Par Ross Link, Global Marketing Analytics, Nielsen
Avec plus de personnes que jamais qui regardent et achètent en ligne, les annonceurs plongent tête première dans le numérique pour atteindre leurs publics. Les dépenses publicitaires en ligne ont augmenté de plus de 25 % (26,6 %) d'une année sur l'autre au deuxième trimestre 2013, selon le Global AdView Pulse de Nielsen, et dépassent plusieurs catégories de médias traditionnels. Mais ces investissements sont-ils à la hauteur de leur prix ?
Les modèles de marketing mix constituent l'étalon-or du secteur pour mesurer le retour sur investissement (ROI) du marketing, car ces modèles statistiques établissent une corrélation entre les ventes et les dépenses de marketing afin de déterminer dans quelle mesure des investissements spécifiques en marketing stimulent les ventes. Cependant, certains de ces modèles de marketing mix ne décomposent pas les différents aspects des médias numériques pour déterminer l'effet complet de la publicité en ligne sur les ventes. Pour mieux comprendre ces facteurs, Nielsen a réuni sept des principales entreprises mondiales de biens de consommation (CPG), ainsi que Facebook et Google, pour répondre à la question du milliard de dollars : "Quelle est la meilleure façon d'intégrer les médias numériques dans les modèles de marketing mix ?"
L'attention aux détails
L'étude de Nielsen a identifié les détails clés nécessaires à une forte composante média numérique dans un marketing mix bien équilibré. Il est important d'inclure le marché dans lequel l'annonce numérique est apparue, le dispositif par lequel elle a été montrée (ordinateur ou mobile), et les données démographiques du spectateur. Avec des taux de clics souvent inférieurs à 1 %, l'étude a également révélé que les clics ne sont pas une bonne indication des ventes supplémentaires ; les impressions livrées sont beaucoup plus prédictives de l'augmentation des ventes. Pour Facebook, par exemple, l'utilisation des impressions plutôt que des clics dans le modèle a permis d'augmenter l'augmentation des ventes et le retour sur investissement de 75 %.
Les bonnes impressions
Si les impressions sont des indicateurs importants de l'augmentation des ventes, certaines impressions sont meilleures que d'autres. Les impressions numériques totales - ou les impressions totales par éditeur - peuvent fournir des mesures trop grossières, sous-estimant le retour sur investissement. Les impressions plus détaillées identifiées dans l'étude (telles que celles par éditeur, marché, appareil et démographie) peuvent donner aux entreprises une image plus claire de leurs investissements numériques. Les pires modèles ont sous-estimé le ROI du marketing Facebook et des recherches payantes de Google jusqu'à 48 %, et le ROI de Google a été le plus sous-estimé en raison de mesures trop grossières en moyenne dans tous les types de modèles.
De meilleures mesures donnent, mais les effets de réseau enlèvent
Le paysage médiatique étant devenu plus complexe, les médias traditionnels et nouveaux interagissent les uns avec les autres et influent sur les ventes finales. L'étude a démontré que les recherches payantes stimulent les ventes mais sont souvent "assistées" par d'autres médias tels que la télévision, Facebook et les publicités vidéo numériques. Par conséquent, les effets de ces autres médias doivent être extraits de la contribution des recherches payantes aux ventes. Les modèles de "réseau" avancés peuvent reconnaître ces interactions médiatiques et traiter les médias - y compris (mais pas seulement) les recherches payantes - qui interagissent avec d'autres médias comme des variables de résultat et d'entrée.
Méthodologie
L'étude de Nielsen s'est basée sur 12 grandes marques, 1,5 milliard d'impressions Facebook, 600 millions d'impressions de recherche Google et une analyse de 2 milliards de dollars de ventes. Les données analysées provenaient de 5 000 épiceries, pharmacies et grandes surfaces aux États-Unis. Nielsen a réuni sept des principales entreprises mondiales de biens de consommation, ainsi que Facebook et Google. L'étude a permis d'identifier les détails clés à inclure dans le modèle pour obtenir les résultats les plus précis.
