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© Dunod, 2018

11 rue Paul Bert, 92240 Malakoff
www.dunod.com

ISBN : 978-2-10-077911-6

Remerciements

Cet ouvrage collectif a vu le jour grâce à l’implication sans faille de professionnels et professeurs qui ont bien voulu prendre part à cette aventure. Nous sommes heureux, et honorés, d’avoir pu bénéficier de leurs expertises dans le cadre de l’élaboration de ce livre. Nous remercions donc vivement Jonathan Badoux, Pierre-Eric Beneteau, Shann Biglione, Nicolas Blanc, Koen De Bock, Antoine Denoix, Laure Debos, Laurent Florès, Caroline Lancelot-Miltgen, Maral Zakarian, Vincent Luciani, Joe Lunn, Arnaud Parent et Guillaume Théaudière.

Nous tenons également à remercier les professionnels suivants, qui ont contribué à faire avancer nos réflexions et le projet : Tristan Beauchesne, Arnaud De Baynast, Paul Colas, Hashmi Dhuny, Julien Hirth, Thomas Jamet, Christian Larrive, Arnaud Lauga, Chris O’Hara, Christophe Philip, Benoit Radenne, Benjamin Richard, Aurélien Ripoche, Chloé Tavitian, Florian Thiebaut, Mehdi Lakhdar et Francois Tiercin.

Enfin, un grand merci à Chloé Schiltz et à Julie Robert, chez Dunod, pour leur soutien tout au long du projet.

Jean Allary et Vincent Balusseau

Présentation des contributeurs

Jean Allary

Diplômé du Celsa-Paris IV La Sorbonne en « Branding et Pensée créative », Jean Allary débute sa carrière dans le réseau anglo-saxon Naked en 2008 où il s’initie aux communications planning et à l’Integrated Marketing Communications. Il rejoint ensuite Mediacom au planning stratégique pour s’initier à la culture de l’achat média et du ciblage, sur des problématiques locales et internationales. Il passe ensuite 2 ans et demi chez BETC Digital en qualité d’engagement planner : un planning stratégique numérique au service de la digitalisation des annonceurs BETC. Il rejoint Ogilvy Paris au poste de Head of Engagement Planning en 2016. Début 2017, il fait le grand saut dans l’aventure entrepreneuriale chez Artefact en qualité de Partner en charge du planning stratégique. Ce jeune cabinet de conseil en data marketing créé en 2013 a depuis absorbé Netbooster durant l’été 2017, pour former un nouvel ensemble de 1 000 collaborateurs répartis dans 15 pays. Jean Allary blog par ailleurs depuis 2007 l’actualité marque et marketing sur www.notrelienquotidien.com.

Jonathan Badoux

Diplômé du MBA ESG Paris spécialisé en e-business en 2012, Jonathan démarre dans le digital chez Johnson & Johnson, industriel de la grande consommation (Biafine, Le Petit Marseillais, Neutrogena, Nicorette, etc.). Accompagnant les marques du groupe dans la définition des plans média, les créations/refontes de sites web et/ou programmes CRM, il y commencera ses premiers travaux autour de la donnée avant de rejoindre AXA France en 2014. Il y prend la responsabilité de l’ensemble du projet Data Management Platform qui vise à optimiser le ciblage réalisé en acquisition de nouveaux prospects mais également en rétention des « clients à valeur ». Il pilote également l’acquisition e-business pour les produits d’assurance habitation.

Vincent Balusseau

Vincent Balusseau est professeur associé à Audencia Business School.

Il entre dans le monde de la publicité en 2000 par le prisme du numérique, comme planneur stratégique chez Publicis Net (devenu aujourd’hui Marcel). Il se frotte à la communication intégrée à partir de 2002, successivement comme Directeur de clientèle, Directeur conseil puis Brand manager chez Publicis Conseil, pour des clients internationaux. Il rejoint la société de production publicitaire Première Heure fin 2006 comme Directeur général, qu’il quitte fin 2009. Il intègre ensuite l’univers académique comme professeur assistant puis professeur associé à Audencia Business School. Il est docteur en Sciences de gestion (Paris 1 Panthéon-Sorbonne), titulaire du Ph.D de l’ESCP Europe et du MBA de la University of California, Irvine.

Pierre-Eric Beneteau

Diplômé du programme Grande École Audencia Business School, Pierre-Eric Beneteau exerce les fonctions de Manager Digital & Data au sein du cabinet de conseil en stratégie digitale Converteo. Depuis plus de cinq ans, il participe à des projets de définition de stratégie digitale et de mise en œuvre d’écosystèmes « données » pour de grands annonceurs français et internationaux, dans des secteurs variés (distribution, banque/assurance, industrie, immobilier). Il intervient aussi régulièrement auprès de professionnels du digital dans le cadre de formations, notamment sur le sujet des Data Management Platforms

Shann Biglione

Shann Biglione est Chief Strategy Officer et Responsable Business Transformation pour Publicis Media Grande Chine. Avant sa venue en Chine en 2012, il a passé la majeure partie de sa carrière entre l’Europe et les États-Unis, travaillant sur les « stratégies nouveaux médias » de grandes marques d’entertainment et FMCG tels que The Walt Disney Company et Procter & Gamble. Pour Publicis Media, Shann supervise les produits et équipes stratégiques des agences Zenith, Starcom, Optimedia et Mediavest, couvrant des catégories aussi variées que le luxe, l’automobile, les cosmétiques et l’alimentaire. Shann est titulaire d’un Master de Marketing de l’IAE d’Aix en Provence.

