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Besoin de savoir : Qu'est-ce qu'un graphique d'identité et pourquoi les spécialistes du marketing en ont-ils besoin ?

7 minutes de lecture | Avril 2024

L'identité est un sujet important dans le domaine du marketing basé sur les données. Les annonceurs veulent cibler les consommateurs au niveau de la personne, les éditeurs veulent monétiser leurs audiences, et l'identité est cruciale pour s'assurer que le "Jean Dupont" que la marque essaie d'atteindre et le "Jean Dupont" qui achète actuellement sur Amazon, fait défiler TikTok ou recherche un événement du week-end sur Ticketmaster sont bien la même personne.

Jusqu'à présent, les identifiants publicitaires mobiles (MAID) et les cookies tiers permettaient de faire le lien, du moins sur les plateformes numériques ouvertes. Mais ils sont sur le point de disparaître, et la transition continue d'être mouvementée. Quelles sont les options qui s'offrent désormais aux spécialistes du marketing ?

La plupart des spécialistes du marketing misent sur les données de première main parce qu'elles leur permettent de se démarquer de leurs concurrents, de garder le contrôle de leurs données et d'éviter les complications liées à la protection de la vie privée. Mais tout le monde utilise des identifiants différents. Netflix vous connaît par votre adresse électronique, Macy's par votre numéro de téléphone, Delta par votre numéro SkyMiles, Instagram par votre pseudo, Xbox par votre gamertag. Un site web que vous visitez sans vous connecter peut tout de même vous attribuer un cookie tiers aujourd'hui ou collecter votre adresse IP. 

Pour une mesure d'audience cohérente, complète et comparable entre les plateformes, les spécialistes du marketing ont besoin d'un système d'identification robuste avec un graphique d'identité conçu spécifiquement pour la mesure.

Qu'est-ce qu'un graphe d'identité ?

Les consommateurs utilisent de nombreux appareils, applications et identifiants pour interagir avec le monde, et ces interactions laissent une trace régulière, comme les instantanés d'une photomosaïque. Chaque cliché ne raconte qu'un fragment de l'histoire, mais mis bout à bout, ils produisent un portrait à 360° de qui nous sommes, de ce que nous aimons et n'aimons pas, de nos intérêts et préférences, et - ce qui est le plus important pour les spécialistes du marketing - de ce que nous pourrions faire par la suite.

Pour assembler les pièces du puzzle, les grands annonceurs, les éditeurs et les fournisseurs de données ont développé des graphes d'identité : de grandes bases de données où des millions d'appareils, d'identifiants et leurs utilisateurs sont reliés entre eux pour créer des profils unifiés de clients et de ménages. Ils utilisent ces graphes pour le ciblage et la personnalisation, en faisant correspondre les clients et les prospects figurant sur la liste de diffusion d'une marque avec les membres de l'audience d'une plateforme. Par exemple, la branche activation de Nielsen dispose d'un graphique axé sur le ciblage. 

L'activation d'une campagne n'est pas la seule raison d'utiliser un graphique d'identité. Voyons pourquoi un graphique d'identité fiable, indépendant et bien calibré est essentiel pour une mesure moderne.

Qu'est-ce qui différencie un graphique d'identité de niveau de mesure ?

Tous les graphiques d'identité ne cherchent pas à représenter fidèlement la population dans son ensemble. Les sources de données qu'ils utilisent peuvent être biaisées en faveur d'une certaine géographie, des utilisateurs d'une certaine plateforme ou d'un seul type d'appareil. La déduplication des enregistrements n'est peut-être pas non plus une priorité absolue, tant qu'une certaine correspondance peut avoir lieu et que les publicités se retrouvent devant les gens.

Mais les taux de correspondance ne sont pas tout. Si la mesure est le but ultime, la représentation statistique et la déduplication sont nécessaires pour mesurer correctement la portée, la fréquence et d'autres KPI importants de la campagne comme le retour sur investissement publicitaire (ROAS) ou les conversions de prospects. Chez Nielsen, lorsque nous chargeons de nouvelles données dans notre graphique d'identité, nous pren ons soin de valider les correspondances entre les appareils, les personnes et les ménages par rapport aux données de recensement et à nos propres panels de personnes. Comme nous l'avons appris plus tôt dans notre série Need to Know, des panels de personnes soigneusement sélectionnés sont essentiels pour calibrer les big data.

Quelle est l'ampleur de notre processus de nettoyage des données ? Chaque année, nos systèmes ingèrent des milliards d'identifiants et de liens provenant d'une grande variété de sources de données externes, mais seulement 20 % d'entre eux sont intégrés dans le graphique d'identité résolu. Nous utilisons nos panels de personnes pour calibrer ces ensembles de Big Data et garantir l'exactitude de nos assignations d'audience et de nos regroupements de graphiques. En conséquence, le graphique d'identité Nielsen est optimisé pour la représentativité et la précision nécessaires à la mesure.

