Référence

Maria M-G, (2013), « L’amélioration du reciblage par les Big Data : une aide à la décision qui menace l’image des marques ?», Revue internationale d’intelligence économique, (Vol. 5), p. 153-165. 13p.

Idée/ dominante

Le big data permet aux entreprises de pouvoir personnaliser leur publicité mais celle-ci peut être à l’origine d’intrusion vis à vis du consommateur.

Résumé

Le ciblage comportemental c’est l’adaptation de la publicité en fonction des recherches de l’internaute. Il se fonde sur le comportement passé de celui-ci afin de pouvoir lui faire des propositions d’offres personnalisées en fonction de son profil. Le taux de conversion pour les publicités est bien supérieure à celui des bannières (5% à 10% contre 0,1%)

Vient ensuite le retargeting qui consiste à retrouver les consommateurs que l’on appelle les « abandonnistes » pour les ramener sur le site marchand qu’ils ont quitté sans passer par l’acte d’achat. La marque élabore un message personnalisé qui les suit de site en site jusqu’à ce qu’ils reviennent sur le site vendeur et achètent. Le reciblage c’est aussi l’analyse prédictive. La marque anticipe les actions des internautes et leur propose une publicité personnalisée en fonction de leur profil.

Toutefois ces techniques peuvent être vu comme intrusives par les internautes. La question est donc de savoir de quelle image bénéficie les marques avec le reciblage.
Le Big data est une révolution pour la connaissance client grâce à la business intelligence et l’analyse des données. La Business intelligence 2.0 correspond à la masse de données récupérées via les les moteurs de recherches. Ces données ont pour caractéristique les 3Vs: Un volume important, une variété d’information et une grande vélocité « croissance extrême et continu ».

Il y a deux formes de récupération des données sur les consommateurs pour les entreprises:

• –  Une récupération des données générée par les utilisateurs de manière involontaire: cookies, sites consultés, taux de conversion, abandon de panier, géolocalisation, etc… Ces données sont ensuite

  analysées via des outils de web analytics

• –  Une récupération des données postées volontairement par les consommateurs via dévoilement de leur vie privée à travers les différents réseaux sociaux.

Le volume important des données et la complexité de traitement de celles-ci rend difficile « l’utilisation intelligente” des Big data. Toutefois les avancées technologiques ont permis le stockage et l’exploitation de ces informations, produites par les consommateurs toujours plus connectés.

La personnalisation de la publicité est importante. Le contraire entrainerait une mauvaise expérience utilisateur et donc une lassitude du consommateur et par conséquent une dégradation des résultats commerciaux. La personnalisation du site l’est aussi: sur la première page doivent apparaitre des offres correspondant aux attentes du consommateur. C’est là le travail du CRM: déterminer à quelle catégorie appartient ce client.

Selon Chellappa et Sin (2005) « les individus sont disposés à partager des informations personnelles en échange de bénéfices perçus ». Mais la simple personnalisation du message aux consommateurs ne suffit plus, il faut également pouvoir lui envoyer celui-ci au bon moment. L’intrusion c’est le « degré auquel une publicité véhiculée par un média interrompt la fluidité de l’unité éditoriale ». Autrement dit il s’agit du nombre excessif d’apparitions de la publicité aux consommateurs ce qui peut ensuite nuire à l’image de la marque.

Pour éviter ce problème, les CNIL européennes sont à l’étude d’un meilleur encadrement concernant l’utilisation de ces données.

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Ce texte me permet de mettre en lumière l’importante du big data pour les entreprises de manière à pouvoir mieux connaitre leurs clients et développer une meilleure expérience client. Toutefois cette publicité personnalisée ne doit pas être utilisé à mauvais escient en étant intrusive pour le consommateur.