Bien que de nombreux facteurs contribuent au succès d'une campagne publicitaire, l'un des éléments les plus cruciaux est de communiquer avec le bon public. Transmettre votre message aux mauvaises personnes risque de nuire au retour sur investissement publicitaire (ROAS) d'un spécialiste du marketing numérique.
Les campagnes marketing plus personnalisées ont traditionnellement gagné en popularité auprès des acheteurs et, grâce à l’intelligence des données, il est devenu plus facile pour les éditeurs et les spécialistes du marketing d’adopter une publicité plus ciblée. C’est là qu’intervient le ciblage comportemental.
Le ciblage comportemental utilise l'intelligence des données et des systèmes de suivi avancés pour aider à afficher des publicités pertinentes aux audiences ciblées. Les annonceurs n'ont plus besoin de planifier des campagnes aléatoires basées sur des spéculations comme dans la publicité traditionnelle , tandis que les éditeurs peuvent garantir des expériences utilisateur plus pertinentes et donc plus engageantes pour leurs visiteurs.
Dans cet article, nous vous présentons les principes fondamentaux du ciblage comportemental, afin que vous compreniez son fonctionnement et s'il est adapté à vos campagnes publicitaires. De plus, comme la confidentialité et la collecte de données privées suscitent de plus en plus d'inquiétudes, nous abordons également la manière dont ce processus s'inscrit dans l'avenir de la publicité numérique.
Qu'est-ce que le ciblage comportemental ?
Le ciblage comportemental est le processus d'identification d'ensembles particuliers de clients en fonction de leur activité en ligne, ce qui aide les annonceurs à placer les bonnes annonces devant les bons utilisateurs.
Le ciblage comportemental s'appuie sur des informations sur le comportement de navigation Web d'un utilisateur, telles que l'historique de recherche, les pages Web visitées, les clics effectués et l'interaction avec le site Web, pour identifier la publicité à afficher.
Par exemple, si vous prévoyez une campagne publicitaire pour votre marque de cosmétiques, il serait logique de cibler les personnes qui recherchent fréquemment des produits de beauté en ligne, car elles seront probablement le public le plus facile à convertir en clients.
Le ciblage comportemental garantit que vos messages publicitaires sont diffusés auprès de cette audience lorsqu'elle visite un site Web, quel que soit le contenu de ce dernier. Faire en sorte que vos annonces apparaissent devant les personnes les plus susceptibles d'acheter est un excellent moyen d'orienter votre campagne dans la bonne direction.
Comment fonctionne le ciblage comportemental ?
Le processus de ciblage comportemental consiste à collecter des données, à les trier et à diffuser des messages marketing personnalisés à des utilisateurs individuels. En règle générale, le ciblage comportemental fonctionne en trois étapes.
Collecte de données
Les informations sur les utilisateurs sont un élément essentiel du marketing comportemental. De meilleures données sur le marché cible comportemental garantissent des campagnes de ciblage plus efficaces. Par conséquent, la première étape du processus de ciblage comportemental implique la collecte de données.
À cette étape, les données sont collectées à partir de diverses sources, telles que des applications mobiles, des données d'appareils mobiles, des sites Web, des fournisseurs de données tiers, des systèmes CRM, des enquêtes marketing, etc. Étant donné que les données proviennent de différentes sources, elles peuvent être collectées de plusieurs manières.
Par exemple, les sites Web utilisent des pixels de suivi ou des cookies pour suivre le comportement des consommateurs et les applications sur les appareils mobiles suivent les emplacements géographiques grâce au GPS. Ces données sont ensuite stockées sur des plateformes de gestion de données (DMP) ou des plateformes de technologie publicitaire (adtech) pour les systèmes d'automatisation du marketing.
Segmentation
La deuxième étape consiste à segmenter les données, où les utilisateurs sont classés en différents groupes de consommateurs en fonction des données collectées. En utilisant l'exemple de campagne de marque de cosmétiques mentionné ci-dessus, vous pouvez segmenter les utilisateurs en différentes catégories en fonction du type de produit de beauté qu'ils recherchent.
Les gens peuvent être segmentés en deux catégories : ceux qui recherchent des crèmes de nuit et ceux qui ont besoin de rouges à lèvres. Vous pouvez également regrouper les gens en fonction de ceux qui ont déjà acheté votre produit.
Ciblage
Le ciblage est la troisième et dernière étape du processus. Au cours de cette étape, les annonceurs choisissent un groupe spécifique à cibler une fois les données collectées et les utilisateurs segmentés en conséquence.
