Mise en page : Belle Page

© Dunod, 2018
11, rue Paul Bert, 92240 Malakoff

http://www.dunod.com

ISBN : 978-2-10-077916-1

Préface

Pragmatisme et paradoxes

Qu’est-ce qui m’a conduit à accepter de préfacer un ouvrage aussi sérieux et documenté que celui que vous avez entre les mains ? La question n’est pas de pure forme, de l’ordre de celle que se pose l’auteur devant une page blanche. Non, elle est très sérieuse et tient en fait à celle d’un parcours client. Les auteurs formulent une demande, l’argumentent sans autre élément que leur pouvoir de conviction, puisqu’à ce moment le livre n’est pas écrit. Puis, en fonction de leurs propos, de l’intérêt qu’elles portent à mon propre travail, ce qui joue naturellement sur mon ego, je me décide en leur faveur et accepte cette tâche. Je pourrais introduire des variables comme l’envie de faire connaître mon point de vue, la séduction intellectuelle exercée par les auteurs, le défi de se confronter à un exercice jamais réalisé. Le tout est contrebalancé par le manque de temps, la fatigue due à la surcharge de travail, l’inquiétude de ne pas être à la hauteur de l’enjeu… Quoi qu’il en soit, le résumé de l’échange avec les auteurs et de la décision qui en découle est extrêmement succinct alors qu’en réalité, même si la discussion n’a duré que quelques dizaines de minutes, le processus qui a mené à ma décision est naturellement plus complexe. Ce faisant, je ne fais pourtant que reprendre – devrais-je écrire singer ? – une méthode universitaire très en vogue dans le monde du marketing consistant à rationaliser un comportement en réalité très irrationnel. Depuis que la consommation est devenue une industrie, à la fin du XIXe siècle, les chercheurs s’interrogent sur la manière dont on peut comprendre et systématiser le comportement de l’acheteur. Qu’est-ce qui fait que l’on passe de l’état de simple individu à celui de consommateur ? Quelles sont les raisons du choix ? Par quelles étapes passe-t-il et pourquoi ? Quels sont les facteurs déclenchants ? Toutes ces questions et quelques autres ont donné lieu à moult études, livres et communications. La plus connue de ces théories est représentée par la fameuse pyramide de Maslow, lequel était, rappelons-le, un psychologue et non un marketeur qui s’interrogeait sur la hiérarchie des besoins dans une optique d’accomplissement de soi-même. Si sa théorie est encore largement utilisée et sert de base à de nombreuses constructions en marketing, la pyramide de Maslow a naturellement été amendée, critiquée et même contestée. J’emploie à dessein le terme « naturellement », car toute théorie sur les comportements humains est remise en cause à un moment ou à un autre, tant leur modélisation est délicate.

C’est à ce point que le choix d’accepter de préfacer ce livre se révèle pertinent. Car il s’agit ici d’envisager et d’expliquer avec le plus grand pragmatisme tous les paradoxes du marketing à l’ère du digital. Pragmatisme, parce qu’il faut poser comme un préalable le fait que l’ensemble de la chaîne de la communication et du marketing n’a qu’un but, celui de réaliser des ventes et d’augmenter celles-ci. Lorsque je parle de vente, il ne s’agit pas nécessairement d’une action purement commerciale – premier paradoxe – puisqu’il peut aussi bien s’agir de dons en vue d’actions humanitaires ou de l’adhésion à telle ou telle organisation dont le but n’est pas nécessairement lucratif. Mais que la finalité soit de donner à une ONG ou d’acheter un yaourt, une chaîne de moyens est mise en œuvre pour augmenter la performance des ventes. Nous sommes ici dans le fameux funnel – en français l’entonnoir – qui transforme le passant en client, l’internaute en acheteur, l’intéressé en actif. C’est là que toutes les méthodes qui sont décrites, expliquées, détaillées et commentées dans ce livre sont mises en œuvre. « Très bien, diront les sceptiques et les plus anciens, mais ce funnel, ces théories et cette pyramide existent depuis bien longtemps et rien n’a changé depuis, si ce n’est qu’une couche digitale a été rajoutée à des processus existants ». Oui, leur répondra-t-on, mais c’est un peu plus compliqué que cela. Certes, le cerveau humain n’a pas changé avec l’émergence du numérique et des réseaux sociaux, le désir non plus, pas plus que les mécanismes mentaux qui déclenchent le passage à l’acte d’achat. Pourtant, le digital a profondément changé le commerce, le marketing et la publicité. Et il n’a pas fini de le faire. Parce qu’à défaut de modifier notre cerveau, il lui a offert de nouvelles possibilités de le stimuler. Avec des effets très variés qui ne vont pas tous dans le sens d’une augmentation de la consommation.

Il convient donc de prendre avec délicatesse cette matière qu’est le digital. Au-delà du jeu de mots, c’est là en effet l’enjeu de ce livre : comment s’approprier ces outils pour optimiser les actions avant, pendant et après la vente. Simple ? Pas du tout. Compliqué ? Non plus. Délicat. Car ce que nous ont apporté des nouvelles techniques, c’est une souplesse et une adaptabilité qui peut être aussi efficace que contre-productive. Revenons à nos sceptiques. S’il est vrai que lorsqu’Internet est devenu un outil commercial à la charnière du XXe et du XXIe siècle, il ne s’agissait alors que d’un complément agile des médias et supports existants, qu’il s’agisse de la télévision, de la presse, de l’affichage ou du marketing direct. La donne a profondément changé avec l’apparition quasi simultanée des smartphones et des réseaux sociaux. La montée en puissance parallèle de l’outil et du modèle d’usage a profondément changé notre rapport au monde et par conséquent à la consommation. Pour approfondir ce dernier point, qui est celui qui nous intéresse ici, les points de contact avec le consommateur se sont non seulement multipliés mais surtout, ils se sont diversifiés. Pour ne prendre qu’un seul exemple de cette évolution, la géolocalisation offre des perspectives totalement nouvelles par rapport à tout ce qui a pu se passer auparavant. Une simple carte peut devenir un outil d’action marketing pour peu qu’elle soit utilisée à bon escient. Le mot simple doit être compris ici du point de vue de l’utilisateur, sachant que la mise en œuvre technologique peut être d’une grande complexité. C’est là encore un paradoxe de notre monde numérique. Plus la technologie est sophistiquée, moins l’utilisateur doit s’en apercevoir. C’est en raisonnant ainsi que Steve Jobs a construit le succès d’Apple. C’est ce qui a permis à l’iPhone et à ses descendants de devenir la télécommande universelle de notre vie digitale. La simplicité d’usage est d’autant plus importante que les réseaux sociaux ont donné au consommateur une voie (et une voix) de retour qui peut être au moins aussi puissante que celle des marques. On pourra discuter à l’infini sur la manière dont ces dernières peuvent et doivent « entrer en conversation » avec leurs clients et prospects, selon l’expression en vogue. Il n’en demeure pas moins qu’elles doivent désormais tenir compte de cette possibilité d’échange qui fait que, pour la première fois dans l’histoire, les clients peuvent, par les réseaux sociaux, communiquer massivement. En positif ou en négatif.

