Big Data et sciences du comportement en publicité

Alexander Nix, PDG de Cambridge Analytica (CA), était le conférencier principal à IT Arena 2017. Le génie des temps modernes a expliqué comment CA travaille avec trois compétences clés : Les sciences du comportement, l’analyse des données et les technologies publicitaires adressages pour influencer les choix des gens lors de campagnes politique et de communication.

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Influence ou manipulation du comportement ?

Cambridge Analytica travaille autour de trois secteurs clés. Moins de 25% des revenus de l’entreprise sont consacrés à des campagnes politiques, comme la célèbre campagne Trump l’année dernière [2016]. Depuis les années 1990, CA utilise également des données, des analyses et de la psychologie pour aider les entreprises de défense gouvernementales à lutter contre la radicalisation et le terrorisme, à comprendre les publics hostiles et à les amener à changer leur comportement.

Leur aide dans le secteur de la santé est tout aussi importante, en aidant à prévenir les maladies ou à modifier les pratiques de santé. Leur plus grand domaine d’activité, bien plus de 50%, est l’espace marque et commercial. CA affronte les grandes agences pour vendre des produits allant de l’automobile aux services financiers en passant par l’assurance ou la santé.

En combinant la précision de l’analyse des données avec les connaissances de la psychologie comportementale et le meilleur de la technologie publicitaire adressable individuellement, CA aide ses clients à mettre en place la campagne parfaite. Leurs services basés sur les données comportent cinq étapes :

  1. étude de marché,
  2. intégration de données,
  3. segmentation de l’audience,
  4. publicité ciblée et
  5. évaluation.

Les informations démographiques cruciales sont souvent la fondation d’une base de données, mais elles dépendent de ce que le client tente d’accomplir. Très souvent, les points de données qui étaient apparemment moins importants peuvent fournir des informations incroyables et inattendues que vous ne rechercheriez pas nécessairement en premier lieu. Ne décidez pas à l’avance quelles données seront pertinentes et quelles données ne le seront pas. Commencez à tout modéliser.
– Alexander Nix

Les données (datas) sont omniprésentes dans chaque partie de notre vie. Trouver des données n’est pas un problème – dans la plupart des pays. Dans des pays comme les États-Unis, où vous avez des centres d’appels et Internet, c’est très simple. Mais quand nous parlons d’un pays comme le Nigéria – où CA travaille avec les élections depuis 1994 – cela signifie envoyer des équipes d’étudiants faire du porte à porte pour obtenir des informations.

Il y a très peu de pays qui ont autant de données disponibles et ont un environnement législatif aussi permissif que les États-Unis ou l’Europe. Mais vous n’avez pas besoin de milliers de points de données pour créer des modèles, vous en avez besoin de centaines, voire moins. Rien ne vous empêche d’utiliser des instruments d’études de marché pour parler aux gens afin de collecter suffisamment de données pour créer un modèle.

Microcibler votre audience

La plupart du temps, CA travaille avec de grands ensembles de données sur les consommateurs et le style de vie. La société recueille des données auprès de sources publiques et de fournisseurs de données réputés sur les habitudes d’achat, les voitures que vous conduisez, les médias que vous utilisez, les informations démographiques et économiques, les habitudes sur les médias sociaux, etc. Les gens sont bombardés par des messages pour acheter des produits ou des services qu’ils ne veulent pas ou ne peuvent pas acheter. CA identifie les services et produits les plus pertinents pour quels publics et parle de ces produits de la manière la plus pertinente. Par exemple, si vous souhaitez acheter une voiture : il ne s’agit pas de changer de produit, il s’agit de mettre en valeur l’élément qui vous tient à cœur, comme la couleur de la carrosserie ou la qualité des freins. Il ne s’agit pas de changer le produit, mais de faire la communication la plus pertinente pour chaque consommateur.

Les données changent fondamentalement l’ensemble de la communication. Le microtargeting est l’idée que vous pouvez utiliser de très grands ensembles de données pour comprendre les audiences à un niveau très individuel. L’idée est de pouvoir aider les clients à construire une relation personnelle avec leur marque en leur parlant en tant qu’individus et non en tant que groupes homogènes. CA a développé un modèle de personnalité pour évaluer ce que les gens ressentent et pensent. Cela leur permet de révéler qui sont vraiment les gens et comment ils interagissent avec les individus qui les entourent. Lors de son discours à IT Arena, Alexander a expliqué que CA a développé un test qui utilise des méthodes d’analyse psychologique basées sur le modèle de personnalité éprouvé Big Five OCEAN pour définir différents traits de personnalité à travers les données démographiques et toutes les méthodes d’observation.

Big Five OCEAN : Ouverture à l’expérience – Conscience – Extraversion – Agréabilité – Névrosisme

Les gens ne sont pas trop inquiets à l’idée de mettre des photos d’eux-mêmes sur Internet, donc je suis sûr qu’ils ne sont pas inquiets si les agences savent quel type de voiture ils conduisent.
– Alexander Nix

Les personnes qui se ressemblent en apparence souvent, veulent des choses différentes et répondent complètement différemment aux mêmes choses. Avec l’aide d’OCEAN, CA peut comprendre les clients et les consommateurs à un niveau personnel et utiliser ces informations pour les approcher de manière personnalisée. En identifiant les segments de population les plus susceptibles de répondre à la marque d’un client, regroupés par similitudes comportementales, l’entreprise aide ses clients à atteindre leurs clients et prospects les plus convaincants avec les tactiques et les campagnes les plus convaincantes.

