Ciblage comportemental


La technique du ciblage comportemental est une méthode de marketing en ligne visant à gérer la publicité en fonction du comportement de l‘utilisateur. Les données nécessaires pour ce faire sont généralement collectées via les cookies qui sont préalablement enregistrés sur l’ordinateur de l’utilisateur lors de la visite d’une page Internet.

Le ciblage comportemental est une variante du targeting général. Il est plébiscité des annonceurs mais fait parfois également l’objet de débats parmi les partisans de la protection des données. Pour les annonceurs, cette forme de ciblage des segments peut entraîner une énorme réduction des pertes de diffusion.

Mode de fonctionnement[modifier]

Le concept du magasin du coin (comme une épicerie) peut être utilisé pour décrire comment le cilbage comportemental fonctionne sur un site web. Le client est l’internaute. Le site web est le propriétaire du magasin qui met en place ce type de targeting.

Si le client vient entre dans le magasin, le propriétaire sait souvent ce dont il a besoin. C’est parce qu’il connaît son client depuis longtemps et il est donc conscient de ses habitudes d’achat. De même, il en sait un peu sur sa vie et il peut donc lui proposer les produits appropriés.

Alors que le propriétaire de la boutique établit dans sa tête un profil pour les clients habitués, les sites web et les réseaux en ligne travaillent avec des cookies qui marquent soit l’appareil, soit l’adresse IP et fournissent des données pertinentes concernant la durée des visites, les taux de rebond, les produits suivis, etc. Si l’utilisateur se rend ensuite sur d’autres pages qui font également partie d’un programme de publicité, il verra des publicités correspondant à son comportement en ligne.

Une boutique peut également adapter encore davantage son offre aux besoins de ses clients grâce aux enregistrements de données et, par exemple, envoyer des newsletters correspondantes à ses clients. Certains logiciels comme Sticky analysent le comportement des utilisateurs dès que ceux-ci sont sur la page web et peuvent mener les utilisateurs ayant abandonné leur visite à revenir grâce à des offres ou réductions correspondantes.

Profils d’utilisateurs[modifier]

Le ciblage comportemental fonctionne d’autant plus efficacement que l’on dispose de beaucoup de données concernant l’utilisateur. À ces fins, plusieurs profils d‘utilisateurs anonymes sont établis et associés à certains groupes de consommateurs précis.

En général, la création de profils d’utilisateurs précède une analyse des visiteurs d’un site web. Les logiciels d’analyse courants comme Google Analytics peuvent pour ce faire déjà fournir des repères très précis. Il existe également des méthodes d’analyse plus sommaires telles que Logfile Analyse. Grâce à des profils individuels, il est enfin possible de créer des canaux individuels qui sont ensuite par exemple associés à des landing pages spéciales ou à des offres publicitaires dynamiques.

Objectifs du ciblage comportemental[modifier]

Le ciblage comportemental doit garantir une meilleure expérience utilisateur. Pour cela, il est capital que l’internaute trouve précisément le contenu qu’il a cherché. Les annonceurs tablent, comme c’est généralement le cas pour le marketing en ligne, sur une augmentation des conversions. Dans le cadre d’une augmentation des dépenses pour la publicité en ligne, une modulation ciblée des campagnes publicitaires ou des contenus web grâce au ciblage comportement est également une question d’économie des coûts. L’un des objectifs du ciblage comportemental peut également être de réduire les CPA (coûts par action).

Le ciblage comportemental sur les réseaux en ligne[modifier]

Les réseaux sociaux et les réseaux d‘affiliés ne fonctionnent plus avec des profils d’utilisateurs créés à la main ; ils collectent des données via les serveurs publicitaires appelés Ad Server et disposent ainsi de systèmes auto-adaptatifs qui créent les profils et les canaux d’utilisateurs individuels. Simultanément, des tests sont également mis en place afin de s’assurer que les ressources publicitaires montrées aux utilisateurs sont les meilleures possibles.

Type spécifique du comportement attendu[modifier]

Le targeting du comportement attendu utilise également des données collectées concernant le comportement de l’utilisateur, mais il les associe à des résultats de sondages ou des informations des systèmes de gestion des clients. Cela permet de créer des Big Data, c’est‑à‑dire d’immenses bases de données, qui peuvent contenir des informations sociodémographiques. Cet ensemble de données permet d’obtenir des algorithmes d’utilisateurs pris en exemple.

Les avantages de cette méthode résident dans le fait de pouvoir associer les canaux de marketing aux sujets puisque l’annonceur ou le réseau annonceur sait dans quelle mesure l’offre pourrait intéresser les utilisateurs. Ainsi, le targeting du comportement attendu est adapté pour les campagnes de vente croisée.

Les moteurs de recherche et le ciblage comportemental[modifier]

Les moteurs de recherche tels que Google et Bing utilisent également une forme de ciblage comportemental. L’historique web, le compte Google ainsi que Gmail constituent des instruments de choix pour l’analyse du comportement des utilisateurs et pour estimer ce que l’utilisateur pourrait par exemple rechercher. Google obtient par ailleurs des données pertinentes via Google Instant ou Google Suggest. Ici encore, l’équilibre se trouve entre un grand bénéfice pour les utilisateurs et une augmentation des recettes publicitaires via des inserts encore plus ciblés. Le targeting concret a lieu à l’aide de Google AdWords ou de promotions sponsorisées par Gmail.

Critique[modifier]

Comme pratiquement toutes les formes de ciblage, cette méthode de gestion de la publicité peut ne pas conduire qu’à l’amélioration souhaitée de l’expérience utilisateur auprès des consommateurs. C’est avant tout le cas quand des publicités ou contenus publicitaires sont adaptés aux besoins de l’utilisateur sans le consentement de celui-ci et, pour les profanes, d’une façon difficile à identifier

Les partisans de la protection des données critiquent avant tout les collectes massives de données par les entreprises de publicité et les grands groupes. Le fait qu’il soit en théorie aisé de combiner des données personnelles sur les utilisateurs avec leurs informations d’utilisation est perçu comme une atteinte importante à la vie privée des utilisateurs. Même lorsque les grandes entreprises comme Google font de gros efforts pour affirmer ne collecter aucune donnée personnelle, notamment via une anonymisation de l’adresse IP, il est possible que par exemple les boutiques en ligne en collectent lorsqu’elles associent les données de leurs clients au comportement effectif des utilisateurs issu des Logfiles ainsi qu’à des données provenant de la web analytique.

En plus du débat concernant la protection des données, des discussions continuent également à propos de la "neutralité du réseau". L’utilisateur devrait ici en principe disposer de la plus grande liberté possible de visiter autant de sites web disponibles qu’il le souhaite. Si des moteurs de recherche tels que Google ou des réseaux en ligne cherchent à orienter l’utilisateur vers certains contenus, il se pourrait qu’il n’ait pas accès à une partie de la diversité présente en ligne, puisque certains résultats apparaîtront systématiquement en premier.

Liens web[modifier]