On le voit, la pyramide et l’entonnoir sont toujours là, mais la forme et la matière se sont singulièrement sophistiquées. Ce qui était linéaire est devenu tortueux, ce qui était hermétique est devenu poreux. À cela s’ajoute une donnée temporelle. Internet a accéléré le temps de transmission des données et surtout des idées. L’intelligence collective s’est développée au rythme de la rapidité et de la facilité des connexions. Des forums aux blogs, des blogs aux réseaux sociaux, le monde s’est mis à tout partager pour le meilleur et pour le pire. Intéressons-nous ici au meilleur. Les bonnes idées circulent et font naître de nouveaux concepts et de nouveaux outils. Certains perdurent, d’autres non. Qu’il s’agisse de logiciel, d’idées ou de mots, combien dans les métiers du marketing ont vu le jour, prospéré puis disparu ? Nombreux. On ne comptera pas parmi ceux-ci la data et son grand frère le Big Data. Nul doute que cette matière continuera à se développer. Mais elle a aussi toutes les caractéristiques des concepts nés du digital : cette data fait fantasmer tout autant qu’elle fait peur. Entre les tenants du tout data qui attendent des miracles de la connaissance intime des clients et les défenseurs de la privacy qui s’inquiètent légitimement des intrusions grandissantes dans la vie privée des citoyens, chacun a ses raisons. Le débat sur les équilibres nécessaires entre ces deux points de vue n’en est qu’à ses débuts. Encore faut-il qu’il soit alimenté par une connaissance aussi objective que possible du sujet. C’est aussi l’une des vertus de cet ouvrage dont on appréciera la parole donnée aux acteurs.

Les outils que nous a apportés le digital n’ont pas fini de nous étonner. Nous avons dans nos poches des ordinateurs cent fois plus puissants que ceux qui ont permis d’envoyer l’homme sur la Lune. Le monde est à nos pieds et l’avenir ne dépend que de notre imagination et de notre sagesse. C’est aussi vrai du marketing que de la science. Puisse ce livre vous permettre de mieux vous guider dans ce monde en perpétuelle évolution. Et donc passionnant.

Frédéric Roy
Directeur de la rédaction et rédacteur en chef de CB News

Remerciements

Les auteures remercient les experts interviewés qui nous ont accordé de leur temps, de leurs savoirs et de leur expérience afin de proposer un ouvrage riche en enseignements pratiques et actuels. Les remerciements s’adressent également à Alain Goudey et Karen Arrouasse pour leur contribution au chapitre 4. Elles expriment également leur reconnaissance à Frédéric Roy qui a préfacé cet ouvrage. Elles saluent également les étudiants avec lesquels elles sont en contact quotidien, dont les questionnements et les réflexions ont inspiré l’approche pédagogique de l’ouvrage. Enfin, les auteures remercient chaleureusement les éditions Dunod pour leur confiance et leur soutien, en particulier Odile Marion, Chloé Schiltz, Rebecca Berthaut et Julie Robert.

Elles sont également reconnaissantes envers leurs maris et leurs enfants d’avoir fait preuve de patience et d’un soutien sans faille pendant la rédaction de cet ouvrage.

Introduction

Aujourd’hui, 83 % des internautes français ont déjà acheté en ligne, alors que ces achats ne représentent que 8 % du commerce de détail1. Les canaux numériques remplissent notamment un rôle majeur d’information avant un achat. En effet, près de 70 % des acheteurs en magasins se sont renseignés au préalable sur Internet et 53 % ont utilisé leur smartphone au sein du magasin2. Ainsi, avec l’avènement du mobile, les consommateurs pratiquent aussi bien du web-to-store que du store-to-web3 ; ce qui leur confère un caractère ubiquitaire (Badot et Lemoine, 20134). Comme le soulignent Collin-Lachaud et Vanheems (2016, p. 535) : « les multiples canaux font vivre au consommateur une expérience singulière qui ne s’apparente ni à un shopping classique en magasin, ni à une navigation sur écran quel que soit le support, mais à de nouvelles formes de déambulation hybrides ». Les enseignes se doivent donc de multiplier les points de contact. L’objectif des entreprises est de réaliser des parcours « sans couture » permettant aux clients d’aller du physique au virtuel de façon fluide.

L’objectif de cet ouvrage est de répondre à deux questions : avec l’appropriation des outils digitaux6 par les consommateurs, quels sont les nouveaux parcours d’achat offline et online ? Quelles sont les recommandations en termes de marketing digital qui en découlent pour les entreprises ?

Afin d’accompagner les éléments théoriques et les illustrations de l’ouvrage, les auteures ont mené une série d’interviews d’experts sur les nouvelles pratiques des individus en matière de consommation. Les professionnels interrogés appartiennent aussi bien à des entreprises pure player qu’à des entreprises click and mortar7.

Les experts interviewés

Cyril Bouskila → Commercial Director FR and BE Groupe Leguide.com (Leguide, Kelkoo, Ciao !)

Philippe Courbois → Directeur Client et Innovation, en charge de la digitalisation, de la data et de la relation client et du métier Caisses de Auchan Retail France

Mathieu Gabard → Directeur Marketing de Twitter à la date de l’interview (actuellement Country Manager Small & Medium Business chez Waze)

Christel Hennion → Directrice Digital et CRM de Petit Bateau

Benjamin Lequertier → Directeur marketing de Facebook pour l’Europe du Sud

Christian Lou → Directeur Marketing et Digitalisation de Darty

Philippe Moati → Professeur agrégé d’économie à l’Université Paris-Diderot

Véronique Rousseau → Directrice marketing Clients de Yves Rocher

Catherine Spindler→ Directrice marketing et communication de Vente-privee

Yaelle Teicher → Responsable des réseaux sociaux aux Galeries Lafayette à la date de l’interview (actuellement Responsable de l’offre en influence du Groupe aufeminin)

François Vasseur → Directeur Marketing de la Fédération Française de Football

Seuls sont rapportés les extraits des entretiens qui permettent d’approfondir les notions vues dans le chapitre.

Le plan du livre est structuré selon les grandes étapes d’un processus d’achat classique (figure 1). Les comportements des consommateurs ont évolué avec les outils digitaux et amènent des changements dans l’ensemble de ce schéma qui sont présentés au fur et à mesure de l’ouvrage.

