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L'impact du Big Data sur l'avenir de la publicité

4 minute de lecture | juin 2015

Mitch Barns, PDG de Nielsen
Mitch Barns, PDG

Les grands réseaux de radiodiffusion commencent à conclure leurs premières grandes ententes initiales, des ententes qui témoignent de la complexité du monde des médias d'aujourd'hui. L'innovation technologique continue de favoriser la fragmentation des médias, brouillant le monde autrefois simple de la télévision, de la radio et de la presse écrite. Les annonceurs doivent désormais répartir leurs budgets entre tous les appareils et canaux qui prolifèrent et que les gens regardent. Comment peuvent-ils espérer obtenir le rendement auquel ils sont habitués en termes d'achats ? Et comment les réseaux de radiodiffusion et les autres entreprises médiatiques peuvent-ils offrir un tel retour ?

Certes, cette révolution technologique nous complique la vie. Mais nous pensons que cette même révolution technologique va permettre à la publicité de connaître une sorte de renaissance.

Pourquoi ? L'innovation technologique permettra de réduire considérablement le gaspillage de la publicité en la rendant plus précise. En devenant plus précise, la publicité deviendra plus efficace, ce qui augmentera son retour sur investissement. Ce retour sur investissement plus élevé conduira alors à une augmentation des investissements dans la publicité. Oui, dépenser plus, ce que beaucoup sont réticents à faire, deviendra une option attrayante, une décision commerciale intelligente.

Le secret ne réside pas seulement dans les "grandes" données, mais aussi dans les "bonnes" données. Voici comment nous voyons les choses se dérouler.

Ce que nous appelons les "plates-formes de marketing d'entreprise" recueilleront des données sur les comportements de visionnage et d'achat de millions de personnes. Elles les introduiront dans des logiciels combinant des éléments de modèles marketing, de modèles d'attribution et d'autres outils analytiques. Il en résultera des prédictions qui établiront un lien plus précis que jamais entre le visionnage et l'achat.

Ces modèles alimenteront ensuite les systèmes qui, de manière systématique et "programmatique", font des appels d'offres et achètent de la publicité, et contrôlent l'activité d'achat qui en résulte. Ces résultats seront réinjectés dans les modèles prédictifs en temps réel. Les modèles s'améliorent à chaque cycle. Les déchets disparaissent. Le retour sur investissement augmente. Et l'argent rentre.

Sommes-nous déjà arrivés ? Personne n'y est encore tout à fait. Pour que les plateformes de marketing d'entreprise puissent accomplir toutes ces tâches avec succès, nous aurons besoin de la bonne technologie, des bonnes analyses et des bonnes données. Aujourd'hui, la technologie s'approche du statut de produit de base. Les analyses sont difficiles mais réalisables. Le véritable défi réside dans les données.

Tout d'abord, la protection de la vie privée et la sécurité des consommateurs doivent rester primordiales. Alors que nous et d'autres recueillons de plus en plus de données personnelles, il est essentiel que nous préservions l'anonymat des données sans perdre leur spécificité. Malgré ce que d'autres ont dit, le respect de la vie privée et la précision ne sont pas un jeu à somme nulle, mais il faut faire preuve d'une grande prudence pour atteindre ces deux objectifs.

D'autre part, les défis liés à la gestion de l'identité signifient que toutes les données ne sont pas suffisamment précises. Cette publicité qui a été vue sur un smartphone et une tablette : a-t-elle été vue une fois par deux personnes ou deux fois par une personne ? En outre, certaines données hors ligne ne sont pas aussi granulaires qu'elles pourraient l'être. Certaines données ne sont pas disponibles assez rapidement. Enfin, les "big data" sont généralement à la fois bruyantes et non représentatives.

En effet, les big data s'accumulent généralement au lieu d'être construites. Pour qu'elles soient utiles, il faut les calibrer avec des données qui soient à la fois propres et représentatives. À cette fin, nous nous appuyons sur de vastes panels soigneusement assemblés et sélectionnés, qui fonctionnent comme une source de vérité. Les panels sont comme la pierre philosophale dont rêvaient les alchimistes : ils nous permettent de transformer le minerai des données accumulées en l'or d'ensembles de données calibrés et perspicaces.

Ce type d'étalonnage deviendra de plus en plus important, car ce que nous appelons aujourd'hui "big data" ne sera pas toujours suffisant. Nous entrons dans un monde où aucune entreprise ne disposera à elle seule de suffisamment de données pour faire ce qu'il est possible de faire aujourd'hui. La collecte de données vraiment complètes nécessitera de négocier avec de multiples propriétaires qui ne partageront leurs données qu'avec ceux en qui ils ont confiance pour les garder en sécurité et les utiliser de manière impartiale. Les données indépendantes, qui constituent toujours un élément important lorsque des décisions financières sont en jeu, seront plus vitales que jamais.

Nous assistons donc à l'émergence d'une fusion en temps réel de données, de technologies et d'analyses qui établissent un lien entre l'exposition aux médias de tous les consommateurs sur n'importe quel appareil et l'activité d'achat de tous les consommateurs sur n'importe quel canal. Le résultat permettra aux fabricants d'identifier, avec une précision extraordinaire, la combinaison de publicité qui contribuera le plus aux perspectives de croissance de leurs marques.

L'élément essentiel de cette précision sera les données. Les bonnes données, sous la bonne forme, traitées de la bonne manière. C'est ce qui sera le moteur de la prochaine renaissance de la publicité.

Faut-il s'étonner que les données soient à nouveau à la mode ?

Cet article a été publié à l'origine sur Re/Code. Mitch Barns est PDG de Nielsen.