Suivi vidéo multi-appareils : meilleures pratiques et analyses
Le suivi vidéo multi-appareils permet aux annonceurs de suivre la manière dont les utilisateurs interagissent avec publicités vidéo sur plusieurs appareils tels que les smartphones, les tablettes et les ordinateurs de bureau. En comprenant le comportement des utilisateurs sur tous les appareils, les annonceurs peuvent diffuser des publicités plus ciblées et améliorer l'efficacité de leurs campagnes.
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Principaux points à retenir
- Méthodes de suivi: le suivi déterministe utilise des identifiants uniques tels que les adresses e-mail pour une précision élevée, tandis que le suivi probabiliste utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour une meilleure évolutivité.
- Intégration des données: combinez les données internes de votre site Web/application avec des données tierces provenant de fournisseurs à l'aide de plateformes de gestion des données (DMP) pour créer un profil utilisateur complet.
- Planification des campagnes: définissez votre public cible, fixez des objectifs mesurables et choisissez les bons appareils et plateformes.
- Ciblage du public: exploitez les données de première partie, les graphiques des appareils et Tests A/B pour personnaliser ciblage publicitaire sur tous les appareils.
- Mesure et optimisation: utilisez des modèles d'attribution multiappareils, surveillez les indicateurs de performance clés tels que la portée et les conversions, et tirez parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour une optimisation continue.
Comparaison rapide : méthodes de suivi
Description de la méthode ProsConsDéterministeUtilise des identifiants uniques tels que des e-mails pour correspondre à l'activité de l'utilisateur Haute précision, facile à implémenter Évolutivité limitée, dépend de la connexion de l'utilisateurProbabilisteUtilise des algorithmes pour déduire les connexions entre les données des appareils. Scalable, rentable, moindre précision, peut ne pas fonctionner pour les petits ensembles de donnéesHybrideCombine des approches déterministes et probabilistes. Équilibre précision et évolutivité La mise en œuvre complexe nécessite des ressources importantes
Comparaison rapide : modèles d'attribution
Description du modèleAttribution au dernier clicAttribue un crédit à la dernière annonce sur laquelle vous avez cliqué avant la conversionAttribution au premier clicAttribue un crédit à la première annonce sur laquelle vous avez cliqué avant la conversionAttribution linéaireAttribue un crédit égal à chaque point de contact publicitaireAttribution basée sur les donnéesUtilise l'apprentissage automatique pour attribuer des crédits en fonction de l'impact réel
Comprendre la visualisation de vidéos sur plusieurs appareils
Analysez l'évolution vers la consommation de vidéos sur plusieurs appareils et son impact sur les annonceurs. Explorez le rôle des différents appareils dans la visualisation de vidéos sur plusieurs appareils, y compris leurs habitudes d'utilisation.
Les habitudes de visionnage sur tous les appareils
Les habitudes de visionnage des consommateurs ont beaucoup évolué ces dernières années. Avec un plus grand nombre d'appareils disponibles, les utilisateurs peuvent regarder du contenu vidéo n'importe où et n'importe quand. Cela a conduit à une expérience de visionnage fragmentée, dans laquelle les utilisateurs passent d'un appareil à l'autre. Par exemple, un utilisateur peut commencer à regarder une vidéo sur son smartphone pendant son trajet du matin, puis continuer à la regarder sur sa tablette ou son ordinateur de bureau à la maison.
Selon un rapport du Association de marketing mobile, 80 % des milléniaux qui font leurs achats en ligne suivent un parcours d'achat multi-appareils. Cela montre à quel point il est important de comprendre les habitudes de visionnage sur plusieurs appareils pour diffuser des publicités ciblées au bon public.
Télévision connectée et plateformes over-the-top
Télévision connectée (CTV) et Plateformes Over-The-Top (OTT) ont changé la façon dont les utilisateurs consomment le contenu vidéo. Les appareils CTV, tels que les téléviseurs intelligents et les appareils de diffusion en continu, permettent aux utilisateurs de regarder du contenu vidéo sur grand écran. Les plateformes OTT, telles que Netflix et Hulu, proposent toute une gamme d'options de contenu vidéo.
