Comment Renault détecte la fraude digitale pour protéger sa Data marketing

Cet article a été publié originellement sur mydatacompany.fr

Au travers de pilotes menés sur deux pays européens, Renault a pris conscience de son fort niveau d’exposition à la fraude publicitaire sophistiquée sur Internet. Or, cette fraude s’avère coûteuse en termes de budgets publicitaires. Elle dégrade aussi la qualité de la first-party data.

Les entreprises, comme les particuliers, préfèrent en avoir pour leur argent. Cette règle vaut également dans le domaine de la publicité digitale. Or, les campagnes média et leurs coûts sont bien souvent affectés par la fraude et les bots.

L’enjeu pour mesurer la performance des campagnes, et maîtriser les coûts, consiste donc à distinguer dans le trafic celui émanant des bots et des humains. Leads et visites générés sur les sites sont ainsi suivis par Renault et son agence média.

 

Des indicateurs de performance du marketing digital dégradés

Or, toutes les visites ne se valent pas. La fraude affecte ainsi chez Renault « les différents KPI que nous suivons pour mesurer la performance de notre marketing digital et nous assurer que les investissements sont bien utilisés » souligne James Feuillet-Palma, directeur Data, CRM & Infra du constructeur.

Pour évaluer son exposition aux fraudes publicitaires, mais aussi afin de définir des « systèmes de surveillance et de contrôle », Renault a donc conduit un pilote avec la société White Ops. Car comme le souligne cet éditeur spécialisé dans la lutte contre la fraude, les pratiques ont gagné en sophistication.

Garantir la qualité du trafic généré sur les sites Renault

Les bots « vont regarder des vidéos, demander des essais automobiles, remplir des demandes de devis. Ils vont vraiment agir comme des humains » précise Eric Clémenceau, directeur du business développement.

L’objectif pour Renault est donc de vérifier que le trafic généré sur ses sites « est de qualité ». Ces visites qualifiées sont en effet essentielles ensuite pour permettre aux équipes marketing d’identifier grâce aux données « ses intentionnistes. » Reposent aussi sur ces données, les stratégies d’activation d’audiences.

45% des sources générant du trafic invalide

Pour évaluer la fraude sophistiquée l’affectant, Renault a donc mené une expérimentation dans deux pays « importants en termes de volumes, de leads et de trafic » détaille James Feuillet-Palma. Sur le volet technique, la mise en œuvre est simple. Renault gère l’ensemble de ses sites. Le fabricant a pu donc aisément installer le « pixel » White Ops sur ses plateformes en ligne.

La gouvernance s’est avérée plus complexe. L’ensemble de ses investissements sont pilotés par l’agence média de l’entreprise. Il s’agissait donc de s’entendre, entre les parties, sur l’analyse des résultats.

Les premiers bilans ont mis en lumière l’importance de cette fraude. Sur un des pays, le niveau de fraude sophistiquée dépassait en effet les 30%. Renault estime ainsi que 45% des sources généraient du trafic invalide.

« Cela nous a surpris. On ne s’imaginait pas aussi exposés » reconnaît le cadre du groupe français. A cette typologie s’ajoute en effet de la « fraude classique », que des outils en place permettent déjà de filtrer.

Adresser la fraude sophistiquée est en revanche un défi pour Renault. « Les équipes au niveau local n’ont pas la capacité technique et les compétences pour identifier ces fraudes. » Grâce à ces premières étapes, l’entreprise a pu identifier les domaines et réseaux à l’origine du trafic invalide.

Protéger ses budgets marketing et la qualité des données

Ces profils ont été identifiés et désactivés localement avec pour objectif de « ne pas acheter sur ces emplacements. » En clair, il s’agit de ne payer que pour du trafic valide. L’objectif est également de garantir l’authenticité des indicateurs de performance et la qualité des données.

Des stratégies marketing dépendantes de la qualité des données

 

Plus globalement, cette prise de conscience de l’ampleur de la fraude digitale amène Renault à définir des protocoles pour le marketing visant à surveiller la fraude. L’enjeu pour l’industriel est en effet de protéger ses investissements et d’utiliser exclusivement ses budgets « pour s’adresser à des humains. »

James Feuillet-Palma insiste aussi sur la nécessité de « s’assurer de la qualité de l’analytics. Aujourd’hui, beaucoup de nos stratégies dépendent de la qualité des données qu’on collecte, notre first-party data. » Pas question donc de considérer des bots comme des clients.

La lutte contre la fraude pose aussi des questions de gouvernance. « C’est un point très important. Nous sommes capables de répondre à toute fraude qui nous affecte directement. Mais lorsqu’on compte différents partenaires comme des agences média et des solutions Adtech, comment les intègre-t-on dans une gouvernance afin d’éviter cette fraude qui nous porte préjudice à la marque et à notre marketing digital ? » s’interroge-t-il en guise de conclusion.