Vous pourriez vous demander si vous ne devriez pas protéger davantage vos données si tout est aussi facile à trouver pour des entreprises comme CA. Mais il existe une différence entre ces données de consommation et les données sensibles. Ces dernières, comme les dossiers financiers ou de santé, doivent en effet être bien protégées. Mais vous souciez-vous vraiment que les gens sachent quels magazines vous lisez, quelle voiture vous conduisez ou même ce que vous avez pris au petit-déjeuner ?

Les gens sont plus qu’heureux de partager des photos de leur petit-déjeuner, déjeuner, voiture ou voyage sur Instagram et Facebook. Alexander pense que la jeune génération, la génération Y, ne semble pas trop s’inquiéter à ce sujet. « Ils ne sont pas trop inquiets de mettre des photos d’eux-mêmes sur Internet, donc je suis sûr qu’ils ne sont pas inquiets si les agences savent quel type de voiture ils conduisent. »

Les temps sont en train de changer

Cambridge Analytica a débuté en tant qu’entreprise de sciences du comportement au début des années 90. L’analyse des données a été intégrée à leur programme en 2012. La technologie est en constante évolution et a un impact sur la communication et les campagnes politiques.

Il y a 50-60 ans, la télévision a joué un rôle majeur dans les élections. Plus tard, nous avons vu comment le digital est arrivé et la télévision augmentée, maintenant nous voyons comment les données arrivent, en tant que service supplémentaire pour aider les gens à cibler de manière plus précise et personnalisée. Alexander pense que des choses plus intéressantes viendront à mesure que la technologie évolue.

Ce que nous voyons est une symbiose entre les arts créatifs et les sciences. Les agences vont devoir commencer à travailler main dans la main. Les agences de publicité vont être davantage des agences technologiques, ce que nous avons déjà vu avec le digital.

Il y aura plus de possibilités d’emploi – un secteur du marché qui est traditionnellement dominé par un certain ensemble de compétences va s’ouvrir à un ensemble de compétences plus large.

– Alexander Nix

Alexander a annoncé à IT Arena qu’un livre sortira bientôt. Le titre anglais n’est pas encore confirmé, mais il pourrait s’appeler “From Mad Men to Math Men” – du nom de son talk. Le livre parlera de l’évolution de l’industrie de la publicité et de la manière dont les données, la psychologie et le digital transforment une industrie qui n’a pas vraiment beaucoup changé.

From Mad Men to Math Men – décrira la transition des agences de publicité très traditionnelles de Madison Avenue de NY dans les années 1950 qui étaient presque entièrement dirigées par la créativité – vers les mathématiciens – l’idée que de plus en plus de scientifiques seront essentiels dans l’industrie des communications, en utilisant des données et des analyses pour augmenter, et non remplacer, la créativité.

Alexander donne un exemple :

Vous souvenez-vous de la publicité de Cadbury d’un gorille jouant de la batterie ? Qui aurait pu savoir que cela allait être un succès national ? Vous me diriez qu’ils ont sondé 5000 personnes et ont ensuite décidé de faire une publicité sur les gorilles ? Bien sûr que non.

Ils ont juste « lancé » et il s’est avéré que cela a poussé les boutons des gens, et ce fut un grand succès. Eh bien, ce type de publicité va être remplacé par une publicité très ciblée et très personnalisée, qui doit être basée sur les données.

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Radicaliser le marché des données

Alors que les données deviennent omniprésentes, les entreprises peuvent les collecter à partir de votre voiture, de votre téléviseur, etc. A IT Arena, Alexander a partagé ses idées sur l’avenir des données et de la technologie. Il pense qu’il existe deux technologies passionnantes qui radicaliseront le marché des données : l’IoT et la blockchain.

La combinaison de l’IoT, de la blockchain et de l’analyse va aider les données à jouer un rôle important.

À mesure que l’Internet des objets se développe, les données deviendront omniprésentes. Le volume de données augmentera, le prix des données baissera et les entreprises ne pourront plus vendre leurs données comme elles le font aujourd’hui. Plus de données signifie plus d’analyses et les gens vont commencer à contrôler leurs propres données. Comme indiqué précédemment, la plupart des gens ne s’inquiètent pas du fait que leurs données non sensibles soient à découvert, mais elles sont précieuses – alors pourquoi les donner aux entreprises et aux annonceurs afin qu’ils puissent en tirer de l’argent ? En permettant à ces entreprises de les utiliser, mais en demandant de l’argent, les gens auront plus de contrôle et donc plus de protection.

Le paysage des données changera beaucoup avec l’IoT, mais d’un autre côté, les technologies de la blockchain réguleront l’ensemble du commerce des données et l’industrie deviendra plus transparente.

L’analyse va jouer un plus grand rôle dans le déchiffrement d’énormes quantités de données, leur donner un sens, les appliquer dans de nombreux domaines différents, puis utiliser les technologies de la blockchain pour les sécuriser.

La combinaison de l’IoT, de la blockchain et de l’analyse va aider les données à jouer un rôle important, non seulement dans les communications, mais dans de nombreux secteurs différents. Par exemple, ce que les données ont le potentiel de faire dans le secteur de la santé est sans précédent. Elle peut cartographier les maladies chroniques, les pratiques de santé des personnes, les routines quotidiennes, la nourriture, le régime alimentaire, la consommation d’alcool, les habitudes d’exercice, etc.

Les gens pourront analyser tout cela de manière précise, utiliser ces données pour aider à comprendre les maladies et construire des registres de distribution pour s’assurer que ce type de données est projeté de la bonne manière.

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