Les plateformes CTV et OTT sont devenues très populaires. Selon un rapport de Marketeur électronique, 70 % des ménages américains possèdent un appareil de vidéosurveillance. Cette évolution vers les plateformes CTV et OTT signifie que les annonceurs doivent ajuster leurs stratégies pour atteindre leur public cible sur ces appareils.
Appareils mobiles en mode d'affichage multi-appareils
Les appareils mobiles jouent un rôle important dans la visualisation de vidéos sur plusieurs appareils. La plupart des utilisateurs accédant au contenu vidéo sur leurs appareils mobiles, les annonceurs doivent optimiser leurs publicités pour mobile afin de toucher leur public cible.
Selon un rapport de Cisco, les appareils mobiles représenteront 72 % de l'ensemble du trafic Internet d'ici 2025. Cela montre l'importance des appareils mobiles dans le visionnage de vidéos sur plusieurs appareils et la nécessité pour les annonceurs de développer des stratégies privilégiant le mobile pour atteindre leur public cible.
Méthodes de suivi
Le suivi des utilisateurs sur tous les appareils est essentiel pour le suivi vidéo multi-appareils. Il existe deux méthodes principales : le suivi déterministe et le suivi probabiliste. Chacune a ses avantages et ses inconvénients, et il est important de connaître ces différences pour un suivi efficace.
Suivi déterministe et suivi probabiliste
Description de la méthode de suivi ProsConsDeterministicUtilise des identifiants uniques tels que des adresses e-mail ou des informations de connexion pour relier les appareils à un seul utilisateur. Très précis, idéal pour les grandes entreprises possédant de grandes bases de données d'utilisateurs. Portée limitée, oblige les utilisateurs à se connecter sur plusieurs appareils. ProbabilisticUtilise des algorithmes et des modèles statistiques pour deviner quels appareils appartiennent au même utilisateur sur la base de données non personnelles telles que les adresses IP, les types d'appareils et les cookies.Plus évolutif pour les petites entreprises, peut atteindre un plus grand nombre d'utilisateurs. Moins précis, peut entraîner des matchs erronés.
Le suivi déterministe est plus précis mais nécessite que les utilisateurs se connectent sur plusieurs appareils. Le suivi probabiliste est plus évolutif mais moins précis. Le choix dépend de la taille de l'entreprise, de ses données et de son public cible.
Graphiques des appareils et résolution d'identité
Les graphiques des appareils permettent d'identifier les utilisateurs sur plusieurs appareils. Un graphe d'appareils est une base de données qui stocke des informations sur les appareils et leurs connexions avec les utilisateurs. En analysant les graphiques des appareils, les entreprises peuvent créer un profil utilisateur unique sur plusieurs appareils.
Lorsque vous choisissez un fournisseur de données tiers, tenez compte des éléments suivants :
- Qualité et précision des données
- Taille et couverture du graphique de l'appareil
- Intégration avec les systèmes existants
- Conformité aux réglementations en matière de confidentialité
Confidentialité et conformité
Le respect de la confidentialité est important dans le suivi multi-appareils. Les entreprises doivent obtenir le consentement des utilisateurs, proposer des options de désinscription claires et respecter des réglementations telles que le RGPD et le CCPA. Ne pas le faire peut entraîner des problèmes juridiques et nuire à la réputation de la marque.
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Collecte et intégration des données
La collecte et l'intégration des données sont des étapes clés du suivi multi-appareils. Pour suivre les utilisateurs sur tous les appareils, vous devez collecter et combiner des données provenant de différentes sources. Examinons les stratégies permettant de collecter et d'intégrer efficacement les données.
