Le music targeting, un nouvel Eldorado pour les marques ?

Une nouvelle révolution arrive : le ciblage du comportement grâce à la musique. Explications par un expert du secteur.

Jean-Baptiste Hironde
Article rédigé par Jean-Baptiste Hironde, fondateur et CEO de MWM (ex DJiT)
Cet article s’inscrit dans notre rubrique « Paroles de Pros » dans laquelle des acteurs réputés du numérique prennent la parole sur des sujets liés à l’impact d’internet et des nouvelles technologies sur nos modes de vie.
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Alors que les polémiques sur les modalités de collecte et d’utilisation des données personnelles font rage et qu’approche à grand pas la mise en application du Règlement Européen sur la Protection des Données (RGPD), les approches alternatives bénéficient d’une attention toute particulière. De nouveaux acteurs, qui ont bien compris ces problématiques, émergent dans le business de l’advertising et apportent de nouvelles solutions qui répondent aux besoins des annonceurs. Leur approche est radicalement différente de celle utilisée par les acteurs en place et se base essentiellement sur de la data science qui analyse des données restées jusqu’ici inexploitées.

Big Data

La “Raw Data”, le plus grand gisement d’or noir jamais exploité

Aujourd’hui, le marché s’est structuré autour des données personnelles des utilisateurs. Dans la plupart des cas, ces données sont recueillies et vendues sur des bourses spécialisées où l’on trouve quasiment tout type d’information sur un utilisateur, plus précisément sur un identifiant publicitaire (IDFA, AAID, cookies,…). On y retrouve ainsi toutes ses données personnelles, comme son âge, son sexe, son statut conjugal, son pouvoir d’achat, etc… Étant donné la profusion de données disponibles, le prix de ce type d’information est devenu ridiculement bas : le coût d’achat varie entre 0,10€ et 5€ du 1000, soit 0,0001€ et 0,05€ par information. De plus, le manque de transparence de la plupart de ces plateformes ne permet pas de savoir d’où proviennent ces données et pose un certain nombre de questions sur la confidentialité des données : Comment celles-ci ont-elles été agrégées ? L’utilisateur avait-il donné son autorisation ?, etc…

L’arrivée du RGPD en mai 2018 devrait aider à enrayer ces situations inacceptables et réguler certaines pratiques de collectes, de traitements et d’échanges de données. D’autre part, les AppStores comme Apple ont déjà réagi suite aux dernières dérives comme Uber ou le scandale Teemo (anciennement Databerries). Apple a par exemple mis à jour ses guidelines pour la sortie d’iOS 11. Selon l’article 5.1.1 et 5.1.2, il sera en effet tout bonnement interdit de collecter des données qui ne seraient pas liées à une l’une des fonctionnalités principales de l’application. Il sera d’autre part formellement interdit de transmettre ses propres données à des parties tierces ou à des régies publicitaires. Et même en ce qui concerne la publicité sur le web, Apple a récemment mis à jour Safari pour rendre le tracking via les cookies quasiment impossible à activer sans le consentement de l’utilisateur.

La fin des “First Class Data” ?

Avec toutes ces nouvelles restrictions, comment les marques vont-elle réussir à toucher leur audience ? Il faut dès à présent se préparer à un grand changement et commencer à trouver de nouvelles méthodes en adéquation avec la législation.

Or, il existe une autre catégorie de données dont peu de gens parlent : celle que j’appelle la “Raw Data”, c’est-à-dire la data qui, comme le pétrole, est totalement inutilisable si non raffinée. Je parle ici de la data d’usage de tous les jours qui, une fois analysée, peut décrire les comportements utilisateurs, comme par exemple le nombre de pas effectués chaque jour, le nombre d’applications installées, ou même la musique écoutée quotidiennement.

Ces données sont produites en quantités monumentales par les utilisateurs mais sont inexploitables en l’état. Une nouvelle grille de lecture s’offre à nous grâce à la data science, permettant d’extraire des comportements et des habitudes pour, in fine, connaître les goûts, les préférences et des modes de consommation des utilisateurs.

Prenons l’exemple de SportHeroes, une startup française développant des apps destinées à encourager la pratique d’activités sportives de masse. Cette société a développé un business basé sur la data de l’activité sportive de ses utilisateurs : Combien de pas font-ils par jour ? Quelle distance parcourent-ils ? Combien de fois courent-ils par semaine ? Pendant combien de temps ? Une fois traitées, ces informations permettent d’établir avec une extrême précision leurs comportements face à la pratique du sport ou de la course à pied. Ce qui, bien évidemment, est une opportunité en or pour les marques de sport comme Nike ou Adidas qui peuvent toucher cette audience riche en acheteurs potentiels grâce à des campagnes de publicité diffusées sur le réseau SportHeroes. Ce ciblage n’est pas fondé sur des données déclaratives (issues des réseaux sociaux) qui permettent de penser qu’un utilisateur aime ou non le sport, mais sur les données factuelles enregistrées par SportHeroes qui se basent sur la façon dont ce même utilisateur pratique le sport, réellement. Un type de donnée bien évidemment plus puissant et pertinent pour les marques de sport.

