L’expression “Lookalike” est une expression anglo-saxonne signifiant “avoir l’air”. Ce terme a de nombreuses déclinaisons dans divers domaines, mais tous ont le point commun qu’ils font référence à quelque chose ayant plus ou moins les mêmes attributs que l’objet cible.
En marketing digital, une cible dite lookalike est un segment de visiteurs dont les comportements sont semblables à ceux d’un échantillon connu sur des carrefours d’audience (Site média, Google, Facebook ou autre).
Pour construire des profils “look alike”, vous pouvez vous baser sur vos First Party Data afin de déterminer votre cœur de cible avec leurs habitudes, leurs caractéristiques, leurs points communs… Le regroupement de ces données en segments homogènes (ou lookalikes) se réalise d’abord au travers des informations socio-démographiques venant des profils des utilisateurs. Dans la plupart des cas, ces enregistrements sont enrichis de données comportementales issues des parcours des visiteurs et de leurs centres d’intérêt. Il est également possible de compléter la démarche de détermination d’un look-alike en recourant à des données tierces ou Third Party Data.
Avec cette base de données ainsi créée, la plateforme où vous souhaitez communiquer (Facebook, LinkedIn, Google…) se chargera de croiser les caractéristiques de votre audience pour sélectionner les profils similaires (“lookalike”) et ainsi étendre votre audience.
Souvent confondues car en réalité très proches l’un de l’autre, ces deux techniques marketing sont différentes sur certains points :
Le retargeting : permet de cibler les visiteurs d’un site web avec une campagne de publicité display qui les suivra sur d’autres sites web grâce à leur identification par un cookie. Dans le cadre du retargeting, si un consommateur s’intéresse à un produit, la régie publicitaire lui affichera le même produit lors de ses prochaines visites.
Le "lookalike": comme nous l’avons évoqué précédemment, l’algorithme se base sur des profils similaires donc quand celui-ci détecte que les consommateurs qui aiment un produit, par exemple le Nutella, sont également susceptibles d’acheter du Coca-Cola. Dans ce cas, il présentera Coca-Cola à cet utilisateur lors de sa prochaine visite, car son appartenance à ce segment présuppose qu’il est susceptible de reproduire le même comportement que les autres membres de cette cible.
Dans le domaine du Drive-to-Store, les inventaires publicitaires sont larges et il faut par conséquent apporter un soin particulier dans l’optimisation du ciblage des messages.
Afin d’améliorer l’efficacité de leurs campagnes de publicité digitale, les annonceurs doivent donc s’attacher à chercher des profils similaires à ceux des clients s’étant rendus en magasin précédemment ou ayant acheté des produits similaires.