Nicolas Blanc

Diplômé du programme Grande École Audencia Business School en 2005, Nicolas Blanc part d’abord au Moyen Orient en intégrant la filiale dubaïote de L’Oréal. Il rentre en France pour co-créer la start-up LMG dans l’industrie musicale. Il intègre ensuite l’agence pure-player Nextedia pour s’initier au marketing digital. Il passe ensuite cher KR Media (2e agence média en France en 2016 selon le RECMA), d’abord en tant que directeur conseil digital, puis Directeur Digital, poste auquel il accompagne l’ensemble des clients de l’agence et dirige les équipes d’achats traditionnels, trading et data.

Koen de Bock

Koen de Bock est Professeur associé à Audencia Business School. Il était auparavant Professeur Associé, spécialisé en Marketing analytics, à l’IESEG, où il a co-dirigé l’IESEG Center for Marketing Analytics (ICMA). Il rejoint Audencia Business School comme Professeur Associé en janvier 2017. Il est l’auteur de différents articles académiques autour des marketing analytics, et vient de co-publier Advanced Database Marketing, chez Routledge. Il est titulaire de deux Masters of Science, l’un obtenu à l’University of Antwerp (M.Sc. in Applied Economics) et l’autre à la Ghent University (M.Sc in Marketing Analysis), et d’un Ph.D de la Ghent University (2010).

Pierre-Louis Corteel

Diplômé de l’ESSEC, passé par Unilever et Ernst&Young, Pierre-Louis débute sa carrière par un projet, autour du monde, d’étude d’entreprises qui conçoivent des produits et services pour les populations pauvres. Il publie vingt reportages ainsi qu’une simulation de gestion de l’entreprise sociale Grameen-Danone, au Bangladesh, éditée ensuite par l’ESSEC. À son retour, il entre chez Google France, où il occupe tour à tour des fonctions de chargé de compte au sein des industries Grande Conso, puis Media & Classifieds. Toujours chez Google France, il enchaîne avec le pilotage d’un projet baptisé « Export », consacré à l’accompagnement des start-up françaises dans leur internationalisation. Fin 2016 il rejoint le service DoubleClick, qui regroupe les solutions Google de ciblage comportemental (DoubleClick a été rachetée par Google en 2007).

Antoine Denoix

Diplômé d’HEC Paris et titulaire d’une spécialisation Telecom Paris, Antoine a fait ses premières armes chez Google France. Fin 2009, il co-fonde Fifty-five, une agence spécialisée dans le marketing numérique et l’exploitation des données digitales – depuis l’achat publicitaire jusqu’aux parcours utilisateurs.

Cinq années de développement intensif ont permis à la société d’atteindre fin 2013 une taille critique : 80 collaborateurs et une présence internationale. Expert en stratégies e-business, il a signé deux ouvrages publiés chez Dunod en 2010 (L’affiliation) et 2013 (La webanalyse). Antoine a conduit des missions pour des grandes entreprises comme des pure players, dans des secteurs d’activité aussi variés que l’automobile, les médias, la banque et l’assurance, la télécommunication, ou encore la grande distribution.

En 2014, il rejoint AXA France, avec pour mission d’accompagner l’ambition de l’entreprise en assurant une mise en œuvre efficace et collective de la transformation digitale.

En 2016, il a pris la responsabilité de la Direction Marketing, Digital et Data et intègre le Comité Exécutif d’AXA France.

Laure Debos

Diplômée de l’ENSAE, Laure a débuté sa carrière en agence média en 2003, en tant que chargée d’études TV, dédiée aux problématiques d’extrapolations d’audience et de prévisions de performances chez Carat (groupe Dentsu-Aegis). En 2007, elle rejoint Zenith Optimedia et le Groupe Vivaki où elle devient responsable des outils stratégiques et de média planning. À partir de 2012, Laure prend progressivement la responsabilité de l’ensemble des études quantitatives consommateurs, médias et marketing, ainsi que toutes les méthodes statistiques de mesure de l’efficacité et d’optimisation du ROI, pour l’ensemble des clients du groupe. Forte d’une équipe de 25 consultants, data scientists, qualitativistes et quantitativistes, elle devient en 2016 directrice de la practice Analytics & Insights France de Publicis Media, et participe activement aux différences instances interprofessionnelles et conférences marché (UDECAM, Comités Médiamétrie, ACPM, IREP, etc.).

Laurent Flores

Multi-entrepreneur du web, il compte plus de 20 ans d’expérience dans le domaine du marketing. Fondateur d’une société leader de la mesure d’efficacité du marketing numérique aux États-Unis en 2000, il est aujourd’hui professeur de l’université Paris II et de l’Inseec, président élu d’ESOMAR, l’association mondiale des professionnels des études marketing, et associé de SLPV-analytics. Laurent Flores est Docteur et HDR en sciences de gestion.

