Élément primordial pour un calcul propre et précis de l’impact des campagnes TV de ses clients sur le digital, la baseline modélise ce qu’aurait été le trafic naturel de l’annonceur en l’absence de diffusion d’un spot TV. Nous aimons comparer cela au fonds de commerce d'une marque. Realytics en modélise 3 différentes pour l'ensemble de ses solutions, découvrez comment juste après !
Chez Realytics, nous définissons la baseline du direct comme la valeur qu’aurait pris le trafic durant cette période en l’absence de diffusion d’un spot. Ainsi, l'impact direct correspond à l'incrément de trafic durant la fenêtre d'impact directement attribuable à la diffusion du spot. L'incrément est simplement calculé par la différence entre le trafic réalisé et la baseline. Le trafic naturel comprend le SEO, SEA et le direct, mais on en exclut toute autre source de campagne digitale.
Le calcul de l’impact d’un spot commence par l’ouverture d’une fenêtre d’analyse. Cette fenêtre est dite dynamique car l'impact qui en découle variera en fonction de l'annonceur et du type d'impact mesuré : trafic web, téléchargement d'application, appel au call center... Cette fenêtre d'impact correspond, pour Realytics, à l'impact direct d'un spot TV.
Pour calculer la baseline, l’algorithme de Realytics prend en référence les 20 minutes précédant et les 20 suivant la fin de la fenêtre d’impact avant de modéliser un trafic de façon linéaire. Si un spot était diffusé pendant ces périodes de 20 minutes, l’algorithme recherche jusqu’à trouver 20 minutes consécutives sans aucune prise de parole TV.
Plus d’importance sera accordée au trafic observé dans les minutes les plus proches du spot TV. La baseline et l’impact sont, par spot, spécifiques aux catégories de trafic - une catégorie étant une combinaison entre un point de contact (site web, application mobile, call center) et un type de device (desktop, smartphone, tablette, smart TV ...).
La baseline classique n’est toutefois pas applicable dans 2 cas :
- Lorsqu'un événement exogène a lieu (l'heure de repas, un événement sportif, etc.) et entraîne des variations brusques de trafic ;
- Lorsque des annonceurs ont des plans médias très concentrés et la densité des spots est telle que les fenêtres d’analyse s’enchaînent.
Une baseline spéciale est alors modélisée ad hoc, en fonction des mouvements de trafic. L’équipe data science de Realytics a en effet créé un algorithme complémentaire à celui de la modélisation de la baseline capable de résoudre une situation difficile et de modéliser une baseline claire en dépit d’un trafic non linéaire. C’est un algorithme pas à pas qui différencie entre les mouvements de trafic "exogènes", le bruit, et l'impact dus aux spots pour ajuster le niveau de la baseline.
Vous l'aurez compris, grâce à l'expérience engendrée avec ses 350 clients, Realytics est en mesure de couvrir tous les types de trafic et tous les types de business online pour assurer la mesure de l'impact direct d'un spot la plus précise possible.
Commençons par rappeler ce qu'est l'impact indirect : il s'agit de l'incrément de trafic observé tout au long de la campagne et dans les semaines qui suivent et qui n'est pas imputable à un spot en particulier. On parle d'effet halo ou encore d'effet de rémanence d'une campagne TV. Il s'agit de personnes qui ne réagissent pas instantanément après exposition à un spot mais qui viendront se connecter hors fenêtre d'impact direct, certainement après avoir été exposées à plusieurs reprises aux créations de l'annonceur.
La baseline de l’impact indirect correspond à estimation des volumes de métrique et à ce qu’aurait été le trafic sans aucune campagne. Elle permet donc de mesurer l’incrément généré sur le long terme par une marque, jusqu’à 2 semaines après la fin de la campagne. La baseline de l’indirect s'appuie sur une modélisation de séries temporelles grâce à l'existence de données historiques sans pression publicitaire issue de canaux offline, dans la période précédant la campagne.
L'algorithme de modélisation se fonde sur l'ensemble des données qui lui sont fournies en entrée pour représenter les saisonnalités intra-hebdomadaire (minimum 2 semaines de données), annuelles (minimum 1 an de données).
Vous l'aurez une nouvelle fois compris et c'est logique : plus Realytics aura d'historique à étudier, meilleure sera la mesure.
D’une baseline précise et riche dépend le bon calcul de l’impact des campagnes TV sur le digital et donc d'une vue juste de l'attribution TV. Fort de expérience de nombreux clients aux profils variés et des années de recherche de son équipe data et R&D, Realytics est en mesure de fournir des baselines propres, base de toutes ses solutions.
Dans un prochain article nous vous éclairerons sur notre approche user-centric. En quoi Realytics délivre une vision user-centric des performances des campagnes TV ?
Comment le fait-elle ? A quel(s) objectif(s) cela répond-il ? A très vite pour la suite de l'histoire...