentiel. C’est pourquoi il est crucial pour vous d’utiliser vos données, de comprendre l’opportunité qu’elles représentent, d’en comprendre les défis et les mesures que vous devez prendre dans les six mois à venir.

Tout d’abord, certains de vos clients ont peu d’impact sur vos objectifs commerciaux alors que d’autres en ont beaucoup plus. C’est donc sur eux que vous devez vous concentrer. Qu’il s’agisse de nouveaux clients ou non, vous devez donc vous assurer de déterminer la valeur de chaque client. Le chemin suivi par les utilisateurs devient plus complexe, nous allons ainsi nous pencher sur l’automatisation. La publicité en ligne est de plus en plus automatisée, le machine learning peut vous aider à l’optimiser et nous apporter de meilleurs résultats.

Algorithme un avantage compétitif

Les données que vous partagez avec ces algorithmes deviennent un avantage compétitif important dans votre stratégie publicitaire en ligne. Quel que soit votre business model, comprendre les interactions opérées par les clients est capital.
Voici quelques exemples de ce que peuvent être ces interactions.

Cela peut vous donner plusieurs résultats, comme vous le voyez ci-dessus, ou vous encourager à faire des enchères en lien avec les revenus, les bénéfices ou la valeur au cours du temps.

Comment pouvez-vous utiliser les données que vous collectez ?

Grâce aux données de conversion ou celles sur votre audience, qui permettront d’informer notre stratégie d’enchères intelligentes vous pourrez accroître vos performances et vos revenus en fonction de vos objectifs commerciaux. Les cookies tiers disparaissent peu à peu, il devient de plus en plus important de développer une stratégie de données first-party pas seulement pour renforcer la confiance de vos clients, mais aussi techniquement pour des questions de marketing digital.

Les entreprises exploitant toutes les données first-party peuvent doubler les revenus incrémentaux générés par une annonce. Et ils peuvent multiplier par 1,5 leur rentabilité comparée aux entreprises qui prennent peu en compte ces données.

Google investit dans les données first-party pour se préparer à l’avenir et aider les marketeurs soucieux de la confidentialité des données à tirer davantage parti de ces informations et à les exploiter plus efficacement et plus facilement. Nous avons donc vu en quoi les données étaient essentielles, il est également important de comprendre le contexte actuel concernant les questions de confidentialité.

Auparavant, nous vivions dans un monde de données entièrement observables, comme les cookies ou les identificateurs d’appareils mais les exigences croissantes des utilisateurs en termes de protection de la vie privée ont donné lieu à de nouvelles réglementations et restrictions encadrant les cookies des navigateurs. Cela a donc un impact sur les mesures de conversion. Quelles sont les conséquences concrètes pour vous ? Le nouvel écosystème est très dynamique, le changement est donc la nouvelle norme. Ces nouvelles réglementations marquent la fin des cookies tiers.

Ce phénomène va entraîner la baisse continue des conversions observables. Cela signifie que vous allez devoir compter de plus en plus sur les données que vous possédez pour que Google puisse les modéliser.

retargeting

À l’avenir, nous allons devoir investir dans différentes technologies et placer nos œufs dans différents paniers. Malheureusement, aucune solution ne pourra remplacer les cookies, c’est pourquoi nous allons dépendre de plus en plus des modélisations.

Par le passé, Google était en mesure de modéliser automatiquement la majorité des conversions perdues, mais désormais, il leur faudra plus de signaux et de données pour améliorer la précision de leurs modélisations. Nous allons voir ça plus en détails dans la prochaine partie. Enfin, nous nous attendons à ce que l’écosystème continue de changer. Ainsi, il est crucial que vous soyez prêts et que vous vous adaptiez à une nouvelle technologie.

Si vous recourez déjà au ciblage d’audience, vous vous demandez peut-être ce que cela signifie pour vous. Les cookies de retargeting sont des cookies tiers, ils vont donc disparaître. Vous allez donc devoir compter sur les données que vous collectez et que vous transmettez à Google.

Customer Match pour pallier à la disparition du retargeting

Google propose un outil « Customer Match » c’est ce que nous allons voir dans cette partie. Customer Match ou ciblage par liste de clients consiste à utiliser vos données first-party pour atteindre les clients que vous avez en commun via les utilisateurs de Google connectés à leur compte. Ceci va prendre plus d’importance avec le temps.