Joe Lunn

Joe est aujourd’hui Chief Strategy Officer de Mindshare Australia. Il a travaillé comme planneur stratégique pendant plus de 20 ans, au Royaume-Uni, en France et en Australie, pour le compte des trois plus grands groupes de communication (WPP, Omnicom et Publicis). Il a élaboré des stratégies de communication data driven récompensées par de multiples prix, pour les plus grandes marques/entreprises, dont Nestlé, P&G, Unilever, Telefonica, Nissan, Chanel, Kellogg’s et Booking.com. Avant de retourner chez lui à Sidney, Joe a passé 5 ans à Paris, chez Publicis, en charge des stratégies, de l’innovation et du numérique pour des clients internationaux, élaborant des campagnes mises en œuvre dans plus de 45 pays.

Joe a enseigné le planning stratégique data driven en France, en Australie et à Singapour, et est membre du Media Federation of Australia Awards Committee.

Caroline Lancelot Miltgen

Caroline Lancelot Miltgen est professeur associée en Marketing à Audencia Business School où elle est responsable du département marketing, principalement en charge des activités de recherche.

Elle est lauréate 2007 du Prix de Thèse FNEGE-AFM et a reçu la mention spéciale du Prix de Thèse « Informatique et Liberté » décerné en 2010 par la CNIL pour sa thèse de Doctorat sur les réactions des consommateurs face à la collecte de données personnelles soutenue en 2006 à l’Université Paris Dauphine. Elle est lauréate 2016 des IBM Faculty Awards pour un projet de recherche sur les magasins connectés. Elle a été responsable scientifique de deux contrats de recherche pour la Commission Européenne sur « vie privée et systèmes d’identification électronique » (2007) et « vie privée et management de données personnelles » (2009). Ses travaux s’intéressent à l’impact des technologies sur les usages, avec un focus sur le management des données et de la privacy.

Elle est l’auteur de plusieurs articles de recherche scientifiques dans les plus grandes revues internationales et de chapitres d’ouvrages dans le domaine du Marketing et des Systèmes d’Information, notamment sur la question du management des données clients et de la privacy.

Vincent Luciani

Diplômé de Polytechnique et HEC, passionné par le numérique et les nouvelles technologies, Vincent a passé 4 ans dans la practice digitale du cabinet de conseil McKinsey. En 2013, il crée Augusta, société de conseil en marketing data driven. En 2015, il co-fonde Artefact, qui accompagne les entreprises dans leurs problématiques data, ad tech et mar tech. Artefact a absorbé Netbooster durant l’été 2017 pour former un nouvel ensemble de 1 000 collaborateurs répartis dans 15 pays. Vincent assure la direction générale du bureau français.

Arnaud Parent

Président d’Havas Media Labs Global, Arnaud est responsable des initiatives de R&D du Groupe dans les domaines de l’aide à la décision marketing data/Insight-driven.

En étroite collaboration avec les entités Data Science d’Havas, et en particulier MFG Labs, il contribue au développement et à la mise en œuvre de solutions algorithmiques innovantes, de démarches reposant sur l’Intelligence Artificielle pour accroître la valeur ajoutée des actions en communication.

Spécialisé dans les applications au marketing des techniques mathématiques et statistiques, Arnaud a eu, avant de rejoindre Havas Media en 2000, une expérience de 10 ans dans le conseil stratégique, les études de marché et la prospective dans le secteur Santé-Industrie Pharmaceutique.

Guillaume Théaudière

Guillaume Théaudière est Deputy Managing Director d’Universal McCann Paris. Pionnier du planning stratégique en agence média, il a aussi été au cours de sa carrière, Directeur Conseil, Chargé d’études, Responsable de la Business Intelligence, Expert Presse, Stratège média, toujours en agence média. Outre une expertise de tout ce qui connecte les marques à leurs consommateurs, Guillaume a développé une connaissance fine des mécanismes d’adoption de l’innovation technologique en travaillant pour Orange, Canal+, Microsoft et aujourd’hui encore sur le portefeuille Innovation et Technologie de l’agence qui a récemment remporté les budgets Spotify ou GoPro. Guillaume est diplômé de Paris-Dauphine et du Celsa – Paris IV La Sorbonne.

Maral Zakarian

Née au Liban, elle rejoint la France où elle fait toute sa scolarité et termine par un DESS en statistiques. Elle débute sa carrière en 1997 en tant que chargée d’études marketing au sein de la Comareg (Havas Media), puis rejoint l’agence MRM (McCann) en 2001 où elle accompagne des clients comme Nespresso, L’Oréal Paris, GM France sur la définition de leur stratégie relationnelle.

En 2007 elle prend en charge le marketing, la communication et le service client des programmes de fidélité S’Miles de la SNCF au sein de la filiale dédiée CRM Services.

C’est en 2010 qu’elle rejoint Samsung pour développer la présence de marque sur Internet et accompagner le lancement de l’ensemble des produits. Elle est en charge avec son équipe du digital marketing, e-commerce, CRM et depuis 2015 de la DMP.

Introduction

La vague programmatique

Le sujet de l’automatisation des tâches afférentes au marketing et à l’achat média est un vieux serpent de mer. Dès les années 60 et 70 apparaissent quelques initiatives discrètes : le reporting des plans médias d’un côté, ou le suivi des campagnes dans ce qu’on commence à appeler le « marketing direct » de l’autre. Les années 80/90 voient l’essor des entreprises logiciels et de leurs solutions de gestion automatisées du flux de travail (workflow). Les années 90 et 2000 ont été témoins de la démocratisation fulgurante d’Internet et, avec elle, de la multiplication des données – d’abord small puis big – construisant un terrain propice à l’automatisation des tâches.