Figure 1 – La représentation schématique d’un processus d’achat classique

Chaque chapitre débute par les concepts fondamentaux de l’étape du processus d’achat concernée. Ensuite sont développés les nouveaux outils digitaux à disposition des marketeurs pour toucher les consommateurs à différents points de contact. Puis, le chapitre présente le point de vue détaillé d’un ou deux experts sur l’évolution du comportement des consommateurs, les démarches marketing qui ont assuré le succès de chaque entreprise, la stratégie marketing actuelle et les défis pour l’avenir. Enfin, un quiz revenant sur les notions principales du chapitre et un exercice d’application sont proposés aux lecteurs pour tester leurs connaissances et leur capacité à proposer des solutions pertinentes. Pour tous les exercices d’application, les questions posées sont progressives en termes de difficulté afin de s’adresser à des étudiants du premier et du second cycle (BTS, DUT, Licences, Bachelors ou Masters).

Face à un univers de consommation qui se complexifie, la combinaison des approches pratiques et théoriques de cet ouvrage permet également de s’adresser à un public professionnel voulant approfondir ses connaissances en marketing digital.

Le chapitre 1 a été conçu afin de donner les prérequis généraux et nécessaires pour amorcer la compréhension des concepts abordés dans l’ensemble de l’ouvrage : il y est présenté entre autres les notions de points de contact, de parcours d’achat, de Big Data, de ciblage en marketing digital et les principaux modèles de rémunération en ligne.

Le chapitre 2 passe en revue les besoins traditionnels et les facteurs d’activation des besoins et propose un regard nouveau sur l’évolution de toutes ces notions.

Le chapitre 3 aborde la problématique de la recherche d’information des consommateurs, une étape clé où les sources d’information se sont démultipliées avec le digital.

Le chapitre 4 se focalise sur l’évaluation des alternatives produits/services/marques des individus qui disposent aujourd’hui d’une palette riche de solutions digitales pour les accompagner dans leur choix.

Le chapitre 5 se concentre sur la décision d’achat du consommateur et les stratégies digitales pour l’y encourager.

Le >chapitre 6 présente la phase post-achat où les consommateurs évaluent et partagent leur expérience vécue, notamment dans l’univers virtuel.

1. FEVAD, INSEE (site de la FEVAD), 2017.

2. Observatoire du Consommateur Connecté, Pratiques et Usages, Septembre 2016, Médiamétrie et FEVAD.

3. Web-to-store : consultation sur Internet avant achat en magasin physique ; Store-to-web : visite en magasin physique avant achat sur Internet.

4. Badot O. et Lemoine J.-F., « Éditorial : du paradigme dichotomique de l’expérience d’achat au paradigme ubiquitaire », Recherche et Applications en Marketing, 28, 3, 3-13, 2013.

5. Collin-Lachaud I. et Vanheems R., « Naviguer entre espaces virtuel et réel pour faire ses achats : exploration de l’expérience de shopping hybride », Recherche et Applications en Marketing, 31, 2, 43-61, 2016.

6. Ensemble des outils électroniques, mobiles ou non, mis à disposition des individus pour obtenir et/ou échanger des informations online et/ou offline.

7. Pure player : organisation dont la présence est uniquement en ligne ; Click and Mortar : organisation qui dispose à la fois de points de vente physiques et numériques ; Brick and Mortar : organisation disposant uniquement de points de vente physiques.

Chapitre
1

Les concepts fondamentaux avant de vous lancer !

OBJECTIFS

• Comprendre la notion de parcours client.

• Saisir les principaux enjeux du Big Data pour le marketing.

• Présenter les différentes stratégies de ciblage en marketing digital.

• Distinguer les principaux modes de rémunération en ligne.

SOMMAIRE

Section 1 Identifier le parcours d’achat des consommateurs : du funnel au consumer journey

Section 2 Le tournant Big Data : définitions, enjeux majeurs et principales notions associées

Section 3 Les stratégies de ciblage dans le domaine du marketing digital

Ce chapitre présente quatre axes essentiels qui permettent de faciliter la compréhension de nombreux éléments dans les différents chapitres de cet ouvrage. Ils permettent d’amorcer la compréhension dans la modification des comportements du consommateur avec l’avènement du digital. Deux approches d’analyse du parcours d’achat sont tout d’abord présentées : le funnel et le consumer journey. Puis, la notion de Big Data est développée ; il s’agit d’un élément essentiel au regard des évolutions du marketing d’aujourd’hui. Comprendre ce que cette notion sous-tend permet de mieux identifier les enjeux actuels des entreprises, particulièrement au regard des nouveaux parcours d’achat. Les stratégies de ciblage des consommateurs et les principaux modes de rémunération dans le domaine du digital sont également détaillés. Enfin, le chapitre se conclut par deux entretiens qui illustrent l’évolution de deux entreprises dans le domaine du digital et qui accordent une attention forte aux attentes de leurs consommateurs : Véronique Rousseau (Yves Rocher) et François Vasseur (Fédération Française de Football).

Section 1

Identifier le parcours d’achat
des consommateurs : du funnel
au consumer journey

L’objectif ultime du marketing est d’atteindre un consommateur aux différents moments qui vont être importants dans sa prise de décision d’achat. Ces moments sont communément appelés points de contact (touchpoints). Aussi, le marketing veut toucher le consommateur au bon endroit, au bon moment, avec le bon message. Les approches complémentaires du funnel et du consumer journey offrent une façon d’analyser les parcours d’achat des individus et d’identifier pas à pas tous les contacts potentiels à établir avec une cible. La méthode des persona propose une solution possible pour envisager des actions à chaque étape d’un processus d’achat.

1 La notion de point de contact

Les consommateurs disposent de moyens multiples pour entrer en contact ou être contactés par les entreprises, en particulier par le biais des canaux digitaux. Ceux-ci constituent les diverses routes par lesquelles les entreprises et les consommateurs entrent en contact (Edelman, 20101. Il existe une multitude de points de contact qui peuvent varier notamment en fonction de la catégorie de produits et des individus.

Straker, Wrigley et Rosemann (2015)2 ont identifié trente-quatre points de contact digitaux lors d’une enquête auprès de cent entreprises internationales. Ils les ont regroupés selon quatre typologies de canaux formées par le regroupement de certains points de contact : fonctionnel, social, communautaire et commercial. L’exemple suivant illustre l’ensemble des points de contact décisifs pour l’achat d’un véhicule automobile.

Source : Étude #DRIVE de la régie 366 et Kantar TNS, 2016.

Figure 1.1 – Les points de contact dans l’achat automobile

Les points de contact peuvent avoir une influence variable selon l’étape du processus d’achat dans laquelle se trouve le consommateur (voir exemple ci-après pour l’achat d’un véhicule neuf).

Source : d’après Spécial Auto, Le Futur C’est Maintenant, CB News, no 52, octobre 2016, p. 22.

