Plus de granularité en affichage

En affichage, un projet est à l’étude dont l’objectif est d’affiner la saisonnalité des déplacements et d’obtenir des données plus détaillées sur les audiences de panneaux publicitaires.

Besoin de plus de détails
L’étude actuelle OOH fournit principalement des audiences pour une semaine moyenne. Aujourd’hui, les audiences sont déjà affinées avec des indices de saisonnalités. Malheureusement, ces indices ne peuvent être appliqués qu’au niveau national (comment évaluer alors les déplacements à la Côte en plein été ?). En plus, le CIM utilise 3 indices qui permettent de scinder l’année en ‘seulement’ 8 périodes au total : les périodes de travail normales, les grandes vacances et les petites vacances.

Il y a plusieurs bonnes raisons pour aller plus loin. L’arrivée de l’affichage digital, souvent vendu en programmatique, crée un besoin de données plus détaillées dont le CIM ne dispose pas aujourd’hui. En effet, l’annonceur peut choisir précisément où et quand il affiche ses publicités. Le besoin de connaître les audiences de manière nettement plus détaillée est donc évident.

En plus, la période Covid nous a appris qu’une semaine moyenne peut devenir rapidement une notion théorique et obsolète quand toute une population doit adapter son comportement de déplacement en quelques semaines.

Premier essai : insuffisant
Il existe de nombreuses sociétés qui exploitent des données de localisation mobile. Le CIM a évalué dans quelle mesure ce type de données pourrait répondre à ses besoins.  L’objectif de ce “proof of concept” est de vérifier si ce type de données est suffisamment fiable aujourd’hui pour enrichir l’étude “out-of-home” existante.

Dans la première phase, plusieurs fournisseurs ont été invités à livrer des données sur une longue période pour Liège, Namur et Courtrai. Ceci a permis de comparer les résultats pour différentes localisations, situations de trafic, jours et semaines. Malheureusement, force a été de constater qu’il y avait, à ce niveau de détail, trop de volatilité dans les données et trop d’inconsistances entre les différents fournisseurs.

Plusieurs hypothèses pourraient expliquer ce manque de fiabilité ou de maturité de ces données : une couverture insuffisante (trop peu d’observations), un manque de fiabilité des sources, ou encore des différences dans le traitement des données. Le diagnostic exact nécessiterait sans doute un audit approfondi.

Deuxième essai : en cours
Quelles que soient les raisons, ce serait sans doute une erreur de jeter le bébé avec l’eau du bain. Si ces données ne permettent pas encore de travailler à un niveau très granulaire, leur agrégation (dans l’espace et dans le temps) pourrait tout de même servir de base utile pour affiner les données CIM. Une deuxième phase de test est donc en cours avec un seul fournisseur pour examiner la faisabilité et la pertinence d’une agrégation hebdomadaire des données au niveau des villes ou des provinces.

Pour vérifier cette hypothèse, le CIM collecte des données depuis septembre 2022. Le projet sera évalué à la fin de l’été sur base de données d’un an. Nous vous tiendrons évidemment au courant !