Nielsen a récemment annoncé de nouveaux investissements dans ses principaux panels de mesure des médias aux États-Unis, y compris l'expansion dans de nombreux marchés locaux et l'introduction de la mesure mobile dans notre panel national d'audimétrie (NPM). On m'a demandé pourquoi nous faisions cela, dans un monde de plus en plus numérique et fragmenté. La réponse est en fait très simple : les panels restent un élément fondamental de la mesure, même si leur rôle évolue dans un monde de plus en plus numérique.
Dans la mesure traditionnelle des médias, les panels étaient utilisés pour la mesure directe. Le panel était recruté pour représenter l'univers des médias, le comportement des panélistes était enregistré (par le biais d'un journal ou de moyens électroniques), et cette utilisation était projetée sur l'univers pour créer des évaluations. Cette méthodologie est encore utilisée aujourd'hui pour mesurer la télévision. Au niveau national, le panel Nielsen comprend plus de 21 000 foyers et 50 000 personnes, et dans environ la moitié de ces foyers, nous mesurons électroniquement l'utilisation de la télévision et de l'ordinateur. En tant qu'échantillon de base pour les évaluations télévisuelles nationales, qui sont utilisées pour négocier quelque 70 milliards de dollars de publicité par an, il est supervisé par le Media Ratings Council (MRC) et audité en permanence par le cabinet d'experts-comptables Ernst & Young. Le panel NPM est largement considéré comme l'échantillon de consommation de médias de la plus haute qualité au monde.
Cela dit, à l'ère de la fragmentation de l'audience, la mesure directe dans un panel est un défi. La consommation se déplaçant vers les appareils numériques et la publicité étant diffusée de manière dynamique (c'est-à-dire que des personnes différentes reçoivent des publicités différentes), la taille de l'échantillon nécessaire à la mesure directe devient prohibitive. Ce qu'il faut, c'est appliquer des méthodes de mesure numérique, ce que nous appelons une approche basée sur le recensement, dans laquelle les données nécessaires à la mesure sont collectées auprès d'une très large proportion de l'ensemble de la population d'utilisateurs. Mais si les données nécessaires à la mesure peuvent être collectées auprès de la population, pourquoi avons-nous besoin d'un panel ? En effet, si les méthodes de recensement telles que les tags ou les données des décodeurs peuvent nous indiquer ce qui est consommé, elles ne nous permettent pas de savoir qui. Nielsen a résolu ce problème en s'associant avec Facebook et Experian pour accéder à de vastes ensembles de données de haute qualité en temps réel afin de déterminer l'audience. Mais même cela n'est pas totalement adéquat, car tous les ensembles de données de tiers comportent des incohérences et des biais. En fin de compte, même dans un monde de big data, une mesure d'audience correcte nécessite un échantillon observable de la population afin d'être confiant dans le "qui" - c'est-à-dire un panel.
En d'autres termes, si la taille de l'échantillon est essentielle pour les mesures directes, la qualité revêt une importance cruciale pour les mesures basées sur les recensements. Dans ce contexte, qu'entendons-nous par qualité ? Nielsen estime que les éléments suivants sont les plus importants :
- Validation - En accord avec le point clé mentionné ci-dessus, des méthodes doivent être employées pour s'assurer que le panéliste est bien celui que la machine prétend être. L'approche de Nielsen en matière de recrutement et de gestion des panels est basée sur le face-à-face ; nous sommes invités au domicile des panélistes, nous savons exactement qui ils sont et en savons beaucoup sur eux, et nous tenons ces données à jour pendant leur mandat. Nous utilisons également la technologie de l'audimètre, qui nous indique qui consomme des médias à un moment donné sur l'appareil mesuré.
- Représentativité - L'échantillon doit représenter fidèlement l'univers mesuré en termes de géographie et de démographie. Nielsen utilise une approche de recrutement par probabilité de zone qui garantit, au niveau d'un pâté de maisons, que le panel est correctement représentatif, et nous effectuons une maintenance régulière pour assurer une adhésion stricte des ménages du panel aux protocoles nécessaires au maintien de cette représentativité.
- Cohérence - Pour obtenir des mesures précises, la rotation des panels doit être correctement gérée. Le fait que les panélistes entrent et sortent pendant et entre les périodes de mesure est très problématique. Nielsen surveille attentivement la participation des panélistes au panel NPM et impose une rotation après deux ans de participation au panel afin de gérer la "lassitude des panélistes".
- L'exhaustivité - A l'ère de l'utilisation croisée des appareils, le panel doit capturer le comportement et l'utilisation de tous les appareils médias. C'est pourquoi Nielsen a introduit la mesure des ordinateurs dans le NPM en 2010, et a récemment annoncé le déploiement de la mesure des smartphones et des tablettes dans le NPM au cours des 12 à 18 prochains mois.
Pour assurer la qualité de ces dimensions, une approche de recrutement de commodité telle que les interceptions en ligne ou les téléchargements de barres d'outils de navigation ne suffira tout simplement pas. Seul un processus solide qui s'adresse directement aux panélistes potentiels et qui couvre toute la durée de la participation peut y parvenir.
Enfin, il est important de comprendre pourquoi la qualité des données est si importante. Comme pour les médias traditionnels, les données d'audience sont de plus en plus utilisées comme monnaie de transaction pour la publicité numérique et multiplateforme des marques. La publicité numérique liée à l'affichage a atteint près de 13 milliards de dollars en 2013 et continue de croître à un rythme à deux chiffres. Avec un tel montant en jeu, les annonceurs et les agences attendront la même qualité dans la monnaie numérique que celle qu'ils ont aujourd'hui dans les médias traditionnels :
- Fidelity - Lorsqu'ils négocient sur la base de l'âge et du sexe, les clients ont besoin de savoir que ces données sont aussi précises que possible. Même lorsque l'on utilise des fournisseurs de données tiers, comme nous le faisons avec Facebook pour notre propre produit Online Campaign Ratings (OCR), les données doivent être calibrées en fonction d'un échantillon représentatif, valide, cohérent et complet.
- Stabilité - Les données d'audience doivent être cohérentes au sein d'une même campagne et d'une campagne à l'autre, ce qui est difficile à garantir si l'échantillon est fortement renouvelé.
- Accréditation - Comme dans les médias traditionnels, un audit approprié et continu des panels et du processus et, en fin de compte, l'examen et l'accréditation du MRC permettent de s'assurer que les données peuvent être utilisées comme monnaie d'échange.
À mesure que nous avançons dans le monde numérique et multiplateforme, la fourniture de données précises, stables et accréditées devient de plus en plus importante. Pour y parvenir, nous continuerons à avoir besoin d'une vision valide, représentative, cohérente et complète des publics, c'est pourquoi des panels de haute qualité restent primordiaux.