Collecte de données de première partie
Les données de première partie sont collectées directement à partir de votre site Web, de votre application ou d'autres chaînes détenues. Ces données sont spécifiques à votre public et vous aident à comprendre son comportement sur tous les appareils. Des outils tels que Google Analytics, des cookies ou des kits de développement logiciel peuvent aider à collecter ces données. Obtenez toujours le consentement de l'utilisateur et respectez les réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD et le CCPA.
Lorsque vous collectez des données de première partie, tenez compte des points suivants :
- Définissez vos objectifs: déterminez quelles données vous devez collecter pour atteindre vos objectifs de suivi.
- Choisissez les bons outils: sélectionnez des outils qui vous aident à collecter et à intégrer efficacement les données.
- Garantir le consentement de l'utilisateur: Obtenez le consentement explicite de l'utilisateur et proposez des options de désinscription claires pour respecter les lois sur la confidentialité.
Intégration de données tierces
Les données de tiers proviennent de sources externes telles que des fournisseurs de données ou des plateformes de réseaux sociaux. La combinaison de ces données avec vos données de première partie donne une image plus complète de votre public. Lorsque vous intégrez des données tierces, tenez compte des points suivants :
- Evaluer la qualité des données: Vérifiez l'exactitude et la fiabilité des données de tiers.
- Choisissez les bons partenaires: Sélectionnez des fournisseurs de données qui correspondent à vos objectifs et respectent les lois sur la confidentialité.
- Intégrez efficacement les données: utilisez des plateformes de gestion des données (DMP) ou d'autres outils pour combiner des données tierces avec vos données internes.
Plateformes de gestion des données
Les plateformes de gestion des données (DMP) vous aident à collecter, organiser et intégrer des données provenant de différentes sources. Ils créent un profil utilisateur unique sur plusieurs appareils, ce qui rend le suivi plus efficace. Lorsque vous choisissez une DMP, prenez en compte les points suivants :
CritèresDescriptionQualité et précision des donnéesAssurez-vous que le DMP est capable de gérer de grands ensembles de données et de fournir des profils utilisateur précis.Capacités d'intégrationChoisissez une DMP qui peut s'intégrer à vos systèmes et outils existants.Évolutivité et flexibilitéSélectionnez une DMP capable de suivre l'évolution de votre activité et de s'adapter à l'évolution des besoins en matière de données.
Analyse des campagnes vidéo multiappareils
Découvrez les indicateurs de performance clés, les modèles d'attribution et les outils de reporting essentiels à l'analyse des campagnes vidéo multi-appareils.
Indicateurs de performance clés
Lors de l'analyse de campagnes vidéo multi-appareils, il est essentiel de suivre les bons indicateurs pour mesurer le succès. Les indicateurs clés de performance (KPI) vous aident à évaluer l'efficacité de vos campagnes et à identifier les domaines à améliorer. Voici quelques indicateurs clés de performance essentiels pour les campagnes vidéo multi-appareils :
- Atteindre: le nombre d'utilisateurs uniques exposés à vos publicités sur tous les appareils.
- Fréquence: le nombre moyen de fois qu'un utilisateur est exposé à vos publicités sur tous les appareils.
- Impressions: nombre total de vues d'annonces sur tous les appareils.
- Taux de clics (CTR): pourcentage d'utilisateurs qui cliquent sur vos annonces après les avoir vues.
- Taux de conversion: pourcentage d'utilisateurs qui effectuent l'action souhaitée (achat, inscription, etc.) après avoir cliqué sur vos annonces.
- Coût par action (CPA): Le coût de réalisation d'une action souhaitée (par exemple, conversion, vente).