Les marketeurs investissent de plus en plus dans la numérisation et l’activation des données first-party. Nous savons que le retargeting est le plus souvent utilisé pour obtenir une segmentation plus profonde, et nous devrons utiliser le retargeting avec la solution Customer Match. En segmentant votre base de clients, vous pouvez élargir votre base de clients existante à de nouveaux utilisateurs, et vous pourriez exploiter le ciblage par liste de clients (Customer Match), pour alimenter le système de machine learning, ce qui vous permettra de trouver de nouveaux clients similaires à ceux que vous avez indiqués à Customer Match.

Vous pouvez ensuite appliquer ces listes à vos campagnes et suivre les stratégies d’enchères que vous employez habituellement.
Vous pouvez ensuite réfléchir à d’autres développements, et découvrir à partir des listes Customer Match les segments de clients auxquels les annonces ont été montrées, et ainsi élargir votre ciblage.

Concernant l’efficacité des enchères, les enchères intelligentes intégreront le fait qu’un utilisateur se trouve sur une de vos listes Customer Match et son historique de performance. Le système peut prédire quelle est la probabilité que cet utilisateur convertisse. Cela créera une meilleure valeur ajoutée. Selon Google, les listes de ciblage par liste de clients sont plus performantes que les autres types d’audience.

Pour l’instant, il est important que vous partiez sur de bonnes bases, nous vous recommandons donc d’utiliser les nouvelles formes de retargeting telles que le ciblage par liste de clients (Customer Match).

Pour bien commencer, vous devez activer correctement les données et suivre les meilleures pratiques en la matière. Par exemple, la taille de la liste. Lorsque vous la transmettez à Google, vous devez vous assurer d’obtenir de bons taux de correspondance et de corriger les erreurs de formatage qui pourraient survenir lors de son téléchargement. Vous devez également actualiser ces données régulièrement. Toutes les deux, trois semaines, par exemple.

Lorsque les annonceurs actualisent fréquemment ces données, ils enregistrent une hausse de 17 % de leur trafic et de leurs conversions immédiatement après cette mise à jour.

Stratégiquement, il est également essentiel que vous augmentiez la taille de la liste en ajoutant des éléments de correspondance, comme l’adresse e-mail, le numéro de téléphone, l’adresse.

Google démontre que quand les annonceurs ajoutent un nouvel élément de correspondance, la taille moyenne de leurs listes augmentent en moyenne de 28 %. Si vous utilisez déjà le ciblage par liste de clients (Customer Match), vous devriez recourir à l’automatisation pour améliorer vos performances.

Google élabore de nouveaux outils et fonctionnalités pour nous aider à déterminer la valeur appropriée de chaque client. Nous avons abordé l’élargissement de votre base de clients, soit l’un des avantages du recours au retargeting aujourd’hui. Des outils comme les audiences similaires vous permettent d’identifier de nouveaux clients. Google va également lancer de nouvelles stratégies de campagnes, telles que Performance Max, qui nous aideront.

Résumons.

Google nous informe que l’époque des third data driven est révolue. Nous devons avancer et pour cela Google va nous aider à nous préparer à l’avenir, à prioriser les utilisateurs et à respecter les réglementations en vigueur. Mais il est également crucial que vous élaboriez une stratégie en matière de données first-party qui soit complète. En investissant dans des solutions comme le ciblage par liste de clients (Customer Match), vous êtes certain d’utiliser les mêmes audiences et performances que vous utilisez pour votre stratégie marketing. Le ciblage par liste de clients (Customer Match) sert de fondation cruciale aux technologies de machine learning et vous fera bénéficier d’un avantage compétitif majeur. Comme je l’ai dit, rien ne remplacera les cookies, mais la technologie de prédiction Google vous permettra d’atteindre les objectifs commerciaux que vous suivez aujourd’hui.

Comment allez-vous gérer la disparition des cookies ? 

L’Agence BB Switzerland® est ravie d’être à vos côtés et de collaborer avec vous dans cet écosystème en mouvement.

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