Aucun poste de la chaîne de production marketing n’est épargné : taux de clic, visites sur site, courbe des ventes, usages des applications mobiles, interactions sur les réseaux sociaux : toutes ces données se collectent, s’analysent, se modélisent. Et cette abondance de données numériques alimente en retour les outils d’automatisation. Le physicien Niels Bohr disait « ce qui ne se mesure pas n’existe pas ». On pourrait ajouter, comme une boutade respectueuse, que « ce qui ne se mesure pas ne s’automatise pas ». Alors que l’Humanité a produit 90 % de toute sa donnée durant les deux dernières années1, les conditions favorables à une automatisation accrue de la fonction marketing semblent plus que jamais réunies. L’automatisation croissante des processus d’achat et de gestion de campagne publicitaire display (incluant tous les formats de bannières, les publicités sur les réseaux sociaux, les vidéos publicitaires et les formats natifs, sur mobile et desktop) en est une parfaite illustration, appliquée à la publicité.

En France, 60 % de la publicité display2 est achetée de manière programmatique en 2016. Aux États-Unis, cette proportion s’élève à près de 80 %3. Et elle ne cesse de croître, à mesure que se renforce la confiance dans ces nouveaux modes d’achat, et qu’apparaissent de nouvelles options dans l’éventail programmatique (des premiers pas de l’open RTB, il y a une dizaine d’années, au programmatique direct, en passant par les places de marchés privées) : les achats display en programmatique ont affiché une croissance de 42 % en valeur au 1er semestre 2017 (vs 1er semestre 2016), au sein d’une catégorie (le display, programmatique comme non programmatique) elle-même en croissance.

Les spécialistes s’entendent sur un point : l’intégralité ou presque des transactions portant sur le display sera gérée, à terme, par des logiciels, autrement dit par des outils technologiques, côté demande, qui communiquent avec d’autres logiciels, côté offres d’inventaires. Une fois paramétrés par leurs opérateurs, ces plateformes co-piloteront en temps réel l’achat et la vente des inventaires disponibles sur Internet, mais aussi les optimisations médias ou créatives à effectuer sur les campagnes, à partir d’indicateurs clés de succès définis en amont.

Première promesse : des processus de gestion de campagnes largement automatisés

Nous touchons là à la première grande promesse du programmatique : l’automatisation et les gains d’efficacité associés. Les processus de l’achat média et de gestion de campagnes digitales « classiques » en display (hors Google AdWords, et hors publicités Facebook, très largement automatisées), sont restés assez artisanaux. Il faut rencontrer les interlocuteurs de chaque grande régie retenue dans le cadre d’une campagne pour négocier les volumes d’impressions achetés, les placements, les prix ; s’appeler, envoyer des e-mails, des tableurs Excel, et effectuer le trafficking4 des créations sur tous les sites et/ou les régies sélectionnées pour la campagne. Avec le programmatique, ces tâches se voient progressivement automatisées, à coups de clics sur des interfaces uniques (les DSP, côté acheteurs d’espaces).

Et alors que la quantité d’inventaires, de plateformes, de sites et de formats publicitaires disponibles à l’achat a littéralement explosé, l’automatisation promet une rapidité d’exécution et une efficacité hors d’atteinte pour les humains. Aux machines de co-piloter l’achat sur des millions d’impressions, sur des milliers de sites (ou applications) supports, sur des centaines de formats, et aux humains de prendre en charge les tâches plus stratégiques, et celles sur lesquelles ils sur-performent les machines.

Ces machines, ces interfaces logicielles, côté acheteurs comme côté offreurs d’espaces, constituent ce qu’il est convenu d’appeler l’écosystème ad tech : un ensemble de solutions et plateformes technologiques développées par une quantité impressionnante de nouveaux acteurs, ou d’acteurs existants, se positionnant entre et à côté des vendeurs et acheteurs d’espaces, en vue de recréer de la valeur sur la chaîne de production de l’achat média5. L’objectif : partager la valeur créée entre les annonceurs évidemment soucieux du ROI de leurs investissements médias et les éditeurs préoccupés par la juste monétisation de leurs inventaires – et, naturellement, en extraire une partie pour leur propre compte.

Deuxième promesse : beaucoup plus de données pour une publicité plus efficace

À la promesse d’automatisation et de simplification des processus, et donc de gains d’efficacité, s’ajoute une autre promesse, centrée sur la donnée. Avec elle, l’achat média deviendrait tout simplement beaucoup plus intelligent. Armées d’algorithmes capables de « penser » vite et fort, ces mêmes solutions technologiques de l’ère Big Data sont en mesure d’assister la prise de décisions à partir d’une myriade de données. Les profils des audiences exposables à la publicité. Les caractéristiques des inventaires achetables. Le contexte dans lequel ces publicités seront vues. Autant de données accessibles en temps réel, et sur lesquelles ces algorithmes se basent pour toucher les bons consommateurs, acheter les bons emplacements publicitaires au bon prix, et, éventuellement, personnaliser les messages.

La donnée, est, véritablement, le carburant de la publicité programmatique. Les décisions de ciblage, notamment, s’appuient sur une connaissance poussée, parfaitement inédite en publicité, des segments de consommateurs adressables en display : des caractéristiques socio-démographiques, mais aussi des données d’intentions, des données comportementales, voire des données CRM peuvent être mobilisées pour construire, et mettre à jour au fil de l’eau, des profils détaillés de groupes d’individus qui peuvent ensuite être ciblés en display. Un argument massue, quand on sait que les espaces dans les grands médias, historiquement tout du moins, s’achetaient principalement sur la seule base du profil sociodémographique des audiences de leurs contenus.