Comment les spécialistes du marketing utilisent-ils le graphique d'identité de Nielsen ?

Les graphes d'identité ne sont pas conçus pour être autonomes. Le graphique d'identité Nielsen est au centre d'un système d'identification complet qui comprend quatre étapes distinctes :

Première étape

Ingestion de données

Tout commence par l'ingestion de données pertinentes pour la campagne d'un client. Il peut s'agir de données d'annonceurs et d'éditeurs de première partie, de données de tiers pour enrichir les profils des clients avec de nouveaux attributs, de données pour ajouter des informations volumétriques provenant de plateformes numériques, et de big data provenant de distributeurs de programmes et de fabricants de téléviseurs intelligents pour les données de visionnage.

Deuxième étape

Résolution de l'identité

La deuxième étape consiste à faire correspondre les nouvelles données au graphe d'identité Nielsen afin d'établir les liens corrects entre les appareils, les identifiants et les personnes. Une fois que les données associées à chaque profil ont été validées, nous sommes en mesure d'attribuer un identifiant unique (appelé identifiant Nielsen) aux enregistrements.

Troisième étape

Modélisation de l'audience et du parcours de l'utilisateur

L'étape suivante du processus consiste à comparer les données démographiques provenant de sources de données externes aux données démographiques vérifiées de notre panel afin de combler les lacunes des données et de calibrer les incohérences. Des techniques avancées d'apprentissage automatique sont ensuite utilisées pour dédupliquer les audiences et construire des parcours utilisateurs qui rendent fidèlement compte de tous les points de contact pertinents et des résultats associés à la campagne.

Quatrième étape

Mesure de la campagne

Enfin, il est temps de produire des indicateurs d'audience (tels que la portée, la fréquence, le pourcentage de ciblage ou les indicateurs cross-média) et des indicateurs de résultats (tels que les ventes, le ROAS ou le coût par prospect) pour rendre compte des résultats réels, non biaisés, non dupliqués et correctement attribués de la campagne.

Comme nous l'avons mentionné plus haut dans l'article, la branche activation de Nielsen, Nielsen Marketing Clouddispose d'un graphique d'activation au niveau de la personne qui utilise un grand nombre des mêmes sources que le graphique de mesure de Nielsen et partage la même logique de résolution qui fournit une vue dédupliquée de l'audience. Mais au lieu de mesurer, il est conçu pour favoriser la portée et la personnalisation des campagnes à grande échelle. 

Quelles sont les implications d'un système d'identification numérique en matière de protection de la vie privée ?

L'intégration de données relatives à l'exposition aux publicités et aux résultats provenant de sources externes peut être une proposition épineuse dans le climat actuel de confidentialité des données. Même lorsque le consentement de l'utilisateur a été obtenu, les spécialistes du marketing sont à juste titre nerveux à l'idée de tester les limites de ce consentement en partageant les données des clients avec des partenaires extérieurs. C'est particulièrement vrai dans les secteurs très réglementés tels que les soins de santé ou les services financiers. Les algorithmes de hachage peuvent aider à masquer les identifiants sensibles tels que les adresses électroniques, mais les identifiants hachés sont considérés comme des informations personnelles identifiables (PII) dans certaines juridictions (comme l'Europe), et ils ne peuvent pas toujours empêcher les mauvais acteurs d'identifier la personne qui se cache derrière l'identifiant haché de toute façon.

Quelle est la solution ? Chez Nielsen, nous avons mis en place une série de processus de confidentialité et de sécurité des données pour faciliter la collaboration des données (comme la recherche de chevauchement entre un annonceur et un ensemble de données d'un éditeur) sans réellement partager des informations sensibles entre les partenaires de données. Par exemple, les intégrations en salle blanche garantissent que les données de Nielsen, de nos clients et de nos partenaires restent dans leurs environnements respectifs tout en permettant la mesure. Des techniques telles que l' informatique confidentielle et la confidentialité différentielle permettent aux parties de travailler ensemble sans voir les données de l'autre.

La protection de la vie privée est une priorité absolue pour les spécialistes du marketing et les consommateurs. Tout système d'identification numérique avec lequel vous travaillez doit la prendre au sérieux. 

La mesure numérique au-delà des cookies tiers

Les cookies tiers sont peut-être sur le point de disparaître, mais les spécialistes du marketing ont toujours besoin de donner un sens à leurs campagnes multiplateformes. Et ils veulent capitaliser sur les nouvelles opportunités de planification et de ciblage, telles que celles offertes par les audiences avancées, pourgarder une longueur d'avance sur leurs concurrents.

Plus que jamais peut-être, les spécialistes du marketing ont besoin de partenaires de mesure qui les aident à relier les points et à produire des mesures précises et cohérentes de l'audience et des résultats en rapport avec leur activité.

Need to Know de Nielsen passe en revue les principes fondamentaux de la mesure d'audience et démystifie les sujets les plus brûlants de l'industrie des médias. Lisez chaque article ici.

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