L'objectif principal de cette étape est de proposer des publicités personnalisées à l'utilisateur le plus pertinent. Un ciblage comportemental réussi correspond aux intérêts et au comportement des visiteurs lors de leur prochaine visite sur le site Web. Il contribuera en fin de compte à améliorer le taux de conversion des entreprises.
Types de ciblage comportemental
Le ciblage comportemental est généralement effectué au sein d'un site Web particulier ou sur plusieurs sites Web et plates-formes et, en tant que tel, peut être divisé en deux types : ciblage comportemental sur site et sur réseau.
Ciblage comportemental sur site
Le ciblage comportemental sur site utilise la méthode de ciblage comportemental au sein d'un site particulier et se concentre sur la fourniture d'une expérience en ligne personnalisée aux utilisateurs.
Le propriétaire du site peut afficher des publicités et des suggestions de produits aux utilisateurs en fonction des données comportementales spécifiques au site. Cette stratégie peut rendre les sites commerciaux plus attrayants pour les visiteurs, les incitant à y passer plus de temps.
Le ciblage comportemental sur site analyse des données telles que les pages fréquemment visitées, la page sur laquelle se trouve actuellement votre visiteur, son origine, la source du trafic, le temps passé sur votre site Web et le type d'appareil utilisé pour visiter votre site Web afin de créer des expériences publicitaires plus personnalisées pour les visiteurs récurrents. L'expérience personnalisée contribue à améliorer l'engagement des utilisateurs et conduit finalement à un meilleur taux de conversion.
Ciblage comportemental du réseau
Le ciblage comportemental sur site ne fournit pas toujours une analyse de données suffisante. Dans ce cas, les annonceurs doivent se tourner vers la collecte et le partage de données à partir de plusieurs plateformes, ou le ciblage comportemental en réseau.
Le ciblage basé sur le réseau s'appuie sur les données utilisateur enregistrées sur plusieurs plateformes.
Cette méthode collecte des données en ligne via des cookies et des adresses IP, puis trie les utilisateurs en catégories distinctes en fonction de leurs données sans suivre leurs informations personnelles, telles que le nom, l'adresse et le numéro de téléphone. Les algorithmes peuvent déterminer l'âge, le sexe et le choix d'achat potentiel d'un utilisateur.
Pourquoi les données comportementales sont-elles importantes ?
Comprendre le comportement des clients est une méthode éprouvée pour les annonceurs. Elle leur permet de comprendre les habitudes d'achat de leurs clients et de créer des stratégies marketing améliorées.
Identifier le comportement du client idéal peut jouer un rôle crucial dans l’amélioration des conversions, de l’engagement et de la rétention.
Les données comportementales peuvent jouer un rôle essentiel dans la croissance de votre organisation et dans sa relation à long terme avec les clients. Une fois que vous avez accès aux données de votre client, vous avez des réponses à de nombreuses questions qui vont au-delà de la façon dont un consommateur interagit avec votre entreprise. Grâce aux données comportementales, vous pouvez :
Obtenez de meilleures informations sur vos clients
Les données comportementales vous fournissent des informations détaillées sur vos clients, vous permettant de mieux les comprendre ainsi que leurs problèmes, leur motivation et leurs croyances.
En comprenant vos clients au niveau individuel, vous pouvez créer des publicités personnalisées pour eux. Lorsque vous savez ce qu'ils recherchent, cela peut révolutionner la façon dont vous planifiez vos campagnes marketing et la façon dont vous interagissez avec eux.
Prendre des décisions marketing éclairées
En utilisant la puissance des données pour anticiper les préférences et les intentions de chaque personne, vous pouvez faire des prévisions précises en fonction des comportements d'achat individuels de vos clients.
Par exemple, vous pouvez prévoir le segment qui sera le plus susceptible d'acheter vos produits de beauté grâce à des données comportementales. De cette façon, vous pouvez ajouter le segment à une campagne ciblée pour votre produit.
Prendre des mesures efficaces
En tant que spécialiste du marketing ou propriétaire d’entreprise, être sûr de transmettre vos messages à vos clients ciblés est déjà une réussite impressionnante. Néanmoins, l’importance des données comportementales va au-delà de cela. Les données comportementales vous aident à prendre les bonnes mesures lorsque cela est nécessaire.
Les données comportementales vous aident également à prévoir les activités futures en anticipant les souhaits et les besoins de vos clients. Grâce à cela, vous pouvez planifier des stratégies marketing efficaces à long terme.
Grâce aux données dont vous disposez, vous pouvez également servir vos clients à un niveau supérieur en identifiant et en résolvant leurs problèmes. Après tout, les clients modernes préfèrent faire des affaires avec des entreprises qui les valorisent (téléchargement PDF) .