Et, tandis que l’achat display « classique », pré-programmatique impliquait bien souvent de fixer à l’avance les volumes achetés, la durée et les prix associés à la présence sur quelques sites « carrefours d’audience », advient avec le programmatique la possibilité pour l’annonceur d’acheter des segments d’audience plutôt qu’une présence sur des sites supports, donc la possibilité de n’acheter que les impressions qui l’intéressent réellement, en fonction des caractéristiques de l’internaute exposable6. Et via le RTB (Real Time Bidding) – une des modalités du programmatique – le prix de chaque impression est fixé au travers d’un système d’enchère en temps réel, qui permet à l’annonceur d’enchérir à hauteur de la valeur que peut représenter, pour lui, la possibilité d’afficher une publicité à tel ou tel internaute. Quitte à schématiser un peu, le display a donc emprunté aux pionniers Google AdWords et Critéo, mais en multipliant les critères de ciblage ainsi que les options d’achat (le RTB n’est qu’une des options possibles à disposition des annonceurs et des éditeurs), et en rendant disponibles aux annonceurs tous les inventaires et formats publicitaires disponibles sur internet (ou presque), depuis des interfaces uniques (ou presque), capables d’optimiser en temps réel les performances de l’ensemble des campagnes.

Troisième promesse : une publicité mieux acceptée par les consommateurs

Et les consommateurs dans tout ça ? La troisième grande promesse du programmatique tient à l’amélioration de la qualité de l’expérience utilisateur vécue par ces derniers. Certes, les données les concernant, et que les marketeurs utilisent dans les campagnes programmatiques, doivent bien être collectées – de leur centre d’intérêt à leur localisation géographique –, et associées à des cookies ou d’autres identifiants uniques. Ce qui ne va pas sans soulever de nombreuses questions, relatives au respect de la vie privée et à la protection des données personnelles, sur lesquelles les législateurs de l’Union Européenne se sont positionnés avec, entre autres, le Règlement Général sur la Protection des données (RGPD) et la directive sur la ePrivacy. Mais les acteurs du programmatique assurent que les consommateurs ont tout à gagner d’une publicité bien mieux ciblée, voire personnalisée pour chacun d’entre eux, en fonction, entre autres, de leurs goûts et de leurs intentions d’achat du moment, et de leurs réactions (ou absence de réactions) à cette même publicité. La publicité personnalisée remplacerait la publicité-nuisance, pour le bien de tous, donc, et pas seulement pour le bien des marketeurs. Bref, le programmatique ouvrirait un nouvel âge d’or de la publicité, générateur de valeur pour toutes les parties prenantes.

Les promesses face à la réalité

Impossible de le nier, pourtant : du chemin reste à parcourir. Nous évoquions notamment, en introduction, la confiance grandissante des annonceurs envers ces nouveaux modes d’achat. Celle-ci est en réalité relative7, tant l’écosystème peine à définir des standards communs et à mettre en place les incitations ad hoc poussant tous ses acteurs à œuvrer dans le même sens – et dans « l’intérêt supérieur » de l’expérience utilisateur.

La liste des difficultés auxquelles les marketeurs sont confrontés, parfois amplifiées par le programmatique, est longue, trop longue : transparence discutable des pratiques de certains nouveaux intermédiaires ; fraude endémique ; qualité parfois douteuse de la donnée ; consommateurs finalement mal ou sur-ciblés ; ROI des investissements data pas toujours au rendez-vous ; métriques et données d’audiences éventuellement fantaisistes chez nombre d’acteurs, dont le géant Facebook ; visibilité réduite des publicités affichées sur les écrans des utilisateurs ; brand safety mise à mal par des placements hasardeux de ces publicités, y compris sur YouTube ou le Google Display Network…

L’écosystème génère pourtant, en parallèle, un nombre impressionnant de solutions et d’initiatives, à un rythme soutenu (de l’initiative ads.txt au projet de standard sur le Header Bidding aux réflexions en cours sur le protocole RTB 3.0, en passant par les initiatives des groupes médias français autour de la donnée, comme Gravity). Et il faudra laisser là ce nouvel écosystème le temps de se stabiliser : rappelons que le programmatique, hors Google AdWords, n’a qu’une dizaine d’années.

Il convient, enfin, de revenir sur un point important. Les difficultés et les débats afférents à la mesure de la publicité ne datent pas, loin s’en faut, du programmatique ou du numérique. Dans les médias traditionnels, les débats ont été résolus, pour partie, via le recours à des données de panel. Or celles-ci, il faut tout de même le rappeler, offrent des garanties somme toute assez limitées aux annonceurs.