Modèles d'attribution
Les modèles d'attribution vous permettent d'attribuer un crédit à chaque point de contact du parcours utilisateur, ce qui vous permet de comprendre comment vos annonces contribuent aux conversions. Les modèles d'attribution courants pour les campagnes vidéo multi-appareils incluent :
Description du modèle d'attributionAttribution par dernier clicAttribue un crédit à la dernière annonce sur laquelle vous avez cliqué avant la conversion.Attribution au premier clicAttribue un crédit à la première annonce sur laquelle vous avez cliqué avant la conversion.Attribution linéaireAttribue un crédit égal à chaque point de contact publicitaire du parcours utilisateur.Attribution basée sur les donnéesUtilise l'apprentissage automatique pour attribuer un crédit à chaque point de contact publicitaire en fonction de son impact réel sur les conversions.
Lorsque vous choisissez un modèle d'attribution, tenez compte des objectifs de votre campagne, de votre public cible et de la complexité de votre parcours utilisateur.
Création de rapports et visualisation
Des outils de création de rapports et de visualisation efficaces vous aident à donner un sens aux données de vos campagnes vidéo multiappareils. Recherchez des outils qui fournissent :
- Rapports en temps réel: données actualisées sur les performances des campagnes.
- Tableaux de bord personnalisables: Personnalisez vos rapports pour qu'ils se concentrent sur les indicateurs clés et les indicateurs de performance clés.
- Visualisation des données: tableaux, graphiques et cartes thermiques interactifs pour vous aider à identifier les tendances et les informations.
- Rapports au niveau de l'appareil: Répartition des performances par type d'appareil (par exemple, mobile, ordinateur de bureau, tablette).
- Suivi multi-appareils: Possibilité de suivre les utilisateurs sur tous les appareils et d'attribuer des crédits à chaque point de contact.
Meilleures pratiques et optimisation
Planification des campagnes
Pour réussir vos campagnes vidéo multi-appareils, planifiez avec soin. Procédez comme suit :
- Définissez votre public cible: Connaissez leurs caractéristiques démographiques, leurs intérêts et leurs comportements pour créer des publicités pertinentes.
- Fixez-vous des objectifs mesurables: Établissez des indicateurs de performance clés (KPI) tels que la portée, la fréquence, les impressions et les conversions.
- Choisissez les bons appareils et plateformes: Choisissez les appareils et les plateformes qui correspondent à votre public et à vos objectifs.
Ciblage et personnalisation de l'audience
Le ciblage et la personnalisation de vos publicités peuvent renforcer l'impact de votre campagne. Envisagez les stratégies suivantes :
- Tirez parti des données de première partie: utilisez vos propres données pour créer des audiences ciblées et personnaliser les publicités en fonction du comportement des utilisateurs.
- Utiliser les graphiques des appareils et la résolution d'identité: connectez les identités des utilisateurs sur tous les appareils pour un ciblage et une personnalisation précis.
- Utilisez les tests A/B et l'expérimentation: testez et optimisez en permanence la création, le ciblage et la personnalisation des publicités.
Mesure et optimisation
Pour améliorer vos campagnes vidéo multi-appareils, mesurez et analysez régulièrement les données de performance. Suivez ces bonnes pratiques :
- Utilisez des modèles d'attribution multiappareils: utilisez des modèles qui tiennent compte du comportement des utilisateurs sur plusieurs appareils, comme l'attribution basée sur les données.
- Surveillez et optimisez les KPI: Suivez et analysez les KPI pour identifier les domaines à améliorer.
- Tirez parti de l'IA et de l'apprentissage automatique: utilisez l'IA et l'apprentissage automatique pour automatiser l'optimisation et prévoir le comportement des utilisateurs.
Conclusion
Principaux points à retenir
Ce guide présente les meilleures pratiques et les informations relatives au suivi vidéo multi-appareils. Voici un bref récapitulatif :
- Comprenez les habitudes de visionnage sur plusieurs appareils: découvrez comment les utilisateurs passent d'un appareil à l'autre.
- Choisissez les bonnes méthodes de suivi: utilisez un suivi déterministe ou probabiliste en fonction de vos besoins.
- Intégrer la collecte et l'analyse des données: combinez des données internes et tierces pour obtenir une vue complète.
- Planifiez vos campagnes: définissez votre public, fixez-vous des objectifs et choisissez les bonnes plateformes.
