Skip to content
Aperçus > Médias

Il est temps pour les spécialistes du marketing d'arrêter de se noyer dans les données et de commencer à les explorer.

4 minutes de lecture | Mai 2013

Par Randall Beard, responsable mondial des solutions pour les annonceurs chez Nielsen.

On dit souvent que les spécialistes du marketing se noient dans les données, mais chez Nielsen, nous avons une idée pour transformer cette expérience pénible en une exploration approfondie des eaux profondes.

Depuis des décennies, Nielsen s'efforce de fournir aux marques et aux agences les informations dont elles ont besoin pour comprendre et créer des liens avec les consommateurs. Pour ce faire, nous mesurons la publicité et le contenu médiatique que les gens regardent, les biens et services qu'ils achètent et, surtout, nous repérons les liens entre les deux. Pourquoi ces liens sont-ils importants ? Si vous savez à quelles publicités les gens sont exposés et si vous savez ce que ces mêmes personnes achètent, vous pouvez être beaucoup plus intelligent et savoir si votre publicité fonctionne bien et comment l'améliorer.

Cependant, malgré la grande quantité de données à leur disposition - et souvent à cause de la complexité des données - la capacité de nos clients à établir ces connexions vitales est souvent entravée. En fait, nos clients annonceurs nous disent qu'en dépit des quantités toujours croissantes de données auxquelles ils ont accès, ils ont toujours des difficultés à répondre à des questions de base telles que : Combien dois-je dépenser en publicité ? Comment dois-je répartir mes dépenses entre les plateformes médias et au sein de celles-ci ? Et, comment mesurer mes performances publicitaires "en vol" et faire des corrections de trajectoire pour améliorer les résultats ?

Pour aider à répondre à ces questions, Nielsen a créé un cadre simple "de bout en bout" pour mesurer l'efficacité de la publicité et des médias : les 3R. Les 3R tentent de répondre à trois questions simples : Premièrement, ma publicité atteint-elle le public visé (portée) ? Deuxièmement, est-elle percutante, est-elle retenue et change-t-elle l'opinion des consommateurs sur ma marque (résonance) ? Et enfin, suscite-t-elle une réaction comportementale, par exemple des ventes (Réaction) ?

Nous avons travaillé dur pour créer des ensembles de données et des outils pour aider les responsables marketing des marques à répondre à ces questions. Nous nous sommes beaucoup améliorés pour répondre aux questions fondamentales sur l'efficacité de la publicité, mais nous avons encore du travail à faire.

Comme jamais auparavant, nous et nos clients sommes confrontés à un flux continu, et parfois écrasant, de données générées par les consommateurs et nos outils de mesure numériques. Imaginez des téraoctets de données structurées et non structurées affluant dans nos bureaux - tendances, mesures, sentiments et perspectives - qui expriment qui sont les consommateurs, quels programmes et publicités ils ont vus, comment ces publicités se comportent par programme TV, genre, site web, placement, nombre de fois qu'ils ont vu la publicité, exposition aux médias sociaux, où ils ont fait leurs achats, ce qu'ils ont acheté, etc.

Ces données offrent de nombreuses possibilités de mieux comprendre les consommateurs. Mais le défi est clair, et pour beaucoup, écrasant : en raison du volume, de la portée et de la complexité croissante des données, elles sont presque trop nombreuses à déchiffrer.

Une nouvelle forme de technologie est nécessaire pour plonger dans cette mer de données et en ressortir avec des informations exploitables sur la publicité et les médias, qui peuvent aider les marques à comprendre la portée, la résonance et la réaction de leurs campagnes et, partant, à améliorer leurs campagnes publicitaires.

C'est pourquoi nous avons été si intrigués lorsque nous avons entamé des discussions avec IBM au sujet d'une catégorie de technologie entièrement nouvelle et unique connue sous le nom d'informatique cognitive.

Les systèmes informatiques cognitifs sont capables de comprendre les nuances du langage humain, de traiter les questions de la même manière que les gens pensent, et de parcourir rapidement de grandes quantités de données pour trouver des réponses pertinentes, fondées sur des preuves, aux besoins de leurs utilisateurs humains. Et surtout, ils tirent des enseignements de chaque interaction pour améliorer leurs performances et leur valeur pour les utilisateurs au fil du temps.

Il semble qu'il s'agisse d'une solution sur mesure pour relever les défis liés aux données auxquels sont confrontés les annonceurs d'aujourd'hui.

Forts de cet enthousiasme, nous nous lançons dans une nouvelle collaboration entre le Nielsen Innovation Lab, que nous avons fondé en 2012 pour faire progresser la recherche sur l'efficacité publicitaire, et IBM pour exploiter la puissance de Watson, l'unique acteur de cette nouvelle ère passionnante de l'informatique cognitive.

Dans le cadre des efforts continus de notre propre marque pour améliorer la compréhension de l'efficacité de la publicité, nous explorerons les moyens d'utiliser Watson pour aider nos agences et leurs marques clientes à s'engager plus efficacement auprès des consommateurs sur tous les appareils - de la télévision à la tablette en passant par le smartphone - tout en améliorant l'impact de leurs plans publicitaires et médias.

Nous pensons que cette collaboration ouvrira un champ de possibilités pour nos clients, afin qu'ils puissent eux aussi tirer profit de données nouvelles et intéressantes. Il est temps d'arrêter de se noyer et de commencer à explorer.