Automatisation et données dans la publicité : un mouvement de fond

En attendant, face à un écosystème particulièrement complexe et mouvant, le marketeur doit se construire des repères. Il nous semble essentiel, a minima, que celui-ci comprenne les grandes logiques sous-jacentes liées à la collecte, l’analyse et l’activation des données dans les approches publicitaires. Car le programmatique n’est certainement pas une discipline, qui serait réservée aux seuls spécialistes du display, et encore moins un mot à la mode. Le display n’est « que » le premier terrain d’application du programmatique. Sa proof of concept, en quelque sorte. Même s’il est illusoire de vouloir dessiner les contours exacts de la révolution qui vient – face à un environnement législatif lui aussi en évolution – nous sommes convaincus, avec d’autres, que l’automatisation, couplée à un usage plus intensif de la donnée, est un mouvement de fond. Elle représente une transition lourde, dont nous ne sommes qu’aux prémices. Elle affecte, et affectera, l’ensemble des métiers de la publicité digitale et de la publicité. À cela au moins deux grandes raisons.

D’abord parce que tous les médias vont, progressivement, s’acheter de manière programmatique – au-delà des seuls médias numériques, donc. L’utilisation de la donnée et l’automatisation progressent, notamment en télévision ou en affichage8.

Ensuite, parce que la technologie et la donnée sont en passe de rapprocher des métiers et des expertises qui ont historiquement évolué en silos. En s’appuyant sur des profils consommateurs uniques, reliés à des identifiants, la publicité emprunte aux approches CRM. Et, chemin inverse, en offrant aux marketeurs la possibilité de mettre à profit les données CRM dans les campagnes display, les spécialistes du CRM se font publicitaires. Émerge une nouvelle culture commune, visant à orchestrer les sollicitations publicitaires ou marketing à partir des données prospects et clients, avec l’aide des briques ad tech (et mar tech). Ce qui est su du consommateur à un instant t, de son profil comme de sa position dans son parcours d’achat, dicte le type de message qui doit lui parvenir, quel que soit le canal consulté par ce dernier (publicitaire ou non), et quel que soit l’appareil qu’il utilise. Cette logique de personnalisation de masse, centrée sur le consommateur, maintes fois annoncée, semble à portée des annonceurs les plus matures (mêmes si de nombreuses difficultés subsistent).

Et cette logique déborde sur tous les métiers de la publicité traditionnelle : des planneurs stratégiques jusqu’aux créatifs, tous seront amenés à enrichir leurs approches pour tirer parti des nouvelles opportunités offertes par la donnée, et par les nouveaux gisements de connaissance qu’elle met à jour, y compris dans les campagnes d’image dites branding.

Décryptages et retours d’expériences par un ensemble d’experts

Cet ouvrage, par conséquent, est destiné aux publicitaires, communicants et marketeurs qui souhaitent découvrir ce nouveau monde, mettre à jour leurs compétences ou en acquérir de nouvelles. Il s’adresse aussi, bien entendu, aux étudiants en marketing et en marketing numérique désireux de compléter leur formation. Il a été conçu, tout particulièrement, pour ceux qui se considèrent plutôt réfractaires à la technologie ou la donnée, ou se sentent un peu perdus face à ces nouveaux enjeux. Ainsi, si ce livre prend l’hypothèse que le lecteur maîtrise les fondamentaux de la publicité et de la publicité numérique, il pose les bases du fonctionnement technique de l’écosystème ad tech en début d’ouvrage, pour permettre au lecteur de bien s’approprier l’ensemble des développements ultérieurs.

Nous avons réuni un ensemble d’experts, marketeurs, publicitaires et consultants travaillant pour de grands annonceurs, au sein d’agences média, dans des cabinets de conseil ou des agences spécialisées en données. Trois professeurs spécialistes de ces mêmes sujets complètent cette équipe de contributeurs de haute volée. Ils se sont efforcés de présenter de la manière la plus accessible possible, les principes, méthodes et briques technologiques couramment mobilisées dans les opérations de collecte, d’analyse et d’activations de données, alimentant les campagnes publicitaires d’aujourd’hui. Ils ont aussi voulu partager leurs expériences et leurs meilleures pratiques.

Structure de l’ouvrage

Ce livre est articulé comme suit :

Les trois premiers chapitres posent les fondations des approches data driven, sur lesquelles le reste de l’ouvrage est bâti.

Pierre-Eric Beneteau (Converteo), au chapitre 1, détaille le fonctionnement de l’écosystème ad tech (et également, la manière dont il s’interface avec l’écosystème mar tech), les outils technologiques et les méthodes mises en œuvre pour collecter les données utilisées dans les campagnes publicitaires.

Koen de Bock (Audencia Business School) et Laurent Flores (Paris-II et Inseec Business School) abordent les fondamentaux de l’analyse de données au service de la publicité. Les grandes notions du jour (algorithme, intelligence artificielle, deep learning…) sont définies. Les méthodes descriptives, explicatives et prédictives sont introduites, et appliquées aux problématiques de segmentation et ciblage, de fixation du prix des enchères et de personnalisation des messages.

Guillaume Théaudière (IPG Mediabrands) s’attache à expliquer le principe et fonctionnement du programmatique, expose ses différentes modalités, et montre comment les marketeurs peuvent activer les données collectées au service de l’efficacité de leurs campagnes.

Les neufs chapitres suivants s’appuient sur ces fondations pour offrir des éclairages poussés sur un ensemble de thématiques clés.

Un certain nombre d’approches menées aujourd’hui par les grands annonceurs, par exemple l’utilisation des données 3rd party chez AXA ou encore la mobilisation d’une DMP chez Samsung France sont détaillés, dans un souci de partage des meilleures pratiques.

