L’avenir du marketing automobile, selon Karin Immenroth (Mediaplus)

L’industrie automobile est en pleine mutation radicale. Marchés volatils, incertitudes géopolitiques, nouveaux entrants et bouleversements technologiques redéfinissent les exigences du marketing. Le marketing automobile d’aujourd’hui doit être intelligent, scalable et axé sur les données. Le type d’architecture de données nécessaire, et la façon dont les données peuvent être exploitées en marketing, dépend en grande partie de la position du constructeur sur son marché.

Le marketing automobile moderne se compare à la conduite semi-autonome : l’humain reste au volant, et pourtant des millions de points de données en arrière-plan maintiennent la campagne, et donc le succès de l’entreprise, sur la bonne trajectoire. Les données first-party et des insights plus larges de marché sont indispensables. Seuls les constructeurs qui collectent, enrichissent et sécurisent systématiquement leurs données pourront, à long terme, se libérer des plateformes externes et bâtir leurs propres modèles économiques scalables.

Mais quelles données sont décisives ? Et comment peuvent-elles être exploitées de manière rentable? La réponse dépend du marché et du profil de la marque: acteur établi ou challenger? Modèle thermique ou électrique ? Segment premium ou marché de volume? Acheteurs particuliers ou clients flottes ? Au final, la question clé reste la même : il ne s’agit pas seulement de « Qui détient les données? » mais de « Qui les utilise avec efficacité stratégique et assurance? »

Les données comme boussole sur les nouveaux marchés

L’entrée sur un nouveau marché géographique pose des défis particuliers pour les constructeurs. En tant que nouvel arrivant, les données first-party fiables font souvent défaut. Le comportement des consommateurs, les usages médias et les segments d’audience diffèrent du marché d’origine, les enseignements passés manquent et les mécanismes familiers ne s’appliquent plus.

À ce stade, l’effort doit porter sur le déverrouillage systématique des données. Des sources externes comme les études de marché, les statistiques de mobilité, les analyses de pouvoir d’achat ou les schémas d’usage médias fournissent une orientation initiale. En parallèle, les premières campagnes peuvent être conçues non seulement pour générer de la portée mais aussi des insights exploitables sur le comportement des utilisateurs, par exemple via des marchés tests, des tests A/B ou des déploiements régionaux.

L’objectif est d’élaborer des hypothèses fiables sur les audiences, les canaux et les messages avec un effort maîtrisé, puis d’affiner les mesures marketing de façon itérative et data-driven. Surtout, cette approche permet d’apprendre vite tout en réduisant les risques.

Marchés établis : connecter et activer les données

Les marques établies, en revanche, évoluent dans une réalité de données totalement différente, et avec des objectifs distincts. Leur stratégie porte moins sur la largeur que sur la profondeur. De vastes volumes de données sont généralement disponibles, mais souvent fragmentés dans de nombreux silos, internes et externes: systèmes CRM, points de contact digitaux, rapports de concessionnaires, données médias et après-vente, fréquemment dans des formats incompatibles et utilisés isolément par différentes unités métiers.

Les constructeurs savent en général qui sont leurs clients, quel véhicule ils conduisent et quand leur contrat/lease arrive à échéance. Le défi n’est pas la collecte mais l’orchestration et l’activation, à travers les canaux et de manière automatisée. Des modèles de données harmonisés, des tableaux de bord centraux et des structures de reporting intégrées couvrant l’ensemble des parties prenantes aident à relier les sources pertinentes. Cela fournit la base d’un ciblage plus précis, d’une gestion budgétaire plus efficiente et, élément crucial, d’une mesurabilité de l’efficacité publicitaire.

L’architecture de données comme avantage stratégique

Dans le secteur automobile, les données proviennent de sources très diverses, des configurateurs en ligne aux CRM en passant par les véhicules connectés. La capacité à regrouper ces données de façon utile et à en évaluer le potentiel marketing et commercial devient un avantage concurrentiel décisif.

Type de données	Source	Contrôle / Transparence	Qualité	Exemples dans l’industrie automobile
First-Party	Canaux propres / clients	Élevé	Élevée	Interactions site web, essais, CRM
Zero-Party	Contribution volontaire des clients	Très élevé	Très élevée	Enquêtes, listes de souhaits, déclarations de préférences
Second-Party	Entreprises partenaires	Moyen	Moyen à élevée	Données d’assureurs, partenaires d’atelier
Third-Party	Fournisseurs de données externes	Faible	Faible à moyen	Données d’audience ou de marché achetées à l’extérieur

Une planification de campagne intégrée, data-driven et internationale ainsi qu’une stratégie média requièrent aussi le lien d’un grand nombre de jeux de données externes via une architecture de données intelligente. Cela inclut les données de marché, les données de performance en temps réel issues des campagnes en cours et le ROI média. Un levier important consiste également à intégrer les données de campagne et de commandes du constructeur. Cela permet de révéler des corrélations directes entre performance média et ventes, et d’optimiser les campagnes en continu.

