[Webinar] Audience Analytics : enrichissez vos analyses grâce aux profils qualifiés de vos visiteurs

Online Intelligence Solutions

AUDIENCEANALYTICS

LEVER

L’ANONYMAT

© COPYRIGHT 2013ONLINE INTELLIGENCE SOLUTIONS

Qui sommes nous ?


Samia ABARAProduct Evangelist@Samia_Analytics

Augustin DECREManaging Director France @Nuggad


The company

AGILE BUSINESS DECISIONS 4

APPLIED TECHNOLOGIES INTERNET

years experience in the web

customers from all sectors

sites measured

employees all over the world

17

3,500+

350,000+

200+


INTERNATIONAL LEADER FORRESTER WAVE 2014


La solution de ciblage N°1 en Europe

Histoire

Stephan Noller, PDG de

nugg.ad - ancien

directeur de TNS

Infratest et d’AGOF

Leader de l’innovation

Inventeur du Ciblage

Prédictif en temps réel

Protection des données

Stephan Noller: Chairman

groupe IAB

„“policy committee”

Certifié par l’ULD & sceau

EuroPriSe (Ciblage et Data)

80 experts

de la publicité en ligne

Développeurs, consultants,

managers de projets & vente,

à travers l’Europe


Protection des données :

Indépendance et pérennité :

• nugg.ad a été racheté par le Groupe Deutsche Post – DHL en Août 2010

• Web : http://www.dp-dhl.com/en.html

Bourse : Deutsche Post AG (DPW)

Nos forces : Deutsche Post DHL

et la Protection des données

http://www.dp-dhl.com/en.html


Privacy :

Une anonymisation de tous les profils

Une certification : l‘EuroPriSe (Unique en Europe)

Une durée de vie des cookies limitée à 180 jours

Pas de collecte de l’adresse IP

Initiative OBA (IAB) « Choisir sa pub »

Transparence pour l’utilisateur (Moniteur de thème)


1ere solution de ciblage en Europe

De profils qualifiés

1,4 milliard

pays

26

De prédictions par mois

50 milliards


Notre solution


La demande des

annonceurs ?


Identifier Atteindre

La demande des annonceurs ?


Je suis la cible

Comment identifier et atteindre cette cible ?


Les réponses d‘Internet


Site sport

Site auto

Site finance

Site auto

Site finance

Site sport

Site finance

Site sport

Site auto

0

50

100

Couverture sur cible

Le ciblage contextuel

Je suis dans ce groupe


Le Ciblage Comportemental


0

50

100


Site sport

Site auto

Site finance

Site auto

Site finance

Site sport

Site finance

Site sport

Site auto

Je dois être un homme puisque je suis allé sur des

sites Homme




Vision du passé

Vision limitée aux sites et thématiques visités

Qui est réellement cet internaute


La réponse de nugg.ad


Le Ciblage Prédictif


0

50

100


Homme, Entre 25 et 35 ansRevenus élevés

Le Ciblage Prédictif

Identifier en temps réel quel est le profil précis de

l‘internaute !


Notre solution :

Pour la publicité...

CIBLAGE

PREDICTIF

BRANDING

SOLUTIONS

MOBILE

SOLUTIONS

DMP

SOLUTIONS



Notre solution :

Pour le contenu...

CONTENT

SOLUTIONS

AUDIENCE

ANALYTICSDMP

SOLUTIONS

MOBILE

SOLUTIONS



Le ciblage prédictif :

comment ça marche?


ANALYSE

DE LA NAVIGATION

DONNÉES

DÉCLARATIVES

ET/OU

AUTRES SOURCES

ANALYSE ET

MACHINE LEARNING

EN TEMPS RÉEL

PROFILS

ANONYMES

ADSERVER

ANALYTICS

CMS

(DESKTOP AND

MOBILE)

nugg.ad

CIBLAGE PRÉDICTIF


1.000.000 DATA POINTS

PAR SECONDE

MACHINE LEARNING

EN TEMPS RÉEL

À partir de différentes

Sources de données et

algorithmes

CLASSIFICATION EN

TEMPS RÉEL

PLUS DE 80 VARIABLES PAR

INTERNAUTE

Maximum de reach

et de précision

Mise à jour en temps réel

50.000.000.000 PRÉDICTIONS

PAR MOIS


Socio-demographiques

– Age

– Sexe

– Revenus

– Niveau d‘éducation

– ...

Habitudes de consommation :

– Prévu de déménager

– Préférences d‘achat

– Préférences produits

– Achat automobile

– ...

Intérêts produits

– Santé / Beauté

– Électronique grand public

– Investissements / finance

– Mode

– ...