D’autres sujets plus transversaux sont également abordés en profondeur, comme celui du point de vue des consommateurs face à ces communications spécialisées, ou, encore, celui de l’utilisation des outils d’ad verification.

Antoine Denoix et Jonathan Badoux (AXA France) livrent un retour d’expérience relatif à l’utilisation des données 3rd party (et 2nd party) chez l’assureur, aussi bien dans des logiques d’enrichissement que d’extension d’audiences.

Maral Zakarian (Samsung France) et Vincent Luciani (Artefact) détaillent la conception et la mise en œuvre d’une campagne média s’appuyant sur une DMP, dans le cadre du lancement d’un nouveau téléphone de la marque.

Pierre-Louis Corteel (Google DoubleClick France) introduit les nouveaux outils numériques au service de l’amélioration de la productivité créative : la Dynamic Content Optimization (DCO) et le Digital Asset Management (DAM).

Laure Debos (Publicis Media) démystifie un sujet important mais complexe, à savoir les différentes méthodes d’allocation des investissements médias pilotées par la data, dont la contribution (ou Multi-Touch Attribution).

Nicolas Blanc (KR Media) précise le rôle et le fonctionnement des outils dits d’ad verification dans les campagnes programmatiques, et montre comment sont aujourd’hui pris en charge les problématiques de visibilité des créations, de brand safety, d’audience verification ou encore de détection de la fraude, évoquées plus haut.

Joe Lunn (Mindshare Australie) expose les méthodes employées par les stratèges en agences ou chez l’annonceur qui mettent à profit la myriade de données à leur disposition, dans le cadre de l’élaboration de campagnes de communication intégrées. Ce faisant, il offre une illustration d’un autre champ d’application de la donnée en publicité, au-delà des seules campagnes programmatiques display.

Shann Biglione (Publicis Media Chine et Grande Chine) vient apporter sa contribution à un débat qui agite les praticiens et les têtes chercheuses de l’industrie : comment les marques peuvent-elles (ré)concilier les approches capitalisant sur le ciblage chirurgical – autorisées par l’ad tech d’une part – avec celles misant sur une couverture large de l’ensemble des acheteurs de leur catégorie d’autre part ?

Caroline Lancelot-Miltgen (Audencia Business School) se tourne du côté des consommateurs, pour analyser leurs attitudes et leurs comportements à l’égard de cette publicité qu’on annonce toujours plus personnalisée. Elle pose la question, essentielle, de la confiance que ces derniers peuvent accorder aux marques collectant et faisant usage de leurs données personnelles, dans un contexte réglementaire en pleine mutation.

Enfin Arnaud Parent (Havas Media Labs) dresse les contours de la « gouvernance data » à mettre en place à l’échelle des organisations pour les aider à s’adapter aux nouveaux enjeux des données numériques.

Nous espérons que la lecture de cet ouvrage permettra au lecteur d’y voir beaucoup plus clair !

Jean Allary et Vincent Balusseau

Notes

1. Jack Loechner, « 90 % of today’s data created in two years », mediapost.com, 22 décembre 2016.

2. Comme le précise le SRI, le display programmatique inclut tous les formats bannières, natifs et vidéos, y compris ceux placés sur les réseaux sociaux, sur tous les appareils, pour peu que les transactions soient effectuées via une mise en relation automatique des acheteurs et vendeurs d’espace : http://www.sri-france.org/etudes-et-chiffre-cles/observatoire-de-le-pub-sri/18eme-observatoire-de-pub-sri/

3. Media Buying, « eMarketer Releases New Programmatic Advertising Estimates », emarketer.com, 18 avril 2017.

4. Le trafficking désigne l’activité de mise en œuvre et de planification technique de campagnes de publicité display sur Internet. Source : definitions-marketing.com

5. Les cartographies de l’écosystème ad tech élaborées par la société de conseil Luma Partners offrent un aperçu de sa complexité. Source : lumapartners.com

6. Nous passons donc du média planning à l’audience planning.

7. Hardley Lucy, « World’s biggest brands review almost $3 billion of pragmatic ad spend : Survey », cnbc.com, 30 janvier 2017.

8. Bruel Alexandra, « TV’s next act : targeting ads at yogurt lovers and home buyers », wsj.com, 18 juin 2017.

Partie 1

Les fondations

La publicité digitale d’aujourd’hui se nourrit d’une quantité de données pour améliorer sa pertinence, sa capacité à produire les effets désirés auprès des personnes exposées, et, idéalement, au meilleur coût pour l’annonceur. Les briques technologiques (ad tech), les processus et les méthodes sous-tendant la collecte, l’analyse et l’activation de ces données dans le cadre des activités publicitaires display constituent le moteur de la publicité programmatique. Les trois chapitres suivants en décomposent toutes les pièces, expliquent leur fonctionnement, et démystifient les processus et méthodes associés à la gestion de ces données.

Chapitre 1

Collecte, identification et exploitation des données

Par Pierre-Eric Beneteau

Executive summary

►► La maîtrise des données est devenue un enjeu essentiel de la performance de la publicité digitale : pour assurer un ciblage cohérent et efficace, il faut identifier et qualifier les internautes qui naviguent.

►► Ce sont le dépôt et la synchronisation des cookies qui permettent aux annonceurs de cibler des audiences constituées à partir de données de navigation, CRM ou tierces ; on observe de ce fait une convergence entre les solutions Data Marketing (mar tech) et les solutions dédiées à la publicité (ad tech).