Figure 1.2 – Le parcours d’achat des acheteurs de voitures neuves

2 Le funnel

Le funnel se traduit littéralement par le terme d’entonnoir. Il désigne plus exactement l’entonnoir de conversion des consommateurs pour une catégorie de produits et/ou une marque donnée. L’idée sous-jacente est qu’un certain nombre d’individus (prospects, leads3 et clients) vont amorcer un parcours d’achat, mais seulement une partie d’entre eux se retrouvera à la fin du processus. La figure 1.3 (p. 16) propose une représentation d’un processus de décision simplifiée. La mise en place d’une telle démarche doit être orientée vers l’action, c’est-à-dire identifier des étapes clés successives du parcours d’achat d’un consommateur afin de proposer des orientations stratégiques pertinentes, puis de mettre en place les actions opérationnelles qui en découlent. À l’exception des achats impulsifs et des achats routiniers comme l’achat d’une baguette de pain, de son paquet de café ou de céréales habituelles, les processus de décision se découpent en plusieurs phases.

Le funnel repose sur le principe que le consommateur garde à l’esprit un ensemble de marques envisageables pour son achat4 au début de son processus de décision. Les techniques marketing vont pouvoir l’aider à affiner son choix pour sélectionner le produit finalement acheté. On cherchera à mesurer le taux de conversion lors du passage d’une étape à l’autre. Aussi, on retiendra deux phases clés dans l’analyse d’un funnel :

1. découper le processus d’achat en étapes successives ;

2. analyser les taux de conversion (voir définitions p. 15).

DÉFINITIONS

Taux de conversion : également appelé taux de transformation, il mesure la part d’individus touchée par une action marketing (par exemple, l’ouverture d’un compte utilisateur, le remplissage d’un formulaire, l’inscription à un programme de fidélité, la demande d’information, l’achat d’un produit…) qui y répondent favorablement. Pour un site en ligne ou une application sur mobile de vente, le taux de conversion désigne en principe la part de visiteurs qui se « transforment » en acheteurs.

Prospect : client potentiel. Il n’est pas encore acheteur d’une marque, d’une enseigne, d’un site…

Lead : correspond à « un contact commercial dont le potentiel est avéré ou supposé » (Mercanti-Guérin et Vincent, 2016, p. 138). Par exemple, une entreprise spécialisée dans les mutuelles considérera comme lead un individu qui a demandé des devis sur un site de comparateurs de mutuelles.

Selon Mercanti-Guérin et Vincent (2016), certains assimilent les notions de lead et prospect, tandis que d’autres considèrent le statut de lead comme se situant juste avant celui de prospect.

Il faut souligner qu’il n’y a pas de funnel standard ou idéal mais des funnels spécifiques à chaque catégorie de produits et/ou chaque segment de consommateurs. En fonction de la catégorie de produits, on va introduire certaines étapes. Par exemple, la phase « essai » est importante dans le secteur de l’automobile. Il est également possible en fonction du type de produit d’ajouter une étape « négociation ». De Baynast et Lendrevie (2014) proposent, par exemple, un funnel dans le secteur de l’automobile avec les taux de conversion d’une phase à l’autre (figure 1.4). On trouve les phases spécifiques du produit concerné : essai, négociation et recommandation aux autres (avant même une éventuelle étape de fidélité vu qu’un rachat n’est pas immédiat pour une voiture). Ce funnel a été réalisé auprès d’un échantillon de personnes ayant acheté un véhicule du segment du modèle étudié sur une même période :

– les chiffres qui ne sont pas en gras sur le schéma désignent le pourcentage de la cible restante aux différentes étapes du parcours d’achat. La schématisation peut se lire ainsi : 60 % des individus, sur la totalité de l’échantillon étudié, ont pris en considération le modèle de la marque A. Mais au final, seulement 1,5 % des individus ont acheté ce véhicule ;

– chaque pourcentage en gras situé en bas entre deux phases indique le taux de conversion d’une étape à l’autre. Par rapport à l’exemple donné, il conviendrait pour un marketeur de s’interroger sur une étape en particulier : parmi toutes les personnes qui demandent des informations sur le véhicule, seuls 20 % demandent à l’essayer, soit une perte de 80 % des prospects d’une étape à l’autre. Par exemple, est-ce que les vendeurs ont fourni toutes les informations demandées ? Ont-ils été suffisamment rapides ? Est-ce que les informations ont suscité l’envie d’essayer la voiture ? Etc.

L’analyse d’un funnel pour un processus d’achat en ligne est un instrument intéressant car il mesure précisément la fuite du flux d’une phase à l’autre ; il est ainsi possible d’identifier les étapes où les taux d’abandon sont élevés et de s’interroger sur ce qui amène un processus à s’arrêter à une étape donnée. Dans l’idéal, il est intéressant d’analyser le parcours d’une cible de consommateurs pour un ensemble de marques concurrentes et de comparer les différents indicateurs pour identifier les bons leviers à activer.

Source : De Baynast A. et Lendrevie J., Publicitor, Dunod, 8e édition, 2014, p. 95.

Figure 1.3 – La représentation schématique d’un funnel simplifié

Source : De Baynast A. et Lendrevie J., Publicitor, Dunod, 8e édition, 2014, p. 97.

Figure 1.4 – Un exemple de funnel pour l’achat d’un véhicule neuf de la marque A

3 Le consumer journey

Le consumer journey5 proposé par le cabinet de conseil McKinsey et que l’on peut traduire par « le voyage du consommateur » est présenté par Court et al. (2009) comme une alternative au funnel prenant en compte les nouvelles façons d’intégrer des informations aux différentes étapes du processus d’achat. Selon ces auteurs, le funnel ne permet pas de capter la croissance importante des choix de produits ainsi que la multiplication des supports numériques avec un consommateur qui est de plus en plus exigeant et informé. De plus, il faut bien prendre en compte que la communication est de moins en moins unidirectionnelle et de plus en plus bidirectionnelle et interactive. De ce point de vue, le processus d’achat ne se présente plus sous une approche linéaire mais circulaire : le voyage du consommateur est dès lors considéré comme un voyage comprenant cinq phases (dans l’article de 2009, les auteurs font uniquement référence aux quatre premières étapes) :

1. La considération : l’individu considère un ensemble initial de marques basé sur la perception qu’il a de celles-ci et l’exposition à des informations marketing récentes. Contrairement au funnel, le nombre de marques envisagées au cours de cette étape peut augmenter et non uniquement diminuer au fur et à mesure que les consommateurs cherchent de l’information. Une marque qui appartient ici à l’ensemble de considération ne peut plus prendre cela pour acquis et devra mettre en place un moyen d’entrer en contact avec le consommateur pour conserver ce statut au cours de son parcours d’achat.

