21 Novembre 2016
Le Grand Débat: Probabiliste contre Déterministe
Par James G. Brooks Jr., Fondateur et PDG de GlassView

Nous avons franchi le cap où les marqueteurs se sont rendu compte du fait que le ciblage par appareil n’avait pas du sens et qu’un approche multi-appareil et « concentré sur les personnes » marche mieux.

Avec cette question réglée, le prochain grand débat était comme exécuter le ciblage multi-appareil. Il y a deux méthodes : Déterministe et Probabiliste.  

Beaucoup du débat a tourné autour des mérites de chaque stratégie. En général, l’approche déterministe est plus précise tandis que l’approche probabiliste offre plus d’échelle.  

Pendant que l’industrie résout lequel est mieux, une série de questions plus pragmatique se poursuit : Laquelle fonctionne mieux ? La réponse est les deux, en fonction de ce qu’on essaye faire.

Une révision brève du ciblage multi-appareil

Il y a plusieurs années, les consommateurs étaient pour la plupart sur les ordinateurs de bureau. Dans cet environnement, les cookies fonctionnaient assez bien. Cependant, après l’introduction de l’iPhone en 2007, les consommateurs ont commencé à passer plus de temps sur leur mobiles.  

En 2016, le consommateurs passen une moyenne de 3 heures, 6 minutes sur leurs appareils portables et 2 heures, 11 minutes sur les ordinateurs de bureau, selon eMarketer. Le consommateur moyen voltige entre 7.2 appareils pendant le jour, estime Adobe.

Pour obtenir une vue complète de ces consommateurs, les marqueteurs doivent connecter leur utilisation des ordinateurs de bureau et des portables. Une façon est déterministe. Quand on se connecte à Facebook sur un ordinateur portable, téléphone portable et tablette, Facebook et les annonceurs savent que vous êtes la même personne, qui utilise ces trois appareils indistinctement pendant le jour. Facebook n’est pas la seule source du ciblage déterministe. Les éditeurs comme The New York Times offrent la même capacité.

Comment mesure-t-on l’activité des consommateurs hors de Facebook et des sites des éditeurs ? C’est là où le ciblage probabiliste entre en jeux. Ce ciblage utilise les données anomymes comme le genre d’appareil, le genre de navigateur, l’adresse IP et le système d’exploitation pour faire une estimation éclairée qui connecte les utilisateurs aux appareils.

En pratique, plusieurs sociétés, comme Oracle, utilisent des éléments des deux stratégies pour une approche hybride.

Ciblant les Différences pour le Marketing

Pour les marqueteurs, une différence primaire entre les deux méthodes est – au moins nous avons trouvé – est que l’approche déterministe souvent fonctionne mieux pour les achats quotidiens tandis que l’approche probabiliste est plus efficace pour les achats importants.

Par exemple, si on vend les serviettes en papier ou les vêtements, puis vous voudrez probablement fonder vos décisions d’achat de média sur les achats courants d’un consommateur. Ce type de donnée sera disponible par l’approche déterministe parce que on peut être sûr que ce consommateur particulier suit une trajectoire prévisible des achats. Dans ce cas, on a les conversions déjà vues et le but est d’essayer de les recréer.

Par contre, si votre consommateur cible cherche un article important comme une voiture ou des vacances, puis il pourrait s’aventurer en terrain inconnu (pour eux) où leur chemin à l’achat est moins prévisible. Dans ce cas, on veut suivre la trajectoire des autres consommateurs dans la même position. Un bon indicateur est s’ils lisent le contenu qui indique qu’ils vont faire un achat concerté dans la future, comme les revues d’automobile. En d’autre mots, il n’y a pas de preuve tangible que cette personne a fait un achat comme celui-ci auparavant, mais on peut faires des hypothèses de leur comportement en prenant en compte leur démographique et d’autres facteurs.

Il y a, bien sûr, des zones d’ombres. Un consommateur pourrait moderniser leur voiture chaque an, ce qui deviendrait un achat d’automobile plus ou moins régulier. Un autre consommateur pourrait voyager assez régulièrement pour travail, donc la recherche des hôtels et des destinations n’est pas nécessairement un signe que quelque chose d’inhabituel comme la réservation des vacances de rêve se passe.

En général, quand même, les deux approches ont des avantages qui dépassent la précision et l’atteinte perçues. Comme Oracle, les marqueteurs avertis devraient conclure que la réponse au débat contre l’approche déterministe et celle probabiliste n’est pas une question de l’un ou l’autre mais une combinaison des deux.

Voir l'Article