►► Le contexte récent, notamment réglementaire, va fortement bouleverser les pratiques des acteurs.

59,6 milliards de dollars, c’est le montant des recettes générées par la publicité numérique au cours de l’année 2015 (en hausse de plus de 20 % par rapport à 2014), détrônant presque la télévision1. Marques et enseignes se disputent les pixels de nos écrans à coups de budgets marketing toujours plus élevés, tandis que les sites éditeurs redoublent d’efforts pour nous exposer à toujours plus de messages publicitaires. À tel point que l’internaute américain moyen est exposé à près de 63 bannières par jour, soit 22 995 par an2 ! Les offres et les messages – et donc les annonceurs qui les conçoivent – doivent redoubler de pertinence pour espérer avoir un impact sur leurs cibles. Et ceci sans compter sur le comportement éminemment complexe du consommateur, dont le parcours d’achat est jalonné de nombreux points de contact différents avec les marques, en ligne comme dans le monde physique. Les internautes français en 2015 utilisent ainsi en moyenne 2,5 appareils connectés (ordinateur de bureau, tablette et téléphone confondus) et 60 % d’entre eux utilisent Internet avant d’acheter un produit en magasin3. Les prospects et clients sont désormais intrinsèquement cross devices – ils utilisent plusieurs machines – et cross-canaux – ils peuvent être en contact avec un même annonceur sur le Web, en magasin et au téléphone. Il est dès lors très difficile pour l’annonceur de comprendre à quelle étape de son parcours d’achat en est un consommateur donné, où et à quel moment le toucher, au moyen de quel levier (search, display, e-mail) et avec quel message. Si ces usages offrent de nouvelles opportunités aux équipes marketing et communication, ils posent également de nombreux défis.

De l’achat média « classique » à la gestion d’audiences

Le but ultime des campagnes de publicité digitales d’un annonceur reste d’adresser des messages pertinents à ses prospects et clients, qui sont incarnés sur les leviers digitaux par un ensemble de cookies, soit de l’information stockée dans un navigateur tel que Chrome ou Firefox. Bien entendu, les messages ou offres adressés doivent répondre aux objectifs marketing et commerciaux de l’annonceur, qu’ils soient transactionnels, de génération de leads (via formulaires) ou de notoriété et d’image (branding). À cette fin, depuis les années 1990, les stratégies média reposent sur deux leviers principaux, à savoir le Search Engine Advertising (ou SEA ou search) et le display. Dans le cas du search, le marché français est largement dominé par Google à travers la plateforme AdWords.

Les possibilités de ciblage offertes par ces leviers sont basées originellement sur la détection d’une intention d’achat à travers la requête d’un utilisateur sur les moteurs de recherche dans le cas du search – on parle alors de marketing search based. Dans le cas du display, les ciblages contextuels (à travers le choix par l’annonceur de mots-clés et de thèmes liés à ses produits ou offres), par emplacements (à travers le choix par l’annonceur de sites ou pages Web susceptibles d’attirer des personnes sensibles à ses produits ou offres) ou socio-démographiques (à la manière des GRP des médias dits traditionnels) ont longtemps été les seules options à disposition des annonceurs. Les limites semblent ici évidentes : dans le cas du search, un message ne touche sa cible qu’au moment où celle-ci fait une recherche, donc potentiellement tard dans son processus d’achat (et un parcours d’achat ne passe pas obligatoirement par une requête dans un moteur de recherche). Le cas des modes de ciblage display présentés pose la question de l’adéquation entre, d’un côté, des choix de mots-clés (par exemple « appartement neuf ») et d’emplacements (portails immobiliers présentant des programmes immobiliers neufs) opérés a priori par l’annonceur ou son agence média dans la conception de la campagne et, d’un autre côté, les besoins et caractéristiques des personnes recherchant les mots-clés ou visitant les emplacements choisis. En effet, je peux visiter un portail immobilier pour de multiples raisons : je suis bel et bien à la recherche d’un appartement, je suis un professionnel en train d’explorer son marché, je suis arrivé là par hasard à la suite d’une campagne mal ciblée… De plus, les relations d’un client ou d’un prospect avec un annonceur dépassent largement un mode binaire « situation d’achat/pas de situation d’achat » et surtout évoluent dans le temps. Si pertinence équivaut à performance, alors l’annonceur doit être en capacité de détecter à la fois les signaux forts (recherche, ajout panier, appel au call center) comme les signaux plus faibles (visite d’un site ou utilisation d’une application mobile, consultation d’un contenu, ouverture d’un e-mail). Les possibilités de ciblage originelles, qui s’appuient sur une vision partielle de la personne derrière son écran (une recherche, un type de contenu consulté), apparaissent donc restrictives au regard de la complexité des parcours d’achat et des relations complexes entretenues par les prospects et clients avec les marques, distributeurs et opérateurs de services.

Notes

1. Les revenus de la publicité en ligne représentent 89,8% des revenus de la télévision (tous types confondus). Source : http://www.iab.com/wp-content/uploads/2016/04/IAB-Internet-Advertising-Revenue-Report-FY-2015.pdf

2. Banner Blindness,« The Banner Blindness Infographic », infolinks.com/blog, 18 avril 2013.

3. https://www.consumerbarometer.com/en/trending/?countryCode=FR&category=TRN-NOFILTER-ALL