- Ciblez et personnalisez: utilisez les données pour créer des publicités ciblées et personnalisées.
- Mesurez et optimisez: suivez les KPI et utilisez des modèles d'attribution pour améliorer vos campagnes.
Tendances futures
À l'avenir, attendez-vous à des avancées dans les domaines suivants :
- Apprentissage automatique et IA: De meilleurs modèles d'attribution.
- Plateformes de télévision connectée et OTT: suivi et ciblage plus avancés.
- Confidentialité des données et conformité: méthodes de suivi plus sûres et plus transparentes.
Rester à jour
Pour suivre l'évolution du suivi vidéo sur plusieurs appareils, procédez comme suit :
- Participez à des webinaires, à des conférences et à des ateliers: Restez au courant des dernières tendances.
- Participez à des forums et à des discussions en ligne: Partagez vos connaissances et apprenez des autres.
Ressources supplémentaires
Glossaire
Voici quelques termes clés qui vous aideront à comprendre le suivi vidéo sur plusieurs appareils :
- Suivi multi-appareils: surveillance du comportement des utilisateurs sur plusieurs appareils tels que les smartphones, les tablettes et les ordinateurs de bureau.
- Suivi déterministe: utilisation d'identifiants uniques, tels que les informations de connexion, pour faire correspondre l'activité des utilisateurs sur tous les appareils.
- Suivi probabiliste: Utilisation de modèles statistiques pour déduire des liens entre les données des appareils.
- Graphique de l'appareil: représentation visuelle des connexions des appareils, permettant d'identifier les relations entre les appareils.
Outils recommandés
Pour mettre en œuvre efficacement le suivi vidéo sur plusieurs appareils, considérez les outils suivants :
ToolDescriptionGoogle AnalyticsTrack les données du site Web et des applications.Adobe AnalyticsMesure le comportement entre appareils.Analyses sur FacebookSuit le comportement des utilisateurs sur Facebook, Instagram et autres.KochavaPlateforme mobile d'attribution et d'analyse pour les campagnes multi-appareils.
Tableaux comparatifs
Lorsque vous choisissez une méthode de suivi ou un modèle d'attribution, il est important de comprendre les différences. Voici une comparaison qui vous aidera à prendre une décision :
Méthodologie de suivi DescriptionAvantagesInconvénientsDéterministiqueUtilise des identifiants uniques pour correspondre à l'activité de l'utilisateurHaute précision, facile à mettre en œuvre Évolutivité limitée, repose sur les informations de connexion des utilisateurProbabilistiquesUtilise des modèles statistiques pour déduire les connexions Évolutif, rentable Faible précision, peut ne pas fonctionner pour les petits ensembles de donnéesHybrid combine des approches déterministes et probabilistesÉquilibre précision et évolutivitéMise en œuvre complexe nécessitant des ressources importantes
Ces ressources vous aideront à mieux comprendre le suivi vidéo multi-appareils et à prendre des décisions éclairées pour vos campagnes marketing.
FAQs
Qu'est-ce que l'analyse multi-appareils ?
L'analyse multiappareils (CDA) met l'accent sur les personnes plutôt que sur les appareils. Il permet aux analystes de voir comment les utilisateurs interagissent sur différents navigateurs, appareils ou applications.
Comment fonctionne le ciblage multi-appareils ?
Le ciblage multi-appareils utilise le suivi multi-appareils pour identifier les utilisateurs sur différents appareils. Il existe deux méthodes principales :
Description de la méthode déterministeUtilise des identifiants uniques tels que les adresses e-mail pour faire correspondre les utilisateurs sur tous les appareils.ProbabilisteUtilise des algorithmes pour deviner quels appareils appartiennent au même utilisateur sur la base de données telles que les adresses IP et les cookies.
Les deux méthodes visent à identifier les utilisateurs sur tous les appareils pour un meilleur ciblage publicitaire.
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