Le scoring, chez Realytics, c'est l'analyse des sessions d'une cohorte (dans les minutes suivant la diffusion d'un spot) dans le but de construire un algorithme permettant de trouver les sessions qui ont le plus probablement été exposées à la télévision.
On voit d'ici vos sourcils froncés et vos yeux plissés ; "plait-il ?" pensez-vous très fort.
Reprenons. Comme nous l'expliquions dans notre article sur la baseline Realytics, pour calculer l'impact d'un spot TV, une fenêtre d'analyse de quelques minutes s'ouvre automatiquement suite à la diffusion d'un spot. Nous appelons ces quelques minutes "cohorte", car représentant cet ensemble de personnes ayant visionné le même spot au même moment, pendant lesquelles nous identifions toutes les visites sur le site (ou appels vers un call center ou téléchargement d'application ; la télévision n'est pas qu'un média drive to web !).
Vient ensuite le tour de notre fameux algorithme de scoring. Un score est attribué à chaque session identifiée lors de cette fenêtre d'impact et les utilisateurs deviennent alors des "scorés TV".
Toutes les personnes identifiées lors de la cohorte sont appelées "scorés TV"; on les classe en scorés "1": les visiteurs venant le plus probablement de la TV, et les scorés "0": les visiteurs de la baseline, ceux qui seraient venus visiter le site - ou auraient téléchargé l'app - sans spot TV
Ceux scorés "0" sont les visiteurs de la baseline, ceux qui seraient venus visiter le site - ou auraient téléchargé l'app - sans spot TV, les scorés "1" sont ceux réellement venus de la télévision.
Comment les différencier, demandez-vous ?
L'algorithme intelligent de Realytics prend en compte le système d'exploitation (windows, iOs...), l'appareil utilisé (téléphone mobile, ordinateur, tablette...), le navigateur web, le pays, le moment de démarrage de la session par rapport à celui du début du spot, le type de channel (direct, SEO, SEA) le système d'application (site web, application mobile...), etc. Une dizaine de critères sont analysés pour une qualification des plus rigoureuses.
A votre avis, où se situent les utilisateurs venant le plus probablement de la télévision ?
Realytics a une façon bien spécifique de le savoir...
Comme vous le voyez sur le graphique ci-dessus, le trafic observé suite à la diffusion du spot est représenté par une courbe bleue. Nous avons ensuite divisé la cohorte en segments, et nous estimons que le segment qui a le plus de chance de venir de la télévision est représenté par la tranche pour laquelle le ratio impact / trafic est le plus élevé.
On compare alors le reste de la cohorte à ce segment venant le plus probablement de la télévision, auquel on a attribué la note "un".
Les scorés 1 sont alors qualifiés ainsi car ils ont le plus de critères en commun avec des utilisateurs dont les comportements indiquent qu'ils viennent le plus probablement de la télévision.
Tout comme un sportif (tel que l'est notre Head of Data), l'algorithme est entraîné sur tous les segments de session qui possèdent le même point d'entrée (web, app, app install, sms) et le même appareil (téléphone mobile, ordinateur...) de façon assez régulière.
Globalement, un modèle de scoring, propre à chaque client Realytics, est ré-entraîné au bout de 5 jours, puis 25, 125, 625... de façon a fournir sans cesse les données les plus précises possible.
L'algo prend alors les meilleures sessions et apprend à les reconnaître au sein de la cohorte entière grâce au machine learning.
Pourquoi qualifier ces utilisateurs et leur attribuer un score ? Pour plusieurs raisons (et surtout solutions...)
Comme vous le savez, digital follow-up vous permet de prolonger l'expérience client de votre audience TV sur le digital, au travers de plusieurs options.
Le retargeting et le scoring
Le retargeting, c'est le fait de réexposer les engagés TV que nous avons identifiés à votre publicité lors de leur navigation web. Comme nous l'avions montré avec AlloResto, il est possible, par exemple, de retargeter une audience TV sur Facebook, suite à quoi l'annonceur a pu observer 200% de conversion supplémentaire par rapport à l'ensemble des campagnes menées sur Facebook.
Pour notre solution digital Follow-up, nous ne retargetons que les scorés 1.
Le suivi des corhortes et le scoring
Nous suivons alors les cohortes scorées pendant 30 jours, en différenciant celles scorées 1 et 0, suivant les métriques choisies par l'annonceur.
A la fin des 30 jours, l'équipe Realytics compare les résultats des métriques suivies des 2 groupes de scorés. Cela nous permet de définir si les scorés TV réagissent mieux à moyen terme que les internautes de la baseline et de fournir de précieux insights aux annonceurs !
Look alike et le scoring
On le sait maintenant, le scoring permet de donner une "note" aux utilisateurs venus sur le site pendant le laps de temps suivant la diffusion d'un spot (la cohorte). Et si on pouvait les comparer à tous les profils qui viennent en dehors de la cohorte, permettant alors d'étendre l'audience touchée en TV ?
Pour cela, il suffit de comparer le parcours web, la durée de session, le device (et d'autres critères) et de trouver des profils similaires à ceux des scorés 1 déjà identifiés au sein de la cohorte. On définit ensuite une certaine probabilité de ressemblance pour retrouver les utilisateurs similaires. Par exemple, on peut se dire qu'on ne considérera comme similaires que les profils ressemblant à plus de 70% aux scorés 1.
Davantage orientée vers la notoriété des marques, Brand Effect permet aux annonceurs de mesurer l'impact global de leur campagne TV afin qu'ils sachent si leur campagne TV fait vraiment rayonner leur marque. La marque est alors placée au coeur de la stratégie média de l'annonceur, qui peut suivre l'évolution de ses KPIs branding.
Brand Effect permet aux annonceurs de suivre plusieurs indicateurs (socio-démo, géolocalisation et search sur les moteurs de recherche) qui influent directement sur leur stratégie média.
Quid, alors, du scoring dans cette équation ?
Le scoring nous permet également de connaître la géolocalisation des scorés 0 et 1, et de les répartir par département géographique.
Il en va de même pour la socio-démo, où le scoring nous permet de comparer les individus scorés 1 et 0 selon leur âge, leur genre et leurs centres d'intérêts.
Le scoring Realytics est au coeur de 2 de nos solutions et nous permet d'identifier les visiteurs TV les meilleurs statistiquement parlant, sans être trop sujet aux probabilités. Nos solutions et les résultats qu'elles delivrent n'en sont alors que plus justes !