Ciblage clientèle


Le ciblage de la clientèle (en anglais Customer Targeting) se base sur la diffusion de publicités en ligne qui s’appuie sur des critères spécifiques, ces derniers reprenant les informations du client visé. Les points de référence pris en compte peuvent être l'âge, le sexe, le métier ou le revenu. Ces facteurs permettent de diffuser une publicité ciblée qui conviendra au mieux à un groupe précis. Le ciblage de la clientèle est aussi appelé ciblage socio-démographique et fait partie de la gestion de la relation client (en anglais CRM, Customer Relationship Management).

Informations générales sur le ciblage ou targeting[modifier]

Le ciblage de la clientèle a accès aux données utilisateur déjà existantes, qu’il utilise sans pour autant les personnaliser. En effet, la question de la protection des données est ici un facteur de taille. Le ciblage comportemental fonctionne par exemple autrement et utilise des données utilisateurs concrètes dans le but d'améliorer les activités de marketing. Cela entraîne cependant beaucoup d'inconvénients et de risques : d'un côté, un danger de cyber-attaque accru ; de l'autre, la possibilité d'utilisation des données récupérées à des fins frauduleuses. Le ciblage de la clientèle, lui, ne recense aucun de ces problèmes.

Les différentes formes de ciblage ou targeting[modifier]

En plus du ciblage de la clientèle, il existe d'autres formes de ciblage telles que le ciblage de contenu ou le ciblage contextuel. Il se focalise sur des mots-clés précis (keywords) qui amènent à des déductions quant au comportement de l'utilisateur. Par exemple, si l'utilisateur tape dans la barre de recherches « ebooks », la partie droite de la page de recherche affichera des annonces à propos de liseuses (eReader) ou d'eBooks. Le ciblage sémantique est beaucoup plus précis que le ciblage de contenu. Il ne s'agit plus ici de termes de recherche individuels pouvant porter à des interprétations erronées et à des malentendus, en particulier avec des mots-clés utilisés comme synonymes (par ex. banc comme siège ou banc de poissons) mais de cohérences dont on tirera les informations. Les contenus de textes sont ainsi exploités selon les thèmes. Cela conduit à des références significatives et fournit des informations de grande qualité. Il est pratiquement impossible d'effectuer de mauvais placements dans le ciblage sémantique tels ceux que l'on retrouve dans le ciblage contextuel.

Le ciblage comportemental cité plus haut est une continuation évoluée des deux méthodes qui viennent d'être expliquées. L'évaluation ne se fait pas uniquement avec les mots-clés ou le contenu textuel, mais à l'aide d'autres paramètres. Ainsi, les adresses IP et le lieu de géolocalisation sont lus afin que les annonces affichées soient adaptées à la localisation. Les habitudes de navigation de l'utilisateur, considérées sur une longue période, apportent des conclusions supplémentaires. Les informations techniques exploitées telles que le système d'exploitation et les données géographiques de l'utilisateur (sa position) permettent d'avoir une image très précise sur laquelle se baser pour les offres publicitaires. L'inconvénient de cette méthode : le risque d'une mauvaise utilisation des données citées plus haut.

Encore plus poussé que le ciblage comportemental, nous avons le ciblage prédictif. Avec cette méthode, des valeurs statistiques sont ajoutées aux données déterminées. Cela a pour effet de calculer d'avance le comportement utilisateur et donc d'afficher de la publicité encore plus ciblée.

Le retargeting aborde la recherche autrement puisque cette méthode recherche les données perdues des clients. Le placement de la publicité se base ainsi sur le comportement passé de l'utilisateur et essaie de rafraîchir un intérêt d'antan. Dans le cas du ciblage social, toutes les méthodes expliquées ci-dessus sont regroupées afin de permettre la propagation de publicité personnalisée, par exemple sur Facebook, de par les informations récupérées.

Ciblage de la clientèle : approche et protection des données[modifier]

Le principe de base du ciblage de la clientèle consiste en une approche analytique directe du comportement des visiteurs qui va permettre de les classer en fonction des profils. En ressort une image rendue possible grâce aux information sur les intérêts et les besoins du client. Sur la base de ces informations retenues, les offres qui sont insérées en temps réel sont d'actualité quant à ce que le client recherche. Le ciblage de la clientèle, c'est aussi arriver à individualiser la formation des prix suite au comportement utilisateur. L'un des avantages, en plus du gain d'informations et du moyen d'action qui en découlent, c'est la réduction du taux d'abandon de l'utilisateur. Tant que l'intérêt de l'utilisateur est maintenu et qu'il continue sa visite sur le site Web, la probabilité d'un achat voire d'une commande, augmente considérablement.

De nos jours où la protection des données prend de plus en plus d'ampleur, les campagnes d'analyses qui ne peuvent pas garantir cette protection sont à exclure. Dans le ciblage comportemental en particulier, il est difficile, voire impossible, de tracer la façon dont les données sont transmises. Outre les dangers de piratage (cyber-attaque) ou de vente des données précédemment cités, les entreprises qui utilisent le ciblage comportemental peuvent se retrouver face à des difficultés si elles n'informent pas assez les clients selon les dispositions légales en vigueur. Cependant, de nombreuses entreprises ne savent même pas dans les moindres détails où se situent leurs obligations, ce qui accroît le risque de mauvais comportement d'un facteur supplémentaire.

Dans le ciblage de la clientèle, l'information n'est pas recueillie sous une forme personnalisée et immédiatement évaluée sur la base des connaissances existantes. La protection des données des visiteurs est ainsi garantie et des offres spécifiques peuvent être faites en fonction des souhaits du client.

Signification pour le marketing digital[modifier]

Pour le marketing digital, le ciblage marketing est une méthode sûre (et elle protège les données) pour accéder à de précieuses informations et permettre des campagnes publicitaires. Les résultats du ciblage de la clientèle sont particulièrement précieux pour les magasins, mais la méthode promet aussi du succès pour d'autres entreprises qui veulent réduire les taux de rebond et optimiser leurs offres.

Liens web[modifier]