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Depuis quelques temps, nous observons une démocratisation des outils de mesure d’incrémentalité, qui jusque là, n’étaient utilisés que dans des études marketing poussées, fournies par des prestataires spécialisés comme Nielsen ou Kantar.

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Les régies publicitaires, y voyant une opportunité pour mettre en lumière un impact publicitaire autrement difficilement quantifiable, sont à l’origine de cette démocratisation.

Google a commencé par lancer Brand Lift Survey (BLS) sur YouTube, un outil de mesure d’incrémentalité basé sur des enquêtes déclaratives. Facebook lui a ensuite emboîté le pas avec sa propre solution, y ajoutant des outils basés sur les actions trackées (vues fiche produit, ajouts panier, achats…).

Ces solutions sont de plus en plus accessibles : désormais disponibles en self-service à tous les annonceurs sur Facebook et sur whitelisting avec BLS 2.0 sur YouTube.

Google étend même le scope de ces mesures à l’un de leurs grands chevaux de bataille : la mesure de l’impact du digital sur le business offline, en lançant des mesures d’incrémentalité des campagnes YouTube sur les visites en magasins.

Pour l’annonceur, l’accès à ce type de solution est également une aubaine.

Il permet de se faire une idée de l’impact en haut de funnel, notamment dans une logique d’AB test pour déterminer quel message sert le mieux son objectif marketing. Par exemple, la mesure la plus basique offerte par ces outils : la mémorisation publicitaire, peut permettre d’écarter un message qui ne parvient pas à ressortir auprès d’une audience, souvent fortement sollicitée par la publicité.

Les études de lift (ou d’incrémentalité) serviront aussi à challenger les modèles d’attribution classiques et pallier aux limites de l’attribution en view-through et click-through. Le but étant de répondre à la question : l’audience ciblée serait-elle passée à l’action, même sans avoir vu la publicité ? Voire, se rendre compte lorsqu’une publicité a en réalité un impact négatif (message mal perçu, ras-le-bol publicitaire).

Comment fonctionnent ces études ?

Un échantillon déterminé dans l’audience ciblée est divisé en deux pools, de manière aléatoire.

L’échantillon doit être suffisamment volumineux pour être représentatif : à la fois pour qu’une division aléatoire donne 2 groupes suffisamment homogènes et que le nombre de conversions ou réponses récoltées soit assez conséquent pour avoir une chance d’établir une corrélation statistiquement significative. D’un côté, nous avons le groupe de test, exposé à la publicité. De l’autre, le groupe de contrôle qui ne verra pas la publicité.

Les résultats de chaque audience sont comparés et extrapolés pour estimer l’impact de la publicité sur l’ensemble de l’audience exposée.
Les plateformes vont maintenant plus loin que la simple mesure, en mettant en place des formats incentivés sur le lift mesuré.

Google a développé Trueview for Impact sur Youtube, l’enchère de ce format est optimisée pour maximiser le lift sur l’un des KPIs mesurés par l’étude Brand Lift Survey : ad recall, awareness, favourability, consideration ou intent.

Les plateformes élaborent donc de plus en plus des outils de mesure intégrés, simples et accessibles aux annonceurs. 

De quoi booster les investissements publicitaires et créer une vraie valeur ajoutée pour les entreprises en recherche de notoriété et de performances.

 

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