Beaucoup de constructeurs hésitent toutefois à intégrer des données opérationnelles de ventes dans le périmètre marketing, par souci de confidentialité ou en raison de la complexité système. Pourtant, avec la bonne architecture de données et des principes de « privacy-by-design », ces obstacles peuvent être levés.

Pourquoi la décentralisation importe : le principe du Data Mesh

Une approche moderne d’organisation des données est le concept de Data Mesh. Ce modèle décentralisé permet aux données de rester au niveau des marques, des marchés et des agences, tout en restant accessibles via des standards et des interfaces partagées. Ainsi, la souveraineté des données est préservée sans sacrifier les synergies.

Idéalement, cela inclut des données de toutes les étapes du funnel, de la notoriété à la pertinence jusqu’à la conversion. Un algorithme piloté par l’IA peut ensuite calculer le mix média le plus efficace parmi des millions de combinaisons.

Les tableaux de bord comme base d’optimisation

Ce que le cockpit est au pilote, le tableau de bord central l’est au marketeur : un centre de contrôle pour le marketing data-driven. Il consolide toutes les informations pertinentes, de la performance média aux réactions d’audience en passant par les flux budgétaires, et forme la base d’une prise de décision précise.

Comme chaque constructeur priorise des KPI différents, les tableaux de bord doivent être taillés sur mesure. Outre les métriques à court terme des canaux digitaux, des indicateurs de marque à long terme tels que la notoriété ou l’affinité sont également essentiels, en particulier pour évaluer les stratégies de brandformance qui combinent performance et branding.

Une forte campagne TV qui génère de la recherche en ligne et des points de contact peut, par exemple, augmenter significativement l’efficience du retargeting digital. Les tableaux de bord intégrés qui reflètent ces deux mondes apportent une valeur réelle.

Rendre la compétence data scalable pour les clients et les agences

En période de pression commerciale et de forte volatilité, le travail data-driven devient un facteur central de succès. Il est d’autant plus important que les enseignements soient partagés au sein des organisations, tant chez les constructeurs qu’entre leurs agences.

Installer un hub central de collecte et de diffusion des insights de campagne est essentiel. Cela permet de scaler les succès à l’international, de raccourcir les cycles d’optimisation et d’allouer les budgets de façon plus efficiente.

Prenons l’exemple de la génération créative dynamique : produire des assets sur mesure pour chaque modèle et segment d’audience est techniquement possible, mais coûteux. En pratique, des créatifs à l’échelle, conçus pour un usage global, apportent souvent de meilleurs résultats avec un effort moindre.

Taxonomie : le fondement de toute stratégie de données

Pour utiliser les données efficacement, il faut d’abord les collecter correctement, surtout dans des structures internationales. Des conventions de nommage différentes entraînent rapidement une collecte incohérente et des erreurs de reporting. Cela peut paraître trivial, mais à l’échelle globale c’en est tout sauf.

Si plusieurs collègues travaillent sur une campagne avec des logiques de classement différentes, les fichiers et liens d’une même activité peuvent porter des libellés incohérents, rendant le monitoring et le contrôle précis difficiles.

Avec un logiciel de taxonomie dédié (le « OneBuilder »), bannières, assets et liens peuvent être nommés de manière cohérente, éliminant l’interprétation individuelle. Cela garantit un tracking et une attribution fiables des supports de campagne, et permet de récupérer les insights à travers les marchés en temps réel d’un simple clic.

Conclusion : la stratégie data n’est pas optionnelle, elle est essentielle

Le marketing automobile est complexe et le travail axé sur les données n’est plus un « nice-to-have » mais une exigence fondamentale. Qu’il s’agisse d’entrer sur de nouveaux marchés ou d’opérer sur des marchés matures : seuls ceux qui structurent intelligemment leurs données, les organisent de façon décentralisée et les activent opérationnellement assureront une efficacité durable, un impact mesurable et une différenciation sur le long terme.

- Opinion de Karin Immenroth, Global Chief Data Officer et Managing Director, chez Mediaplus Group