Par Randall Beard, responsable mondial des solutions pour les annonceurs chez Nielsen
On dit souvent que les spécialistes du marketing se noient dans les données, mais chez Nielsen, nous avons une idée pour transformer cette expérience pénible en une exploration perspicace des fonds marins.
Depuis des décennies, Nielsen a pour mission de fournir aux marques et aux agences les informations dont elles ont besoin pour comprendre les consommateurs et créer des liens avec eux. Pour ce faire, nous mesurons la publicité et le contenu des médias que les gens regardent, les biens et les services qu'ils achètent et, surtout, nous repérons les liens entre les deux. Pourquoi ces liens sont-ils importants ? Si vous savez à quelles publicités les gens sont exposés et si vous savez ce que ces mêmes personnes achètent, vous pouvez déterminer de manière beaucoup plus intelligente si votre publicité fonctionne bien et comment l'améliorer.
Cependant, malgré la grande quantité de données à leur disposition - et souvent en raison de la complexité des données - la capacité de nos clients à former ces connexions vitales est souvent entravée. En fait, nos clients annonceurs nous disent qu'en dépit des quantités toujours croissantes de données auxquelles ils ont accès, ils ont toujours des difficultés à répondre à des questions élémentaires telles que : Combien dois-je dépenser en publicité ? Comment dois-je répartir mes dépenses entre les plateformes médiatiques et à l'intérieur de celles-ci ? Et comment mesurer les performances de ma publicité "en vol" et corriger le tir pour améliorer les résultats ?
Pour répondre à ces questions, Nielsen a créé un cadre simple "de bout en bout" pour mesurer l'efficacité de la publicité et des médias : les 3R. Les 3R tentent de répondre à trois questions simples : Premièrement, ma publicité atteint-elle le public visé (portée) ? Deuxièmement, parvient-elle à percer, à rester dans les mémoires et à modifier l'opinion des consommateurs sur ma marque (résonance) ? Et troisièmement, suscite-t-elle une réaction comportementale, par exemple des ventes (Réaction) ?
Nous avons travaillé dur pour créer les ensembles de données et les outils qui aideront les spécialistes du marketing de marque à répondre à ces questions. Nous avons beaucoup progressé dans nos réponses aux questions fondamentales sur l'efficacité de la publicité, mais il nous reste encore du travail à faire.
Comme jamais auparavant, nos clients et nous-mêmes sommes confrontés à un flux continu et parfois écrasant de données générées par les consommateurs et nos outils de mesure numériques. Imaginez des téraoctets de données structurées et non structurées qui affluent dans nos bureaux - tendances, mesures, sentiments et perspectives - et qui expriment qui sont les consommateurs, quels programmes et quelles publicités ils ont vus, comment ces publicités se comportent en fonction du programme télévisé, du genre, du site web, de l'emplacement, du nombre de fois qu'ils ont vu la publicité, de l'exposition aux médias sociaux, des endroits où ils ont fait leurs achats, de ce qu'ils ont acheté, etc.
Ces données offrent de nombreuses possibilités de mieux comprendre les consommateurs. Mais le défi est clair et, pour beaucoup, écrasant : en raison du volume, de l'étendue et de la complexité croissante des données, il est presque trop difficile de les déchiffrer.
Une nouvelle forme de technologie est nécessaire pour plonger dans cette mer de données et en ressortir avec des informations exploitables sur la publicité et les médias, qui peuvent aider les marques à comprendre la portée, la résonance et la réaction de leurs campagnes et, en retour, à améliorer leurs campagnes publicitaires.
C'est pourquoi nous avons été si intrigués lorsque nous avons entamé des discussions avec IBM au sujet d'une catégorie de technologie entièrement nouvelle et unique, connue sous le nom d'informatique cognitive.
Les systèmes informatiques cognitifs sont capables de comprendre les nuances du langage humain, de traiter des questions proches de la façon dont les gens pensent et de parcourir rapidement de vastes quantités de données pour trouver des réponses pertinentes et fondées sur des preuves aux besoins de leurs utilisateurs humains. Et surtout, ils tirent des enseignements de chaque interaction afin d'améliorer leurs performances et leur valeur pour les utilisateurs au fil du temps.
Il semble qu'il s'agisse d'une solution sur mesure pour répondre aux défis que les annonceurs d'aujourd'hui doivent relever en matière de données.
Forts de cet enthousiasme, nous nous lançons dans une nouvelle collaboration entre le Nielsen Innovation Lab, que nous avons fondé en 2012 pour faire avancer la recherche sur l'efficacité publicitaire, et IBM pour exploiter la puissance de Watson, le seul acteur de cette nouvelle ère passionnante de l'informatique cognitive.
Dans le cadre des efforts continus de notre marque pour améliorer la compréhension de l'efficacité publicitaire, nous explorerons les moyens d'utiliser Watson pour aider nos agences et leurs marques clientes à s'engager plus efficacement auprès des consommateurs sur tous les appareils - de la télévision à la tablette en passant par le smartphone - tout en améliorant l'impact de leur publicité et de leurs plans médias.
Nous pensons que cette collaboration ouvrira un champ de possibilités pour nos clients, afin qu'ils puissent eux aussi découvrir de la valeur à partir de données nouvelles et passionnantes. Il est temps d'arrêter de se noyer et de commencer à explorer.
