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Mesure de l'efficacité publicitaireDossier réalisé avec la collaboration de Jacques Régnier.

Chapitre : Mesure de l'efficacité publicitaireDossier réalisé avec la collaboration de Jacques Régnier.

  • Publié le 11 déc. 2017
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Mesure de l'efficacité publicitaireDossier réalisé avec la collaboration de Jacques Régnier.

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" Je sais que la moitié de l'argent que je dépense en publicité est perdue. Mais je ne sais pas quelle moitié. "

John Wanamaker

La mesure d'efficacité, outil de pilotage stratégique des dispositifs de communication

Inventeur du concept store au XIXe siècle aux États-Unis, John Wanamaker, s'il vivait aujourd'hui, aurait les moyens de mesurer plus efficacement les résultats de son investissement publicitaire. Les moyens traditionnels (entretiens, sondages, post-tests, etc.) se sont enrichis de moyens numériques qui permettent de mieux cerner le consommateur dans toutes les sphères où il agit, qu'elles soient familiales, sociales ou professionnelles.

Deux grandes familles d'études se complètent. Les études qualitatives d'une part, qui cherchent à sonder le pourquoi des comportements. Et les études quantitatives d'autre part, qui collectent des données en grand nombre pour mieux relever les similitudes de comportement.

En pratique, ces deux types d'études sont largement imbriquées l'une l'autre et c'est l'association des deux qui donne les résultats les plus pertinents.

À travers ce corpus, les annonceurs cherchent à mesurer la satisfaction et le degré de fidélité de leurs clients, comprendre leurs freins et motivations - en un mot les insights -, mais aussi à mieux repérer leur parcours média. Ils ont besoin d'analyses et de recommandations pour mieux élaborer leur segmentation et faire leur plan média.

Le web, outil de collecte inédit, permet par exemple d'étudier le comportement des cibles via les smartphones, c'est-à-dire en mobilité, en actionnant des leviers promotionnels (comme par exemple des bons de réduction via des sms).

Les sites marchands sont aujourd'hui capables de définir un profil de consommation pour chaque client grâce à sa navigation sur le site et ses achats antérieurs. Les algorithmes sont ensuite assez sophistiqués pour anticiper les goûts et les achats à venir en modélisant en détail les habitudes du consommateur. Cela peut s'appliquer aussi aux sites d'informations qui, avec l'historique de lecture, les temps de lecture et l'effet de zapping sont susceptibles de prévoir les articles qui seront les plus lus et les thèmes de prédilection des internautes.

Le big data offre des perspectives dont on ne soupçonne pas encore les opportunités ni les contraintes à venir. Cette somme d'informations, quasi infinie, va exiger de solides outils d'analyse. Collecter des données n'est utile que si l'on est capable d'en extraire des synthèses opérationnelles pour les annonceurs.


Servanne Barre, Anne-Marie Gayrard-Carrera