Le drive-to-store à l’épreuve des bonnes pratiques

Le mobile est enfin reconnu comme le seul moyen de réconcilier on et offline : les retailers l’ont bien compris et 98% d’entre eux investissent d’ores et déjà dans les technologies mobiles pour générer des ventes en magasin*. La collecte de donnée géolocalisée et la mesure de trafic en point de vente sont donc devenues le graal des marketeurs. Et ont naturellement engendré de nouveaux types d’usages côté vendeurs. Fiabilité technologique, consentement de l’utilisateur, attribution… Faisons le point sur les bonnes pratiques de ce nouveau levier de croissance du marketing digital.

La précision des données de géolocalisation, à la base de toute campagne

La position d’un smartphone repose sur une coordonnée X-Y, calculée à partir de 3 paramètres : le signal WiFi du terminal; la triangulation opérateur, liée à la position du smartphone par rapport aux antennes opérateurs; et enfin la triangulation GPS calculée par satellites. Faites le test : si votre téléphone est coupé de l’un de ces paramètres – si vous désactivez votre WiFi ou si vous vous trouvez dans un bâtiment – votre position sur une carte sera moins précise. Ces informations sont traitées au niveau du Location Service, l'algorithme présent au sein d’Android comme iOS qui calcule la position X-Y du téléphone. C'est lui qui détermine la précision de chaque coordonnée et non la société qui va gérer la campagne. Dès lors l’escalade de promesses des fournisseurs de données géolocalisées semble peu pertinente et réaliste.

La coordonnée X-Y est par ailleurs devenue un excellent moyen pour les éditeurs de valoriser leur inventaire. En effet, une impression publicitaire disposant de cette information voit son CPM augmenter. Certains éditeurs qui n’y ont pas accès,par exemple si l’utilisateur désactive son partage de position, peuvent alors recourir au reverse IP : ils transforment une adresse IP qui n’est liée à aucun véritable lieu physique en une coordonnée X-Y. En programmatique, ce type de coordonnées frauduleuses peut être éliminé en amont des campagnes en utilisant un DSP capable de filtrer les positions liées aux coordonnées des antennes relais, celles situées dans des zones inhabitées ou encore les incohérences entre le pays déclaré par l’éditeur et la coordonnée GPS.

Le consentement indispensable de l’utilisateur

Du côté de l’utilisateur, la collecte de données géolocalisées doit garantir le respect de son consentement. Il est donc nécessaire de demander au propriétaire d’un smartphone d’accepter de partager sa position, et ce de manière explicite, spécifique et en indiquant la finalité de cette démarche. Une mention noyée au milieu des conditions générales d’utilisation ne peut donc pas suffire. De la même manière, l’objectif de délivrer des publicités ciblées doit être parfaitement clair pour l’utilisateur. Ces règles, déjà en vigueur et imposées par la CNIL, seront renforcées dans le cadre du RGPD mis en place à l’échelle Européenne courant 2018, avec à la clé un risque de pénalité de 4% du chiffre d’affaire des sociétés qui ne les respectent pas. Or, on voit de nouveaux  acteurs, collectant directement la donnée géolocalisée en continu via leur propre SDK au sein d’applications, s’affranchir de ce consentement indispensable. Exemple concret: Will Strafach, un chercheur en sécurité, vient d’épingler la célèbre app AccuWeather pour partager ses données de géolocalisation avec la société RevealMobile sans demander le consentement de l’utilisateur. Face à la médiatisation de son alerte, AccuWeather a fait marche arrière et a dû retirer de son app le SDK de cette société spécialisée dans la collecte de donnée géolocalisée en continu. Sur ce sujet, Apple vient également de faire un pas dans le sens du législateur en donnant un pouvoir accru à l’utilisateur sur le partage de sa position grâce à iOS 11, stoppant ainsi la collecte à grande échelle de la géolocalisation en continu.

Des règles d’attribution justes

La finalité ultime du drive-to-store est de pouvoir mesurer, enfin, l’impact de la publicité digitale sur les visites réelles en magasin. Il soulève donc l’épineuse question de l’attribution. En la matière, une nouvelle mauvaise pratique vient de faire son apparition sur le marché. Elle repose sur la fréquence d'exposition des utilisateurs – appelée aussi capping. Alors que le principe même de l'efficacité publicitaire suppose de répéter un message –les études montrent que la répétition optimale se situe entre 5 et 10 par campagne– cette technique consiste à limiter le capping à 1 ou 2 par utilisateur afin de maximiser le nombre de personnes ciblées et s’assurer qu’une grande partie des identifiants uniques exposés à la campagne seront ensuite retrouvés en points de vente. Or, quand on sait que 70 % des Français fréquentent des hyper ou supermarchés chaque semaine**, il est impossible de garantir que ces utilisateurs identifiés en points de ventes s’y sont rendus grâce à la campagne. Il ne faut donc pas confondre « visites générées »  et « visites mesurées ». Plus problématique, cela laisse croire qu’une visite incrémentale en magasin pourrait coûter entre 0,5 et 3 euros. Cela n’est pas sans rappeler les débuts de la promotion d’application où la norme était de penser qu’un téléchargement coûtait 1 euro, sans prendre en considération la notion d’utilisateur actif. Il a fallu des années pour abolir cette idée reçue.

Les bonnes pratiques en matière d’attribution pour éviter tout abus consistent tout d’abord à passer par un mesureur tiers : on ne peut pas être juge et partie dans la mesure de sa propre performance. Il faut ensuite porter une attention particulière au capping mis en place et enfin mesurer le trafic incrémental apporté par la campagne. La méthodologie dite de mesure de l’uplift, consistant à comparer le trafic généré par des personnes exposées à la campagne à celui d’un groupe de non-exposés est ainsi un excellent moyen de mesurer l’impact du média sur ces visites additionnelles.

Qu’attendre concrètement du drive-to-store en 2017 ?

Si le drive-to-store représente la nouvelle vague de croissance du marketing digital grâce à la donnée de géolocalisation et aux visites mesurées en point de vente, la mesure du R.O.I en temps réel sur les ventes à grande échelle n’est malheureusement pas encore une réalité. L’équipement des magasins en douchettes pouvant scanner des coupons mobiles est encore très faible et les données CRM des cartes de fidélité sont rarement reliées aux données mobiles. L’avènement du paiement mobile devrait changer ce paradigme : il sera alors possible de relier l’identifiant unique et anonyme du téléphone identifié au moment de l’achat à une campagne publicitaire digitale.  En attendant que la majorité des français utilisent des applications de paiement (Apple Pay, Lydia, Orange Bank, etc), observer l’impact de ces campagnes digitales sur les visites en point de vente  représente un vrai enjeu pour les retailers. Jusqu'à présent, les technologies disponibles permettaient d’évaluer ces efforts a posteriori, à la fin de la campagne. La clé du succès est donc désormais de mesurer cet impact en cours de campagne afin d’optimiser les performances des visites physiques en fonction des lieux, moments de la journée, éditeurs ou encore formats créatifs les plus efficaces.

Les marques ont bien compris l’étendue des opportunités qu’apporte le mobile-to-store, pour fidéliser ses clients, défendre sa zone de chalandise ou conquérir de nouvelles parts de marché. Le véritable challenge pour ces annonceurs consiste donc à maîtriser l'écosystème technique lié à ces campagnes et s’assurer qu’elles sont fondées sur des pratiques respectueuses de l’annonceur comme de l’utilisateur final.

* étude RetailMeNot UK, juillet 2016

** enquête Que Choisir, novembre 2014