Le métier des instituts est d’étudier le comportement des consommateurs sous toutes ses formes. Achats, consommation, usages, fréquentation ou encore attitudes sont scrutés et analysés pour délivrer des insights pertinents et inspirer les bonnes décisions marketing. La data a toujours été omniprésente dans le métier. Mais elle revêt aujourd’hui un caractère bien particulier. De source d’inspiration, elle est maintenant devenue objet de convoitise et de monétisation. Comment s’adapter efficacement à ce nouvel environnement d’activation de la data ?
De la data à l’insight
A l’origine, il y a ce besoin concret de s’appuyer sur des faits et des conclusions pertinentes pour prendre une décision. La data est la matière première des études : elle doit être juste, représentative, statistiquement significative et précise. Chez Kantar Worldpanel, par exemple, le choix de tracker les achats réels des consommateurs à la fois off et on line requiert un savoir-faire particulier mais également des moyens techniques qu’il faut faire évoluer sans cesse via des investissements conséquents. Toutes les études réalisées doivent reposer sur une data cohérente en phase avec les besoins des clients. En véritable outil de travail, cette data doit être testée, vérifiée, manipulée avec rigueur.
Mais les clients attendent avant tout d’un institut son interprétation de la data, son regard, son point de vue, bref, ses insights. Mettre en avant la tendance à suivre, conclure sur le ROI concret d’une campagne publicitaire, déterminer le succès ou l’échec d’une innovation sont des questions auxquelles l’institut doit répondre. La data emmène vers l’insight et exige que l’institut travaille en partenariat avec ses clients sur leurs problématiques en leur apportant des recommandations actionnables. Notre métier consiste à délivrer finalement plus d’insights que de data stricto sensu.
De l’insight à la data
Maintenant que le monde digital fait partie intégrante du paysage, la donne a évolué. Les questions liées à l’exploitation de la data sont plus que centrales. Loin d’être antinomique avec notre cœur de métier, l’activité liée à la data prend une place de plus en plus importante. Elle est devenue évidente, dans la continuité du rôle de conseil.
Lorsque l’on parle d’optimisation de la stratégie et du ciblage en définissant par exemple qui doit être recruté ou fidélisé, quoi de plus efficace et opérationnel que d’activer ces mêmes cibles en média ? L’idée est ici de fluidifier le circuit qui va des objectifs marketing et média à la mise en place de la campagne. Plutôt que d’approcher des cibles de consommateurs par des correspondances sociodémographiques approximatives, le principe est de s’adresser directement aux personnes que l’on a identifiées à travers leur comportement d’achat. Les avantages ? Travailler sur du comportement d’achat réel online et offline toutes enseignes confondues.
C’est ce que nous faisons chez Kantar Worldpanel. Dans ce domaine, notre data est particulièrement recherchée pour son authenticité. Nous venons d’ailleurs d’ajouter une brique data média à l’expertise de conseil et d’insights. Ainsi, data et insights cohabitent : ils se nourrissent mutuellement. Nous accompagnons nos clients dans leur stratégie marketing avec des recommandations d’activations ensuite disponibles pour leurs campagnes TV, radio ou digitales.
Comment est-ce possible ? Une méthodologie différente a été mise en place pour chaque média. En TV, par exemple, nous qualifions les écrans en fonction de leur pertinence sur des cibles de consommateurs (c’est-à-dire définies à partir de leurs achats réels). Il est ainsi possible de cibler précisément les gros acheteurs de yaourts ou les consommateurs fidèles à une marque grâce à un GRP sur cible par chaine, par jour daté et par écran. Ces données sont ensuite mises à disposition dans les logiciels d’achat d’espace TV tels que Popcorn et Peaktime. Des régies TV comme TF1 ou France Télévisions ainsi que des agences média travaillent de cette manière depuis plusieurs années pour optimiser leurs campagnes.
Le dernier né de cette offre data média est l’activation digitale. Nous avons « digitalisé » notre panel avec des partenaires pour faire le pont entre les comportements d’achat de nos panélistes et les cookies associés. Grâce un process d’extension d’échantillon (look-alike modeling) réalisé chez Kantar Worldpanel par nos équipes statistiques, les cibles identifiées sur notre panel peuvent être activées dans les campagnes digitales. Ce processus de modélisation est adapté et donc différent pour chacune des cibles identifiées. Nous appliquons à cette étape la rigueur qui fait la réputation de notre institut. C’est un point essentiel sur lequel il est important de s’informer lors d’une modélisation de ce type. L’objectif est de concilier précision de la data et volume. La campagne est adressée sur des personnes que l’on a réellement choisies.
Grâce à ce process, les cibles définies sont disponibles dans les DSP des agences pour l’achat des campagnes digitales, dans les DMP des éditeurs afin de valoriser leur inventaire ainsi que dans les DMP des annonceurs.
Quand insight et data ne font qu’un
La data génère ainsi l’insight qui va à son tour engendrer de la data activable. Cette manière d’aborder la data donne une fluidité dans la prise de décision et l’activation avec une véritable continuité dans l’intégralité du parcours du consommateur. Les mêmes données et les mêmes indicateurs se retrouvent à chaque étape jusqu’à la mesure de l’impact de la campagne. La boucle est ainsi bouclée grâce à des KPIs consistants et non contradictoires tout au long du processus marketing et média.