Avantages du ciblage comportemental
Qu'il s'agisse de diffuser des publicités plus efficacement ou de simplifier le processus d'achat en ligne des utilisateurs, la publicité comportementale en ligne offre de nombreux avantages aux annonceurs comme aux consommateurs. Parmi ces avantages, on peut citer :
Meilleur engagement des utilisateurs
Les données comportementales informent les annonceurs sur les supports marketing avec lesquels les clients interagissent le plus souvent. Elles aident les spécialistes du marketing à créer et à diffuser des publicités personnalisées auprès des utilisateurs en ligne, contribuant ainsi à un meilleur engagement.
Augmentation des taux de clics publicitaires
Les utilisateurs intéressés par des publicités personnalisées sont plus susceptibles de cliquer pour obtenir des informations supplémentaires. Selon une étude récente d'Emerald Publishing, la publicité comportementale a des taux de clics (CTR) bien plus élevés que la publicité non ciblée.
Taux de conversion améliorés
De par leur conception, les publicités comportementales diffusent des annonces ciblées qui trouvent un écho auprès des individus. Par exemple, si vous affichez une publicité pour une crème de nuit à une personne qui a effectué une recherche en ligne, elle est plus susceptible de cliquer sur l'annonce. Cela améliore les chances de réussite de la conversion.
Un processus d'achat plus efficace pour les utilisateurs
La publicité comportementale en ligne peut aider à guider les consommateurs en simplifiant le processus d’achat.
Les publicités étant diffusées en fonction de l'activité en ligne de l'utilisateur, elles peuvent constituer un moyen d'achat plus pratique que l'utilisation des moteurs de recherche pour rechercher un bien ou un service. Il s'agit d'une option encore plus attrayante pour les consommateurs qui manquent de temps.
Inconvénients du ciblage comportemental
Bien qu'elle permette de créer des campagnes publicitaires plus efficaces, la publicité comportementale fait l'objet de critiques, notamment en ce qui concerne la manière dont les données sont collectées.
En raison des préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, la publicité comportementale est au centre du débat public depuis plusieurs années. Parmi les problèmes fréquemment cités en matière de publicité comportementale, on peut citer :
Préoccupations relatives à la confidentialité
Bien que la publicité comportementale propose des publicités hautement personnalisées, la manière dont elle collecte les données privées inquiète certaines personnes. Cela a donné lieu à un débat de plus en plus vif sur la violation de la vie privée des individus.
En conséquence, de plus en plus de personnes installent des logiciels de blocage des publicités pour empêcher les cookies de collecter des données personnelles.
La peur de l’exploitation des données
La collecte de données personnelles à grande échelle peut entraîner de nombreux risques, tels que des failles de sécurité ou le commerce à grande échelle de données privées.
Par conséquent, l’approche de la publicité comportementale en matière de collecte de données personnelles a suscité des inquiétudes mondiales en matière de cybersécurité .
Avec la fin des cookies, quel avenir pour le ciblage comportemental ?
Alors que Safari et Firefox bloquent déjà les cookies tiers et que Chrome prévoit de suivre prochainement , l’avenir du suivi comportemental – et de la publicité en ligne dans son ensemble – est voué à une perturbation majeure.
Pendant de nombreuses années, les cookies de suivi et les données qu'ils ont collectées ont aidé les annonceurs à créer des campagnes publicitaires personnalisées pour leur public. Mais alors que les cookies sont sur le point de disparaître face à la pression croissante du public, la question est la suivante : comment le secteur du marketing numérique va-t-il faire face à ce changement ?
Google travaille depuis 2019 sur son initiative open source Privacy Sandbox pour répondre à ce problème précis et, après avoir d'abord testé le Federated Learning of Cohorts ( FLoC ), le géant de la recherche explore désormais l'interface de programmation d'application (API) Topics.
FLoC a été développé pour regrouper les utilisateurs du Web en groupes en fonction de chaque activité de navigation individuelle. Cela permettrait à la fois de protéger la vie privée d'un individu tout en offrant aux éditeurs et aux annonceurs un moyen de mener des publicités ciblées.
Le développement de FLoC est terminé et Google travaille désormais sur Topics , qu'il a dévoilé en janvier 2022. La nouvelle proposition verra Chrome déterminer une poignée de sujets en fonction de votre navigation de la semaine précédente, ces sujets étant conservés pendant trois semaines avant d'être supprimés et de nouveaux sélectionnés. Les sujets restent sur votre ordinateur local et ne seront pas traités par un serveur.