2. L’évaluation active : le consommateur ne reçoit plus seulement des informations de la part des entreprises mais va lui-même aller chercher ce que pense son entourage, par exemple par le biais des réseaux sociaux ou sur des sites qui donnent des informations sur les marques… L’article de 2009 publié dans McKinsey Quarterly indique que 2/3 des activités de recherche portent sur des démarches volontaires (bouche-à-oreille provenant de la famille ou d’amis, consultation d’Internet…) lors de cette phase.

3. L’achat.

4. L’expérience post-achat.

5. La fidélité : c’est au cours de l’expérience post-achat que le consommateur va forger son opinion pour ses achats futurs. Aussi, on trouve cette boucle qui apparaît rapidement dans la schématisation. Certains des individus fidèles à une marque seront perçus comme actifs car ils communiquent sur leur expérience de consommation.

Comme le soulignent Pires et Stioui (2016, p. 26)6 : « Chacune de ces phases au cours desquelles le consommateur utilise son mobile est une opportunité pour la marque d’accroître sa visibilité, prendre la parole, convertir une transaction et pérenniser une relation durable avec son client. »

Source : Court D., Elzinga D., Mulder S. et Vetvik O. J., « The consumer decision journey »,
McKinsey Quarterly, juin, 2009 – Principales phases du schéma traduites en français.

Figure 1.5 – Le consumer journey

L’importance de chaque point de contact varie selon la catégorie de produits et le segment de consommateurs ciblé. L’exemple ci-dessous illustre l’application de l’approche du consumer journey au secteur des produits électroniques.

Cette approche mise en place par le cabinet McKinsey propose aux entreprises une démarche plus dynamique que le processus traditionnel, tenant compte des comportements plus actifs des consommateurs utilisant les outils technologiques pour s’informer en continu. Cela permet de mieux saisir les rôles de différents canaux dans le parcours du consommateur et de définir la place de chacun dans le modèle économique d’une entreprise.

Figure 1.6 – Le parcours d’achat pour des produits électroniques7

L’analyse des parcours d’achat permet ainsi aux entreprises de déterminer les points de contact à favoriser et également d’envisager l’harmonisation de leur stratégie qui se doit d’être de plus en plus omnicanal (cf. Focus ci-dessous) ; le consommateur peut en effet aussi bien utiliser son téléphone en magasin (De Kerviler et al., 2016), commander et payer en ligne et récupérer lui-même son achat au sein du point de vente une heure après (technique du click & collect)…8 Aussi, de nombreuses entreprises ont aujourd’hui plusieurs canaux de distribution. La difficulté consiste à avoir une cohérence entre eux et réussir à mettre en place une bonne orchestration pour glisser du multicanal vers l’omnicanal (figure 1.7).

Focus

Le multicanal, le cross canal et l’omnicanal

Une stratégie multicanal repose sur la multiplication des canaux de vente mis à disposition : vente en ligne (site Web, application mobile, vente par les réseaux sociaux…), vente à distance par le biais d’un catalogue, vente par téléphone, magasin physique, etc. Il n’y a pas, dans cette démarche, de connexion entre les différents canaux. Le client doit faire un choix et utiliser le plus pratique pour lui.

Une stratégie cross canal permet au client d’utiliser plusieurs canaux pour un même achat, ce qui permet de fluidifier le parcours client. Par exemple, il commande une machine à café en ligne sur le site de Darty et la récupère en magasin une heure après. Autre exemple : une personne qui commanderait après avoir parcouru un catalogue mais préfère l’acheter en ligne plutôt que de le commander par le biais du bon de commande.

Une stratégie omnicanal enrichit la précédente par la simultanéité d’utilisation possible entre 2 canaux ; par exemple, un consommateur passe commande en ligne d’un produit qui n’est pas en stock par le biais d’un support mobile mis à disposition par le magasin dans lequel le consommateur se trouve (mobile-in-store). Un canal va donc servir l’autre. L’entreprise doit mettre en place une seule plateforme d’interaction qui lui permettra de reconnaître le client quel que soit le canal emprunté, mémoriser ses choix dans un canal pour lui proposer des produits cohérents dans un autre canal, etc.

Figure 1.7 – L’évolution des entreprises en termes de synergie entre ses points de vente offline et online : du multicanal à l’omnicanal

4 La méthode des persona, une solution pour utiliser les bons leviers marketing à chaque phase d’un processus d’achat

Quelle que soit l’approche utilisée par les entreprises pour analyser le parcours d’achat des consommateurs, il s’agit de trouver des solutions pour les phases qui génèrent le moins de conversion vers les phases suivantes.

Le concept des persona a été mis en avant par l’américain Alan Cooper. Il s’agit des « profils types qui sont représentatifs des différentes cibles visées » (Isaac et Volle, 2014, p. 261). On présente les persona comme des représentations des utilisateurs types actuels et potentiels d’un site ou d’une application en fonction des cibles visées. Ils sont illustrés sous forme de fiche avec un nom et un prénom fictifs, âge et profession pour chaque persona. Selon Isaac et Volle (2014), l’entreprise identifie généralement trois à quatre persona, c’est-à-dire trois à quatre consommateurs-types de leur cible.

La méthode des persona constitue un bon moyen d’adresser le bon message au bon moment à la cible concernée pour chaque étape (Salgues, 2015)9. Il est par exemple envisageable de mettre en place un e-book ou un livre blanc en B to B en haut d’un funnel. Puis de réaliser un webinar (séminaire en ligne) à l’étape de l’évaluation des solutions. Enfin, pour enclencher un achat, il est possible de travailler sur les comparatifs produits. Les commerciaux doivent savoir reprendre le relais pour convertir les prospects chauds en clients à cette étape décisive.

Différentes méthodes permettent de collecter des données afin d’analyser les comportements des persona10. On peut citer les données collectées par les réseaux sociaux ou celles proposées par des acteurs tels que Google Analytics, par exemple, ainsi que des entretiens individuels ou des focus groups11 avec des consommateurs ou des commerciaux.

Une entreprise peut maintenant approfondir la connaissance de ses clients ou de ses prospects grâce au Big Data. Les données recueillies dans ce cadre permettent de passer du déclaratif (obtenu lors des entretiens avec des consommateurs ou des commerciaux) aux comportements effectifs.

Section 2

Le tournant Big Data :
définitions, enjeux majeurs
et principales notions associées

La collecte de données existe depuis de nombreuses années. Mais la capacité à collecter en temps réel et à une vitesse de traitement extrêmement rapide confère au Big Data des caractéristiques particulières qui changent la donne au sein des entreprises et notamment le marketing (Crié et Willart, 2016).

Comme le soulignent Davoust et Volle (2014, p. 4) : « Ce phénomène semble être plus qu’une simple mode, mais une tendance de fond qui doit être prise au sérieux par les entreprises ». Ces dernières années, le terme Big Data est donc sur toutes les lèvres avec pléthore de vocabulaire associé : cookie, DMP, Open Data… Cette section vise tout d’abord à proposer une présentation pédagogique du concept de Big Data et des principales notions qui lui sont liés. Puis, les descriptions et les opinions sur ce sujet des experts du marketing digital interrogés pour cet ouvrage sont présentées et synthétisées.