Affinités

– Divertsissements

– Lifestyle

– Actualités

– Économie, Finance

– ...

CO

MB

INA

BL

E S

EG

ME

NT

SSEGMENTS D‘AUDIENCE PREMIUM

CIBLAGE PRÉDICTIF


AUDIENCE

ANALYTICSthe nugg.ad audience layer for AT Internet


“Au Bon Chocolat”


Nombre de visiteursTemps de visite

Parcours clients

dans le magasinDwell time

Sexe Âge

Au Bon Chocolat. Mes Clients


VISITES REFERER

BROWSER

WEB ANALYTICS

NOMBRE DE CLICS

TEMPS DE VISITE

CONVERSIONS

HEURE

MOTS CLES

SUPPORT

NOMBRE DE PAGES

LOCALISATIONCLUSTER

ANALYSIS

TV TRACKING


Nombre de visiteursTemps de visite

Parcours clients

dans le magasinDwell time

Sexe Âge

Au Bon Chocolat. Mes Clients


EducationRevenus

Décideur du foyerNombre d‘enfants

Sexe Age

Données socio démographiques ?


QUIvisite votre site ?

Vos Groupes cibles disponibles AT INTERNET AFIN

D‘AMELIORER LES FONCTIONNALITES ANALYTIQUES


SEGMENTS D‘AUDIENCE QUALIFIÉS


Socio-demographiques :

– Age

– Sexe

– Revenu

– Niveau d‘éducation

– ...

Comportement de consommation :

– Intentionnistes déménagement

– Habitudes de consommation

– Préférences produits

– Intentionnistes Auto

– ...

Intérêts produits :

– Produits de beauté

– Électronique grand public

– Produits financiers

– Mode

– ...

Affinités :

– Loisirs

– Lifestyle

– Actualités

– Économie

– ...

CO

MB

INA

BL

E S

EG

ME

NT

SAUDIENCE ANALYTICSDES CIBLES IDENTIFIEES


AT InternetDatabase

Publisher websitenugg.ad Server

Analyzer III / DataExplorer III

Page ImpressionsVisitsetc.

AgeGenderEducation

Additional nugg.adAudience Analytics

AT Internet

call

nugg.ad

callRequest prediction (frontend call)

Deliver prediction in real-time

Deliver AT Internet data set + nugg.ad

prediction


EXEMPLES

D‘ANALYSEAUDIENCE ANALYTICS


QUEL PROFIL A VOTRE AUDIENCE ?DONNÉES SOCIO-DEMOGRAPHIQUES- TEMPS REEL

GEN

DER

AG

ER

EVEN

UE

EDU

CA

TIO

NFA

MIL

Y


EXEMPLE | SANS AUDIENCE ANALYTICS

Visites

„Comment savoir s‘il y avait plus d‘hommes

ou de femmes le 10/12 ?“



0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

04.12. 05.12. 06.12. 07.12. 08.12. 09.12. 10.12. 11.12. 12.12. 13.12.

visits men

visits women

EXEMPLE | AVEC AUDIENCE ANALYTICS




GEN

DER

AG

E

REV

ENU

EED

UC

ATI

ON

FAM

ILY

AG

E



GEN

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ENU

EED

UC

ATI

ON

FAM

ILY

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GEN

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MIL

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GEN

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CA

TIO

NFA

MIL

Y



GEN

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AG

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UE

EDU

CA

TIO

NFA

MIL

Y


100%

PERSONNAS & CLUSTERSPROFILS PLURIELS

?


PERSONAS & CLUSTERSPROFILS PLURIELS

57%31%

3%

1%

2%

3%1%

1%3%

© COPYRIGHT 2013ONLINE INTELLIGENCE SOLUTIONSG

END

ER

DATA EXPLORERPERSONNAS & CLUSTERS

AG

E

REV

ENU

E


ANALYSES SEGMENTEESCROISEMENTS ILLIMITES

GEN

DER

AG

ER

EVEN

UE

EDU

CA

TIO

NFA

MIL

Y


ACQUISITIONATTEINDRE SA CIBLE






FIDELISATION PERTINENCE DES RECCOMANDATIONS


VISION MULTI-SITESCUSTOM ANALYSE


VISION MULTI-SITESCUSTOM ANALYSE


DASHBOARDPILOTAGE PAR PROFIL

SEGMENTSCLUSTERS

PERSONNAS

Segmentation Live

DATA QUERY

API

EXPORT

App Dashboard


Samia [email protected]

@Samia_AnalyticsAugustin DECRENuggad.com@Nuggad