Les sujets, qui sont censés être un paramètre de désactivation dans Chrome, ne sont qu'une des stratégies actuellement en cours de développement pour aider à mettre fin aux cookies de suivi. Les éditeurs pourraient également envisager des campagnes d'e-mails ciblées, réactiver les formulaires de questionnaires traditionnels ou adopter des alternatives marketing telles que la publicité contextuelle .
Le ciblage contextuel remplacera-t-il le ciblage comportemental ?
Les cookies tiers sont en voie de disparition . Il est donc probablement temps de penser à mettre en œuvre une stratégie publicitaire différente à l'avenir si vos campagnes publicitaires s'appuient sur des données tierces.
La comparaison entre ciblage contextuel et ciblage comportemental fait l’objet de discussions depuis longtemps parmi les spécialistes du marketing. Mais à mesure que nous évoluons vers un avenir sans cookies, le ciblage contextuel aura probablement le dessus.
Alors, est-ce que cela remplacera le ciblage comportemental ? C'est fort possible.
Qu'est-ce que le ciblage contextuel ?
Le ciblage contextuel consiste à placer une publicité sur un site Web en fonction de son contenu. Dans cette méthode, le contenu de la publicité est étroitement lié à celui du site Web.
Pour reprendre l'exemple de la marque de cosmétiques, la publicité contextuelle permet de placer votre annonce sur des sites de santé ou des blogs beauté. Les moteurs de recherche utilisent également cette approche pour afficher des annonces sur leurs pages de résultats en faisant correspondre les mots-clés de la requête de recherche au contenu de l'annonce.
Au lieu d'exploiter les données utilisateur collectées et analysées au fil du temps, le ciblage contextuel utilise les données de session pour évaluer les intérêts des utilisateurs. Cette forme de ciblage répond aux préoccupations et aux réglementations en matière de confidentialité, car elle utilise des données générées à partir de l'activité instantanée des utilisateurs plutôt que des comportements historiques.
Avantages du ciblage contextuel
Aucune information personnelle requise
Le ciblage contextuel s'appuyant sur des mots-clés et d'autres facteurs plutôt que sur les informations personnelles de l'utilisateur, il ne nécessite pas de cookies ni d'informations personnelles pour placer des annonces de produits pertinents. Cela signifie que la publication d'une annonce est plus efficace et conforme aux réglementations en matière de confidentialité telles que le règlement général sur la protection des données de l'UE.
Mise en œuvre plus simple et plus efficace
La publicité contextuelle ne nécessite pas une grande quantité de données utilisateur. Elle est donc plus facile à mettre en œuvre que le ciblage comportemental.
De plus, vous n'avez pas besoin d'une équipe entière ni d'outils avancés pour publier votre annonce avec cette méthode, ce qui vous permet potentiellement d'économiser du temps et de l'argent.
Les données contextuelles peuvent être plus efficaces
Grâce aux progrès technologiques, les consommateurs achètent désormais à un rythme plus rapide et leur comportement passé ne reflète pas toujours leurs besoins actuels.
De plus, des facteurs externes, tels que la météo et les événements, influencent également les décisions d'achat d'un acheteur. Dans ces scénarios, les publicités contextuelles peuvent être beaucoup plus efficaces que le ciblage comportemental.
L’IA avancée peut faire la différence
L’IA est plus intelligente que jamais et, en termes de ciblage contextuel, elle peut désormais analyser efficacement le contenu des pages et placer votre annonce devant les publics cibles.
L'IA a contribué à améliorer le marketing conversationnel , permettant ainsi aux spécialistes du marketing de comprendre les besoins des clients à un niveau plus approfondi. Cela peut, à son tour, favoriser le développement de prévisions de tendances plus précises.
De plus, à mesure que les chatbots continuent d’évoluer, on peut s’attendre à ce qu’ils fournissent à terme un service client complet de bout en bout.
L’IA a également éliminé efficacement le travail manuel impliqué dans la collecte de données et la segmentation des audiences en fonction de leurs activités passées.
Réflexions finales
Au fil des ans, le ciblage comportemental s'est avéré une méthode efficace pour transmettre les messages d'une marque au bon public dans le monde numérique. Cependant, la disparition des cookies tiers est sur le point de transformer le paysage publicitaire numérique.
Les spécialistes du marketing et les éditeurs devraient chercher à intégrer d’autres moyens pour diffuser des publicités pertinentes aux clients potentiels.
L'automatisation a rendu plus facile que jamais la réalisation de prévisions marketing et la prise de décisions marketing éclairées. C'est peut-être l'une des raisons pour lesquelles de plus en plus d'annonceurs prévoient d'intégrer la publicité contextuelle dans leurs futures campagnes.
C'est peut-être le moment idéal pour vous de passer à une nouvelle méthode de publicité qui ne repose pas sur les données personnelles.
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