1 Le Big Data

1.1 Définition générale

De façon globale, on considère le Big Data (ou mégadonnées) comme toutes les données que l’on peut collecter quelle que soit leur provenance : vidéos publiées, informations médicales, signaux GPS, données de climat, achats effectués et montants dépensés dans un magasin ou site en ligne12… L’utilisation d’outils Big Data permet aux entreprises d’atteindre différents objectifs : améliorer l’expérience client, optimiser des processus de performance opérationnelle et renforcer ou diversifier un modèle d’affaires.

1.2 Caractéristiques majeures du Big Data

Au regard du focus de cet ouvrage sur le parcours client, nous nous concentrerons sur les données liées au consommateur. Ces données peuvent donc provenir d’une carte de fidélité utilisée en magasin, de l’ensemble des sites visités, des pages parcourues lors de la visite d’un site donné, des informations qu’un individu a postées sur les réseaux sociaux ou celles qu’il a consultées, de ses recherches effectuées sur un moteur de recherche, des produits qu’il a achetés… Les vépécistes historiques (par exemple, La Redoute et Yves Rocher) ou les acteurs de la grande distribution avec leur carte de fidélité, géraient depuis des années déjà des bases de données importantes. En revanche, avec l’utilisation permanente des outils numériques, la quantité de données disponibles et leurs provenances se sont considérablement démultipliées. Il n’est donc plus envisageable de gérer ce flux de données avec les traditionnels outils de gestion de base de données ou logiciels de gestion de l’information.

De plus, avec les évolutions technologiques et leur maîtrise, la capacité et la rapidité à traiter ces informations ont permis d’analyser plus aisément ce volume exponentiel de données provenant de différentes sources.

Le cabinet Gartner fait référence aux 3V du Big data : volume, vélocité et variété. Les données sont en volume très important (volume). Elles sont générées et capturées très fréquemment en quasi-temps réel (vélocité). Elles peuvent aussi (variété) :

– provenir de différentes sources (collectes de cookies13, informations saisies dans un formulaire, données publiques, données provenant de la géolocalisation…) ;

– être de différents types (pages parcourues, données factuelles comme des montants dépensés, conversations ou messages sur les réseaux sociaux, photographies ou vidéos postées ou vues sur différents sites…)

Les acteurs du Big Data y ajoutent deux autres V (Davoust et Volle, 2014) : la véracité et la valeur. Il faut aussi être vigilant sur la fiabilité et la crédibilité des informations collectées, dont on ne peut parfois pas justifier l’authenticité des contenus (véracité). Enfin, il est important de savoir ce que les données peuvent apporter à une entreprise en termes de valeur ajoutée (valeur) (par exemple, améliorer la personnalisation des offres proposées au visiteur d’un site de vente).

En outre, on distingue trois types de données online et offline14 :

– les données 1st party directement collectées par une entreprise comme les données de la navigation d’un internaute sur son site Web ;

– les données 2nd party, intéressantes pour les entreprises ayant peu de données 1st party15 (comme les acteurs qui ne font que de la vente indirecte), proviennent de partenariats établis avec d’autres entreprises comme la grande distribution par exemple (Auchan, Carrefour…) ;

– les données 3rd party sont des données achetées à des fournisseurs de data comme Weborama.

Ces données sont intégrées à une DMP : Data Management Platform (plateforme de gestion de données) qui permet de regrouper des données provenant de différentes sources, les exploiter et les analyser. Les cinq axes suivants décrivent les points clés pour la mise en place d’une telle plateforme.

Source : Exploiter une Data Management Plateform, trois cas d’usage concrets,
Livre Blanc, Eulerian Technologies, novembre 2016, p. 11.

Figure 1.8 – Les cinq points-clés pour exploiter une DMP

1.3 Notions associées au Big Data

Une entreprise qui a mis en place une stratégie data-driven signifie qu’elle mène une démarche de Big Data. Avant de se lancer dans une telle démarche, il faut s’interroger notamment sur les sources de données d’une entreprise, c’est-à-dire16 :

– les données qu’elle peut collecter ;

– disposer ou recruter des personnes compétentes pour mettre en place une stratégie Big Data ;

– assurer son exploitation en ayant entre autres les bons outils à disposition ou en les acquérant.

Les données collectées sont donc nombreuses et sont stockées dans des data centers (ou centre de données). Il s’agit de sites physiques regroupant du matériel informatique : serveurs, ordinateurs centraux, câbles réseaux et télécommunications, etc. Un data center peut être géré directement par une entreprise pour la gestion de son Big Data ou externalisé par des prestataires spécialisés (par exemple, EMEA data & analytics, Experian Marketing Services ou Amazon Web Services).

En outre, on parle d’Open Data pour les données numériques publiques qui sont libres de droit. Elles sont donc ouvertes, accessibles et exploitables par tous les usagers. Par exemple, le site openspending.org recense différents flux financiers des nombreux gouvernements (budget, dotations, aides humanitaires…). En France, les sites nosdeputes.fr et nossenateurs.fr synthétisent les activités législatives et de contrôle du gouvernement des députés et des sénateurs : informations diverses (mandat en cours, profession…), nombre de jours de présence au Parlement, responsabilités, travaux législatifs, questions posées au gouvernement, champ lexical utilisé, productions parlementaires…

2 La notion de Big Data vue par les experts interrogés

Le Big Data est important pour les entreprises aujourd’hui, mais reste à ce jour une notion aux contours flous même dans le champ du marketing (Crié, 2016). Le Big Data permet de mieux contextualiser, personnaliser en fonction des caractéristiques des individus, géolocaliser et rendre plus interactives les actions marketing. L’analyse des données collectées permet d’obtenir un insight17 comportemental des consommateurs (Crié et Willart, 2016). Aussi, il est possible entre autres d’améliorer le ciblage, la communication, l’ensemble du parcours client18 ou d’anticiper les actions futures des acheteurs pour faire des recommandations stratégiques pertinentes. À titre illustratif, grâce à une politique judicieuse de data, Fauchon, l’épicier français de luxe, a pu mettre en évidence qu’un temps nuageux et pluvieux était un temps à vendre plus de chocolat. Ils mettent donc en avant les produits qui trouveront un bon accueil à ces moments-là dans des newsletters, les réseaux sociaux… Ils ont également découvert que la clientèle brésilienne était la troisième nationalité la plus encline à les visiter et sont donc maintenant en train d’étudier l’opportunité de s’implanter au Brésil19.

Le marketing ne peut pas faire du Big Data dans « son coin » : il nécessite d’être en partenariat avec la fonction commerciale, la DSI20 et souvent avec des prestataires extérieurs (Davoust et Volle, 2014). Les compétences des marketeurs doivent donc de plus en plus porter sur des connaissances techniques et analytiques.

