15.01.2022 – Cofidis expérimente le ciblage sans cookie de Weborama

Comment Cofidis a expérimenté le ciblage publicitaire sans cookie avec Weborama ?

Comment Cofidis a expérimenté le ciblage publicitaire sans cookie avec Weborama ?

Avec la fin annoncée des cookies tiers, Cofidis  cherche une alternative efficace au ciblage par les cookies. En commençant à tester d’autres techniques de ciblage  bien en amont, la marque espère établir des comparaisons fiables avec ses campagnes actuelles avec cookies et ainsi  être plus agile et plus efficace lors de la transition.  

Pour parvenir à tirer des enseignements et à les objectiver, Weborama a proposé la mise en place d’un A/B  testing de deux campagnes identiques en termes de budget, la première utilisant des segments reposant sur des  cookies et la seconde sur des segments contextuels (sans cookie). Éclairages avec Margarita Zlatkova, Directrice Activation Media chez Weborama.

W : Que signifie l’AB testing et pourquoi est-ce utile pour Cofidis ?

M.Z : L’AB testing est une méthode utilisée pour comparer deux versions d’une même variable. En marketing digital, l’AB testing est une procédure principalement employée avec l’objectif de comparer deux versions d’une page web.

Dans ce contexte de test and learn et de contraintes de marché fortes, Cofidis voulait dès 2020 expérimenter de  nouvelles façons de cibler. Ses objectifs principaux étaient ici d’identifier les intérêts de ses consommateurs puis  de cibler les audiences sensibles à ses produits dans un environnement 100 % sans cookie, dans une logique  de pure acquisition.

Dans ce cadre, l’AB testing permettra d’évaluer la capacité à déployer des campagnes de Branding  efficaces dans un environnement cookieless.

W : Comment avez-vous réalisé l’AB testing ?

M.Z : L’activation sans cookie a été réalisée à partir de segments contextuels sémantiques créés sur mesure pour la  campagne avec l’outil dédié de Weborama, GoldenFish. Les segments sont basés notamment sur l’univers  sémantique de la marque, ses concurrents, ses produits, les moments de vie de ses consommateurs et les  besoins des consommateurs.  L’outil identifie les contenus des pages web, les analyse et les classifie dans des segments scorés par rapport à  l’affinité de la page, versus un contexte spécifique. La campagne est programmée avec un niveau de granularité  important afin d’identifier toutes les niches de performance : plus de 120 stratégies de ciblage ont été activées.” 

La campagne contextuelle a été diffusée pendant six semaines : elle a donc été optimisée sur une période  courte. À l’opposé, la campagne utilisant des cookies était active depuis trois ans en fil rouge, elle bénéficiait  donc de performances optimisées sur le long terme. 

W : Quels sont les résultats de cette campagne ?

M.Z : Pour un budget inférieur à celui de la campagne cookie et un taux de complétion similaire, la campagne cookieless a permis d’obtenir un Reach unique de 73% contre 58% en campagne cookie et une meilleure visibilité. 

Les taux d’interaction des utilisateurs semblent bénéficier de l’adéquation entre le contexte de diffusion et le message. La campagne a également montré que la fréquence d’exposition naturelle en contextuel est plus faible que celle en cookies, ce qui permet de toucher plus d’utilisateurs uniques.

Le ciblage contextuel nous a permis d’obtenir une couverture importante et de cibler des inventaires qui ne  sont pas disponibles avec des cookies. Le coût d’acquisition de la partie contextuelle est très proche de celui  obtenu en cookies, mais sur une période de six semaines de campagne seulement. 

Le délai de la campagne contextuelle était plus court, nous laissant moins de temps pour l’optimisation, ce qui  rend ses bons résultats encore plus significatifs.

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