Le microtargeting en tant que forme de marketing permet aux entreprises de s’adresser à leurs groupes cibles de manière extrêmement personnalisée.
Les entreprises B2C et les acteurs politiques utilisent cette stratégie axée sur les données avec succès depuis un certain temps. Mais le micro-ciblage gagne aussi rapidement en importance pour les entreprises B2B. Dans cet article, nous vous donnons une définition du microtargeting et montrons ce qu’est le microtargeting et comment il est utilisé en marketing avec des exemples, des approches et des technologies utilisées.
Qu'est-ce que le microtargeting ?
La définition du micro ciblage est très polyvalente, puisqu’elle fait référence à diverses stratégies de marketing basées sur des Data qui utilisent l’analyse de grappes et l’exploration de données pour cibler des publics identifiés avec des messages publicitaires et d’image personnalisés.
Bien que cette méthode soit utilisée depuis des décennies, les nouvelles technologies, plus sophistiquées, de collecte et de mise en relation des Data offrent aujourd’hui davantage de possibilités. Cet énorme potentiel se révèle pleinement à l’ère de l’internet, qui fournit une quantité et une qualité croissantes de données disponibles. L’accumulation d’immenses quantités de données – ce qu’on appelle le Big Data – constitue la condition préalable au micro ciblage.
Les besoins et les désirs des clients deviennent ainsi plus transparents, ce qui permet d’identifier et d’adresser les plus petits segments de groupes cibles. La communication peut ainsi être parfaitement adaptée et atteindre même des groupes cibles très hétérogènes. Tous les instruments et canaux de communication imaginables sont utilisés.
Il existe un terme pour désigner cet immense volume de données et surtout leur traitement : Big Data. Ce terme ne décrit pas seulement le volume en tant que tel. Le terme est plus complexe. Le mot “Big” englobe à lui seul la taille du volume de données, la vitesse à laquelle le volume de données est généré et diffusé, et enfin les sources à partir desquelles il est généré et les types de Data qu’il contient.
Le microtargeting offre la possibilité d’influencer le comportement et les attitudes de ces groupes identifiés à l’égard de leurs propres produits et services, grâce à une communication appropriée. Il n’est pas surprenant que cette approche et cette influence ciblées soient utilisées non seulement dans le marketing, mais aussi de plus en plus dans les campagnes électorales politiques.
La campagne présidentielle de Barack Obama aux États-Unis en 2008 est donc un excellent exemple de micro-ciblage. L’équipe de campagne a été délibérément constituée pour mener à bien une campagne électorale. Outre les militants classiques de la rue, elle comprenait également des scientifiques, des spécialistes de la communication et des ingénieurs de base de données.
Au total, les militants avaient à leur disposition des ensembles de Data sur environ 150 millions de personnes provenant, entre autres, des registres électoraux. Ceux-ci ont été analysés, regroupés en groupes d’intérêt et ciblés. Ils ont été approchés par le biais d’appels téléphoniques, d’e-mails, d’annonces dans les médias sociaux, de visites à domicile, mais aussi de publicités liées au sujet à la radio ou à la télévision.
Cette approche est presque une procédure courante dans les élections aujourd’hui. Il est également utilisé en Europe, mais dans une mesure différente en raison de directives plus strictes qu’aux États-Unis en matière de protection des données. La vidéo suivante explique la procédure des élections politiques aux États-Unis, elle explique très bien les connexions et les potentiels.
Cette complexité est à l’origine de la caractéristique centrale des Big Data : elles ne peuvent pas être traitées avec les méthodes informatiques classiques. Les méthodes conventionnelles ne peuvent pas traiter de tels volumes de données, sont trop lentes à traiter ou ont des problèmes pour capturer les formats de données les plus divers. Cette présentation résume brièvement les caractéristiques essentielles du Big Data.
Le terme Big Data désigne des données complexes et faiblement structurées.
Ces caractéristiques du Big Data dépassent tout simplement les limites des méthodes, notamment celles qui sont encore manuelles. Les données ne peuvent donc être ni traitées, ni analysées, ni visualisées. C’est là que réside le défi particulier. L’analyse dite “big data” doit réussir à segmenter les données en conséquence et à les visualiser afin de rendre les modèles reconnaissables au sein de ces données. Ce n’est que sur la base de ce traitement analytique des données qu’il est possible d’utiliser leur énorme potentiel d’information, par exemple pour déterminer les qualités des produits ou la transparence des prix. Si cela réussit, la compétitivité, l’efficacité et l’intensité concurrentielle peuvent être durablement augmentées.
Les domaines d’application de ces données sont variés. Ils sont particulièrement précieux dans la recherche climatique, le contrôle des flux de circulation ou les différents processus de production. Mais aussi dans le domaine du marketing. Les données nécessaires à cet effet proviennent de nombreuses sources possibles, par exemple :
- Comportement de recherche dans les moteurs de recherche
- Activités dans les réseaux sociaux ou sur les sites web
- Utilisation des cartes de client et de crédit
- Connexions de télécommunications
- Utilisation d’appareils dotés de fonctions GPS, par exemple
- Applications intelligentes
- Les données de l’internet des objets, telles que les maisons intelligentes et bien d’autres …
- Toutefois, les données ne peuvent pas seulement être générées en ligne, elles peuvent également l’être hors ligne, par exemple dans le cadre d’études de tendances et d’opinion par le biais d’enquêtes simples et classiques auprès de personnes dans la rue. La collecte de données pour l’exploration de Data suivante peut prendre des formes très diverses, en fonction également du domaine d’application ultérieur, c’est-à-dire selon que les données sont nécessaires pour le marketing B2C ou B2B, par exemple.
Le micro-ciblage n’apporte finalement un avantage concurrentiel que si la personnalisation des processus est effectuée de manière cohérente. Une base de confiance joue un rôle majeur. Les clients divulgueront davantage d’informations si la relation est basée sur la confiance. Cette forme d’approche individuelle du client demande certainement un certain effort. Il en va de même pour la collecte et l’analyse des Data.
Le microtargeting n’est pas une communication “porte à porte”. Elle nécessite un bon travail de fond et une action cohérente dans de nombreuses dimensions. Mais le micro-ciblage a un énorme potentiel.
Lire Aussi:
Les stratégies de mobile Marketing, le futur du monde du marketing
Vous Souhaitez Un Contact Plus Direct Avec Notre Équipe ?
N’hésitez pas à nous adresser vos demandes à l’aide de ce formulaire de contact, nous vous répondrons dans les plus brefs délais.