Focus

Le Big Data

Sont ici regroupés les principaux extraits des interviews des experts qui ont fait référence explicitement à des définitions ou des caractéristiques importantes du Big Data.

Cyril Bouskila

« La data représente toutes les informations que l’on peut traquer online. On peut y ajouter de la data offline. Il faut ensuite pouvoir exploiter cette information et en déterminer grâce à elle des actions à prendre. La data peut être la reconnaissance d’une IP, savoir d’où elle vient, sur quelle page l’internaute a cliqué, etc. »

Philippe Courbois

« On étudie les données, on est dans le Big Data qui désigne l’accessibilité aux données tout d’abord. On doit en premier lieu capter cette donnée. Les données sont traitées en très grands volumes, à une vitesse quasi instantanée et sont très variées. Il y a également la notion de véracité. La donnée peut ne plus être bonne ou polluée. Au final, le Big Data, pour Auchan, améliore notre capacité à traiter de manière pertinente l’ensemble de ces données pour améliorer le service qu’on apporte à nos clients et de façon plus générale, l’expérience client. Cette technologie nous permet de gérer d’énormes volumes et des variétés importantes de données en qualifiant la véracité et en sécurisant ces données-là. On fait attention à ne pas être intrusif, en apportant le bon message à la bonne personne au bon moment par le bon média. Ensuite, si l’on traite du Big Data au vu de l’offre-produit, on traite aussi cette donnée pour traiter de manière rapide nos assortiments. »

Christian Lou

« Ma définition du Big Data est assez simple : c’est une source d’information disponible que l’on recueille autour d’un client. Cette masse d’informations doit être retraitée, hiérarchisée et classée afin de faire du business comme le client l’attend. »

Mathieu Gabard

« La data est partout. Côté consommateur, cela permet de savoir qui nous utilise et qui ne nous utilise pas. Les usages sont très différents d’un pays à l’autre. Pour la publicité, nous utilisons la data en ciblant les personnes par rapport à ce qu’elles sont et ce qu’elles font : des données sociodémographiques mais aussi comportementales. Sans notion de contexte, la publicité ciblée n’a pas d’intérêt. Avant, on ne pouvait cibler les personnes que par rapport à ce qu’elles sont, non par rapport à ce qu’elles faisaient. Par exemple, on achetait des habillages sur certains sites en se disant que 80 % des hommes ou des femmes consultaient ce site. Ensuite, on est passé d’un extrême à l’autre avec ce qu’on appelle le people base marketing sur la personne. Ainsi, je sais qu’une personne est cliente de la marque, qu’elle a déjà acheté mon produit, qu’elle a déjà manifesté un intérêt et elle a déjà été touchée par certains canaux marketing. Aujourd’hui, on arrive à un équilibre en fournissant le bon message à la bonne personne et dans le bon contexte. Il y a beaucoup de marques qui essaient de retrouver cette notion de contexte et c’est celle qu’on apporte. La data est utilisée pour créer des segments d’audience les plus précis possibles et avoir des messages les plus appropriés et les plus efficaces.

La data est utilisée aussi pour la détection d’insights comportementaux parce que les utilisateurs témoignent de l’usage d’un produit ou critiquent un service. Ils vont se servir de cette data pour créer un message cohérent.

La data permet la mesure de la performance : les marques veulent toutes avoir un retour sur investissement quel que soit leur objectif (de branding, de performance, de conversion, ou de fidélisation). Il faut que chaque euro investi génère un ROI. La data permet d’attribuer la bonne valeur au bon canal et d’optimiser son mix marketing de manière beaucoup plus efficace. La notion de contribution, ce n’est pas un canal contre un autre, c’est l’un avec l’autre.

Je n’aime pas trop le terme Big Data, cela veut tout et rien dire. Il y a une prise de conscience de la part des marques de maîtriser, de consolider et d’exploiter ses propres données avec des investissements technologiques et humains qui sont considérables. Mais, c’est au bénéfice de la connaissance de leurs clients et de l’efficacité de leurs actions marketing online et offline. »

Christel Hennion

« Petit Bateau ne s’est pas encore doté de DMP ou de Data Lake. Nous faisons du data « malin ». Nous travaillons avec la société RichRelevance qui fait de la recommandation produits. Via cette société, nous avons intégré toutes nos données offline et online – les achats, la récurrence sur les achats… en magasin et sur le site, ainsi que des données de navigation. Tout cela est intégré à une plateforme RichRelevance et aide à générer des algorithmes pour faire de la recommandation produits et de la personnalisation. Les résultats sont incroyables : sur les produits mis en avant en fonction des comportements clientes, on double les taux de clics. Pour les e-mails sur lesquels on fait ces recommandations, en faisant des A/B tests classiques, le chiffre d’affaires augmente de 30 %. La personnalisation en fonction du comportement a donc une influence considérable.

Le Big Data est la capacité à gérer des données comportementales de nos clientes et de nos non-clientes en temps réel et de les actionner en temps réel.

Toutes les données collectées nous aideront à mieux conseiller nos clientes et à mieux aider dans leur quotidien. »

Philippe Moati

« Le Big Data est supposé autoriser une connaissance microscopique des consommateurs, ce qui – face à l’individualisation de la demande – est une condition sine qua non de la capacité à identifier la manière dont se pose le problème pour chacun pour tenter d’apporter une réponse personnalisée. Mais, au-delà, il s’agit d’intégrer explicitement les consommateurs en amont de la chaîne de valeur, de les faire participer à la construction de l’offre, voire apporter leur contribution au processus de création de valeur : externalisation des services d’assistance dans lesquels des consommateurs aident d’autres consommateurs, voire recours au crowdsourcing pour résoudre des problèmes de R&D.

