Comment le ciblage contextuel de Weborama a permis à Essity de toucher 2X plus d’internautes uniques ?

Posté le 23 avril 2022

Comment le ciblage cookieless a permis à Essity de toucher 2X plus d’internautes uniques ?

Comment toucher un maximum d’utilisateurs uniques avec une fréquence raisonnée tout en générant un taux d’engagement équivalent au ciblage cookie ?

Essity avec Weborama a mis en place un AB test entre deux campagnes identiques en termes de paramétrage (budget, durée, set-up …), l’une utilisant des segments cookies-based et l’autre des segments contextuels. Éclairages avec Margarita Zlatkova, Directrice Activation Media chez Weborama.

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

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.

Essity lance un nouveau produit Lotus avec un faible taux de pénétration sur le marché français et une image de marque faible. A travers sa campagne Branding, Essity a pour ambition d’éduquer les internautes sur les usages de cette innovation mais aussi de tester de nouvelles méthodes de ciblage pour se préparer au monde sans cookies-tiers.

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

Comment avez-vous obtenu des segments contextuels/cookieless précis ?

L’identification de 5 personae marketing appétants aux produits d’hygiène Lotus :

– J’achète du papier toilette,

– J’achète les produits concurrents,

– J’ai une peau fragile,

– Je souhaite éduquer mes enfants sur l’hygiène,

– Je cherche à avoir une meilleure hygiène

Ces personae ont permis à Weborama d’identifier les besoins de chacun des persona et de les transformer en segments contextuels/cookieless activables par ses Data Scientists. 

Tout ceci est rendu possible grâce GoldenFish, la solution cookieless/consentless de Weborama, qui permet de créer des segments précis avec un grand niveau de granularité.

Prenons l’exemple du personae “Je souhaite avoir une meilleure hygiène”. Le moteur de recommandation Goldenfish nous a permis d’identifier tous les champs sémantiques qui gravitent autour de chaque besoin, ici par exemple on retrouve 3 typologies de consommateurs qui ont été identifié :

  • Parents avec enfants en bas-âge
  • Aide soignant pour sénior
  • Hygiène personnelle

Ces 3 besoins ont permis de créer plus de 100 stratégies d’achat via GoldenFish.

Les résultats provenant de l’environnement contextuel est-il différent et mieux qu’un environnement cookie ?

Pour un budget équivalent et un taux de complétion similaire, la campagne cookieless a permis d’obtenir un Reach unique 2.23 fois plus élevé 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.

Pari relevé avec succès par l’équipe de Margarita Zlatkova :

Ollivier Monferran, Directeur Media et Digital (France, Belgique, Italie) chez Essity.

“ Au-delà des bonnes performances de la campagne, nous avons pu collecter beaucoup d’insights en particulier sur la maîtrise de la fréquence d’exposition qui nous permettent de construire notre courbe d’apprentissage et ainsi, de préparer le futur monde sans cookie. 

Nous avons la volonté de multiplier ce type d’expérimentations durant l’année 2022 pour confirmer nos hypothèses et construire de nouvelles croyances dans ce monde digital en perpétuelle évolution.”

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