Les enjeux de la mesure marketing face à l’IA et la fin des cookies

Google a annoncé cette semaine qu’il retardait une fois de plus le fin des cookies auprès de tiers, cette fois jusqu’au début 2025. Ce report ne signifie pas pour autant que les marques ne doivent pas se préparer à un contexte qui sera marqué par la l’incertitude et l’expérimentation, comme ils sont adoptés de nouvelles techniques de la mesure et l’écosystème en ligne est affecté par l’impact de l’intelligence artificielle. Et la vérité est que de nombreux annonceurs ne sont pas encore préparés à cette nouvelle ère d’Internet et ne connaissent pas non plus les différentes solutions disponibles.

Ceci le conclut guerre dans votre rapport « L’avenir de la mesure 2024 », dans lequel il examine les dernières tendances et les meilleures pratiques émergentes en matière de mesure marketing. L’analyse se concentre sur quatre domaines clés : L’IA et la croissance des données synthétiques, la disparition des cookies tiers, les obstacles à une mesure holistique et à la réduction de l’écart de durabilité.

Mesure holistique

L’un des problèmes soulignés par le cabinet de conseil est que de nombreux professionnels du marketing ne pas utiliser toute la gamme des techniques qui leur permettent de mesurer l’impact total de leurs activités. Selon leurs propres données, seulement 2 % d’entre eux utilisent combinés l’attribution, les expériences et la modélisation du mix marketing (MMM) pour réaliser leurs mesures, tandis que 22 % déclarent n’utiliser aucun modèle du tout.

Le cabinet de conseil rappelle que la mesure des actions marketing va au-delà de l’environnement numérique et des modèles d’attribution, et doit inclure d’autres techniques pour connaître l’iplein impact du marketing. Warc en souligne trois qui sont fondamentaux pour réaliser une mesure holistique :

• Modèles d’attribution : qui attribue une valeur aux différents points de contact du chemin de l’utilisateur vers une conversion. Il le définit comme étant rapide et facile à mettre à l’échelle, et capable de fournir des informations en temps réel, mais indique qu’il est limité aux canaux numériques et qu’il est plus adapté à la mesure de l’impact à court terme.
• Expériences: encourage les expériences contrôlées randomisées pour comparer des groupes de consommateurs exposés ou exclus de l’activité marketing. C’est le plus précis pour mesurer la causalité, mais il est difficile à mettre à l’échelle.
• Modélisation du mix marketing (MMM) : Il permet d’avoir une vue d’ensemble globale de tous les canaux, ventes et facteurs externes. Cela fournit une vision à plus long terme de l’impact des médias, mais, selon le cabinet de conseil, cela peut être coûteux et nécessite au moins deux ans de données historiques.

Les données synthétiques

Comme le souligne l’analyse de Warc, l’adoption croissante de l’intelligence artificielle entraînera également une augmentation de l’utilisation de données synthétiques. Contrairement aux données réelles générées par l’homme et basées sur le monde réel, les données synthétiques sont générées à l’aide d’algorithmes et de simulations basés sur des technologies d’intelligence artificielle générative.

Ils sont principalement utilisés pour recherche, tests ou nouveaux développements. En marketing, ils peuvent être appliqués à la tarification, à la planification du parcours client, à l’analyse des concurrents ou au développement de nouveaux produits. Comme ils ne sont pas générés par des humains, ils ne présentent pas de frictions liées à la vie privée, ce qui facilite les enquêtes plus rapides et plus économiques, comme le souligne le cabinet de conseil.

C’est pourquoi, selon Gartner, on estime que pour cette année 60% des données utilisées dans les projets d’intelligence artificielle et d’analyse seront synthétiques et, selon Straits Research, le marché mondial de la génération de données synthétiques devrait croître de 37 % entre 2023 et 2031.

Cependant, les entreprises qui les utilisent devraient considérer les risques associés à ce type de données pour les études de marché, car les outils d’IA peuvent amplifier les biais ou générer des résultats inexacts. Warc rappelle aux spécialistes du marketing la nécessité de développer une éthique claire et de bonnes pratiques pour travailler avec ce type d’informations.

La fin des cookies

Selon les données de l’IAB Europe, 51 % des professionnels du marketing considèrent que leur organisation est préparé pour la disparition des cookies tiers. La désactivation de ce type de données, désormais prévue pour début 2025, limitera la capacité de suivre les utilisateurs individuels dans l’environnement en ligne, mais de nombreuses entreprises doivent encore se préparer à cette nouvelle réalité.

Comme le souligne Warc, manque de connaissances et de sensibilisation aux alternatives Les cookies sont les principaux freins au progrès. À mesure que cette date approche, les annonceurs devront tester différentes solutions de mesure pour identifier celle qui convient le mieux à leur activité.

Parmi les options alternatives, on trouve ciblage contextuel, Google Privacy Sandboxdifférent solutions d’identité non basé sur des utilisateurs individuels, propres donnéesla surveillance de l’attention -quantification du temps et de la concentration qu’un individu consacre à une publicité ou un contenu particulier-, ou la audiences prédictives basé sur l’intelligence artificielle.

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