LOOKALIKE : Ciblez une audience similaire par email et SMS

Activez votre audience similaire par email et SMS.

Depuis 2017, Squadata propose un levier de data marketing original : le Targeting Lookalike. Ce levier est opéré en mode Push sur deux canaux : l’email et le SMS. Ce mois-ci, on analyse ce levier avec son concepteur chez Squadata, Pierre De Vettor, ingénieur Recherche & Développement chez Squadata, et PhD en Mathématiques et Informatique.

Le ciblage lookalike consiste à cibler une audience similaire à un segment de prospects ou de clients selon des critères probabilistes. Les prospects qui constituent cette audience similaire sont appelés « profils jumeaux ».

Certains leviers d’acquisition en self-service tels que Google Adwords ou Facebook proposent ce ciblage sur leurs réseaux display respectifs. Chez Squadata, nous valorisons notre pool de data third-party -plus de 15 millions de cookies associés à des adresses email opt-in partner- pour cibler une audience similaire à vos clients par email et SMS.

Pierre De Vettor, Ingénieur data chez Squadata

Pierre De Vettor, Ingénieur data chez Squadata

Il existe des ciblages d’audience similaire en display sur Facebook ou Google Adwords. En quoi l’algorithme de lookalike de Squadata est-il différent sur le canal email ?

Pierre De Vettor : L’algorithme du Lookalike ne se base pas sur un clustering des utilisateurs, mais fait le focus sur la navigation des internautes.
Notre historique de collecte et la diversité des sites partenaires nous permettent, à partir d’une population cible (acheteurs, abonnés, actifs) d’extraire des comportements de visites spécifiques.
Ces comportements nous permettront de sélectionner de nouveaux profils partageant ce même comportement, parmi nos bases d’internautes.
Ces profils complémentaires sont répartis selon la probabilité de ressemblance à la population cible.

Quels événements sont-ils pris en considération pour déterminer si une population est susceptible d’être intéressée par une offre ?

PDV : Uniquement le volume des visites et les sites visités. Il est possible par la suite d’appliquer des filtres en fonctions de critères ou de segments, mais la première étape de sélection ne considère que la navigation.

Lors d’une campagne de lookalike, il est difficile d’estimer le volume d’internautes qui seront ciblés à l’avance. Peux-tu nous expliquer pourquoi ?

PDV : En fait, cela dépend de la population cible fournie (ou calculée) que l’on choisit d’estimer. Plus la base fournie est volumineuse, plus les chances de recouper les sites visités avec les visites réalisées par nos profils en base sont grandes. L’algorithme va se concentrer sur les sites les plus visités par la base cible. Si ces sites sont peu visités par nos autres profils, alors l’algorithme est un peu biaisé, les probabilités de similarité sont plus faibles et la population ciblée moins importante.

Lors des dernières campagnes lookalike par email, quels résultats a-t-on obtenus ?

PDV : Nous avons encore peu de retour pour faire des conclusions sur les résultats. On peut noter cependant sur nos premières campagnes, un accroissement du volume d’ouverture jusqu’à 60%.

Nous avons mis en place une campagne hybride récemment pour un magazine sur les célébrités : un scénario de retargeting par email adressé seulement aux internautes ayant visité le site de l’annonceur ET faisant partie des profils jumeaux des clients. Es-tu satisfait des résultats ?

PDV : L’idée ici, était de réduire le volume de personnes ciblées par la règle de retargeting, (visites sans conversions), en se fondant sur une population cible, les abonnés existants du magazine.
La population en sortie de l’algorithme limitait alors la cible à 1,5 million de profils. Il s’agissait d’une adaptation de notre algorithme pour répondre à cette demande particulière.
La campagne offre des premiers résultats intéressants mais l’algorithme peut encore être amélioré. Par exemple, ici, il faut prévoir une étape de mise à jour des profils de façon dynamique en fonction des résultats de la campagne.

Nous avons également initié des campagnes de lookalike par SMS. Peux-tu nous expliquer comment ça marche ?

PDV : Le principe est le même. À partir d’une base de profils (qui peuvent être des emails hachés en MD5 ou des cookies), on extrait les motifs de comportements de visites et on itère sur les profils connus, en ne sélectionnant que les profils pour lesquels nous avons la possibilité d’atteindre l’internaute par SMS.

Pour en savoir plus sur le ciblage lookalike

Contact en ligne

Téléphone : 04 . 78 . 54 . 45 . 45