Le Big Data et l’ensemble du système technique qui va avec (objets connectés, intelligence artificielle…) vont permettre le déploiement de modèles serviciels sur les marchés de consommation en rendant possible une “relation de service personnalisée de masse”. »

Véronique Rousseau

« Le Big Data est la capacité à analyser des masses de données beaucoup plus importantes, très rapidement, pour une compréhension business plus pertinente. »

Yaelle Teicher

« La data est travaillée et centralisée dans le data lab, mais cela fait longtemps que la donnée client nous intéresse et nous permet de créer des profils. Nous essayons de nous concentrer sur des case studies qui nous semblent pertinents. Le but du data lab est de savoir comment on crée une vision unique du client. Celui-ci ne doit pas être retargeté un trop grand nombre de fois et doit avoir la bonne information au bon moment. Nous voulons créer de la vraie valeur. Il y a tant d’informations à disposition qu’il est compliqué d’en sortir quelque chose d’intéressant pour nous et le client. Avant, les données clients étaient réparties en fonction des services, c’est-à-dire que le marketing, les magasins et le site Web avaient de la donnée. Nous sommes actuellement en train de rationaliser toute la data sur un seul et même serveur. Pour nous, la data est constituée de user case et est génératrice de valeur. Plus il y a d’outils et donc de façons de se connecter et plus il y a de données. Évidemment nous connaissons nos clients et nous les avons profilés. Nous essayons de leur proposer des offres, des produits et des services qui correspondent à chaque type de profil de client. Avec toutes les données disponibles sur le Web, on peut être beaucoup plus fin. »

François Vasseur

« C’est dorénavant un élément du mix marketing qu’il faut réussir à appréhender pour créer de la valeur chez une marque. C’est un outil d’aide au marketing relationnel qui fait qu’on est passé d’un marketing de masse à un marketing plus individualisé. »

En synthèse, le Big Data… :

– apporte de la valeur à une marque ;

– concerne la collecte de données brutes online et offline qui seront retraitées, hiérarchisées et classées ;

– porte sur des données en grand volume, collectées à une vitesse quasi instantanée et de natures très variées ;

– est composé entre autres des informations disponibles recueillies sur le client ;

– donne ensuite lieu à un traitement des données utile au marketing pour :

• créer des profils clients ;

• mieux répondre à leurs attentes ;

• détecter des insights comportementaux ;

• améliorer l’ensemble de l’expérience client, dont le service apporté ;

• permettre plus de personnalisation (passage du marketing de masse à un marketing plus individualisé), voire établir une relation de service personnalisée de masse ;

• optimiser la recommandation produits ;

• faire participer les consommateurs à la construction de l’offre ;

• créer des segments d’audience les plus précis possibles pour réaliser des messages plus adaptés et diffusés au bon moment ;

• mesurer la performance des actions mises en œuvre en attribuant la bonne valeur au bon canal.

La connaissance du consommateur s’affine donc par le biais du Big Data et permet notamment d’optimiser les stratégies de ciblage des actions de marketing digital d’une entreprise.

Section 3

Les stratégies de ciblage
dans le domaine
du marketing digital

Les moyens de communication digitaux proposent une palette de stratégies de ciblage qui peuvent se combiner entre elles. Par exemple, sur Google Adwords, il est possible de cibler en fonction de la requête (ciblage contextuel), de la position géographique (qui fait référence au ciblage géographique) et du moment (heure et jour de la journée, soit le ciblage temporel).

Il y a cinq stratégies de ciblage dans le domaine du marketing digital.

1 Le ciblage sociodémographique ou socio-économique

Il s’agit d’atteindre une audience dont un critère sociodémographique ou socio-économique (PCS21, sexe, nombre d’enfants, statut marital…) est le principal levier de la consommation du produit/service. Pour connaître précisément l’âge, le sexe… d’un site éditeur, il y a les études classiques comme les sondages mais les internautes peuvent effectuer de fausses déclarations de leur profil. Certains sites peuvent aussi fournir ces informations de façon très fiable lorsque l’internaute est en mode connecté (c’est le cas des réseaux sociaux ou des sites accessibles uniquement en mode connecté comme celui de Vente-privee).

2 Le ciblage géographique

Une publicité digitale s’affiche en fonction de la géolocalisation, en fonction de l’extension du nom de domaine utilisé (.fr, .be,.ca…), de la langue utilisée ou des paramètres du navigateur qui indique le pays de connexion (dans ces trois derniers cas, il s’agit d’un ciblage par pays).

3 Le ciblage temporel

Une publicité s’affiche uniquement certains jours ou à certaines heures. Un groupe de restauration peut programmer une campagne de liens sponsorisés sur Google deux heures avant l’heure du déjeuner ou du dîner, ou uniquement les jours où il reste des tables disponibles. Une marque de barre chocolatée peut insérer automatiquement des bannières au moment des « petits creux » du matin.

4 Le ciblage contextuel

Il concerne les publicités ciblées en fonction du contenu textuel de la page (publier des annonces pour des chaussures de sport, des raquettes ou des balles de tennis dans une interview d’un joueur de tennis) ou en fonction d’une requête effectuée par l’internaute. Dans ce dernier cas, on peut citer le référencement payant comme pour les moteurs de recherches classiques ou les comparateurs de prix.

1. Edelman D., « Branding in the digital age: you’re spending your money in all the wrong places », Harvard Business Review, 88, 12, 62-69, 2010.

2. Straker K., Wrigley C. et Rosemann M., « Typologies and touchpoints: designing multichannel digital strategies », Journal of Research in Interactive Marketing, 9, 2, 110-128, 2015.

3. Voir définition p. 15.

4. Appelé ensemble de considération ou ensemble évoqué.

5. Court D., Elzinga D., Mulder S., and Vetvik O. J., « The consumer decision journey », McKinsey Quarterly, juin 2009.

6. Pires T. et Stioui E., M-commerce, Construire et piloter sa stratégie commerciale sur mobile, Dunod, 2016.

7. « McKinsey analyse le parcours d’achat multicanal du consommateur », Journal du Net, 28 juin 2013.

8. Kovaks E., « L’e-commerce se mobilise », CB News, Novembre 2016, no53, pp. 94-98.

9. Salgues F., « Funnel : entrez dans le cercle vertueux », e-marketing.fr, 9 décembre 2015.

10. Salgues F., « Personas : dans la peau d’un profiler », e-marketing.fr, 8 décembre 2015.

11. Focus group : Groupe d’individus sélectionnés sur la base de critères pertinents au regard du sujet d’une étude marketing qui vont être interrogés ensemble.

12. http://www.lebigdata.fr/definition-big-data

13. Il s’agit d’un fichier texte qui se dépose sur le disque dur d’un device quand un internaute se connecte à un site.

14. Carcassonne E. et House B., « Parlez-vous le langage data? », e-marketing.fr, 7 février 2017.

15. Mercanti-Guérin M. et Vincent M. (2016), Publicité Digitale, Dunod, 2016.

16. Salgues F., « Les entreprises françaises exploitent-elles bien leurs data ? », e-marketing.fr, 30 novembre 2016.

17. Insight : attitude, attente ou façon d’envisager un sujet, un domaine, un produit, une marque… par les consommateurs, qui permet de définir les actions marketing et d’innovation (Crié et Willart, 2016).

18. Pour un exemple, voir l’article de Gautier et Gayer (2016) dans Statistique et Société sur le développement d’une plateforme de Big Data et ses apports pour le parcours client chez EDF.

19. Fouzia Kamal, « Interview de Jules Trecco, Directeur Marketing Communication et Digital chez Fauchon », CB News Special Luxe, Décembre 2016/Janvier 2017, numéro 54, pp 70-71.

20. Direction des Systèmes d’Information.

21. Professions et Catégories Socioprofessionnelles.