Un autre exemple – et peut-être le plus marquant – est la musique. Ne pensez-vous pas que la musique que vous écoutez est le reflet de qui vous êtes ? Ne vous faites-vous pas une opinion immédiate de quelqu’un en fonction du style de musique qu’il écoute ?

Le music targeting : une révolution

Voilà des dizaines d’années que les chercheurs du monde entier tentent de comprendre l’impact de la musique sur l’Homme. Et les découvertes n’ont pas cessé : les priopriétés thérapeuthiques de la musique sont connues de tous, et l’université d’Oregon a d’ailleurs récemment démontré son efficacité dans les traitements de la maladie l’Alzheimer. Nancy Becker et ses collègues du Collège Ursinus de Pennsylvanie ont mis en évidence les effets dopants de la musique lors de l’effort physique, permettant aux sujets de réaliser des performances sportives augmentées de près de 30%. Enfin, il a été prouvé que la musique joue un rôle majeur sur nos comportements d’achat ayant même pour effet d’augmenter les ventes en magasin. Un rôle qu’Hollister aux Etats-unis a bien compris puisque la firme de vêtements utilise la musique dans tous ses magasins comme un puissant outil marketing lui permettant d’optimiser le flux de ses clients et les ventes.

Mais une des dernières avancées dans ce domaine vient du Big Data. Il nous permet désormais de décrypter les comportements des utilisateurs par la musique.

Cette avancée n’aurait pas eu lieu sans la digitalisation de l’industrie musicale et la démocratisation du streaming. C’est lui qui a permis de recueillir des quantités de données d’écoutes monumentales permettant d’analyser le comportement d’écoute de millions de personnes au quotidien.

Certains géants du streaming ont commencé à entrevoir que les comportements musicaux de leurs abonnés pouvaient leur constituer une source de revenu supplémentaire, voire même significative. Spotify propose aujourd’hui un ciblage lié aux playlists écoutées par ses utilisateurs et est parvenu en à peine trois ans à réaliser près de  300M$ de revenus publicitaires. Cette approche illustre parfaitement l’efficacité de ces nouveaux moyens de targeting basés principalement sur la “Raw Data”.

Les agences de publicité s’y intéressent de près également. Maria Salzman, CEO d’Havas PR North America a même récemment déclaré à The Guardian que : “Au cours de la prochaine décennie, les playlists deviendront l’outil de prédiction des comportements utilisateurs le plus puissant jamais créé”. Nous n’en sommes cependant qu’au tout début et Spotify ne propose aujourd’hui que des ciblages simples qui se limitent par nature à son audience de 70 millions de clients gratuits.

La révolution que représente le ciblage du comportement grâce à la musique va bien au-delà de la monétisation d’une audience captive en vue de constituer un flux de revenus complémentaire à une activité de streaming musical. Elle représente une nouvelle approche du marketing digital, plus émotionnelle, évolutive, qui permet aux marques de connaitre leur affinité avec leur communauté. Cela, en se nourrissant des données massives de l’un des comportements les plus universels qui soient, l’écoute de la musique.

Déployer cette approche révolutionnaire, c’est l’ambition que s’est fixée MWM, qui s’est imposée comme la société pionnière du “Music Data Science”. En quelques années, MWM, qui compte parmi les 8 principaux éditeurs d’applications musicales au monde sur mobile avec plus de 110 millions de téléchargements, s’est imposé comme l’acteur pionnier du domaine. Les milliards de données que nous accumulons nous permettent de tirer des analyses poussées en vue de cibler tout type de comportement grâce à la musique.

Nos récentes recherches ont par exemple démontré que l’intérêt pour les jeux vidéos est étroitement lié au style de musique écouté. Après avoir analysé via des algorithmes complexes le comportement d’un échantillon de 150 000 utilisateurs, nous pouvons affirmer aujourd’hui que les personnes qui écoutent du rock et du rock alternatif (groupes comme Soundgarden, The Killers, Franz Ferdinand, Papa Roach et The Black Keys pour en citer quelques-uns) auront trois fois plus de chance d’être intéressées par les jeux vidéos que les personnes écoutant de la pop (Lady Gaga, Mariah Carey, Louane, Céline Dion ou Bob Sinclar). Plus généralement, nous sommes capables de sélectionner uniquement les utilisateurs qui ont plus de 95% de chance d’être passionnés de jeux vidéos, simplement en connaissant leurs habitudes d’écoute.

Ceci n’est qu’un exemple parmi d’autres. Nos data scientists construisent de nouveaux modèles chaque jour, nous permettant d’explorer le champ des possibles extraordinaire qu’offrent les données musicales. Au sein de notre plateforme “MWM network”, les marques peuvent dès à présent bénéficier de ces avancées afin de varier leur Mix Média de manière nouvelle et innovante.

En conclusion

Grâce à l’exploitation du smartphone et à l’apparition de la “Raw Data”, une révolution est en train de se produire dans le domaine du ciblage publicitaire. Elle offre un terrain de jeux incroyable pour les marques tout en rejoignant la mouvance du “people based marketing” et en respectant les nouvelles réglementations à venir…


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