L’exemple de Generali Austria montre comment les assureurs peuvent utiliser une nouvelle approche d’attribution pour obtenir des informations exploitables en temps réel afin d’optimiser les campagnes de publicité numérique et d’augmenter le nombre de leurs clients potentiels en ligne.
Le marketing numérique offre aujourd’hui aux entreprises des opportunités passionnantes. Elles peuvent utiliser l’énorme portée d’une variété de canaux : des sites web et des applications aux médias sociaux. Les technologies modernes fournissent des informations sur le comportement des utilisateurs, leur localisation ou leur situation de vie. Sur cette base, il est possible de s’adresser à des groupes cibles de manière plus individuelle que jamais par le biais de publicités personnalisées. Selon Bitkom, les entreprises allemandes dépenseront 30,9 milliards d’euros en publicité numérique en 2024. Avec succès : l’étude Bitkom « Digital Marketing in Germany » conclut que chaque euro investi a généré au moins 2,50 euros de revenus.
Optimiser la stratégie numérique
Dans sa dernière étude Digital Insurance Maturity Study 2025, Deloitte constate que le secteur de l’assurance est sous pression pour optimiser ses stratégies numériques : « Les clients attendent de leur prestataire qu’il leur offre un parcours numérique pratique à toutes les étapes – depuis la recherche d’informations, la souscription d’une police et le paiement, jusqu’à la déclaration d’un sinistre et la résiliation de la police. » En moyenne, cependant, les assureurs locaux ne répondent pas à ces attentes élevées dans tous les domaines. L’une des raisons en est qu’ils travaillent souvent avec des systèmes informatiques complexes et souvent obsolètes. Ces systèmes sont difficiles à intégrer à des solutions modernes et numériques. Pourtant, l’intégration de l’IA, du big data ou des analyses en temps réel dans ces systèmes est une condition sine qua non pour un marketing numérique compétitif.
Un autre obstacle est le parcours du client. Le processus de décision pour les produits d’assurance est long. Les utilisateurs ont souvent un nombre de points de contact supérieur à la moyenne jusqu’à ce qu’ils souscrivent une police. Et ce, aussi bien en ligne que hors ligne : sur les portails de comparaison, dans les médias sociaux et les moteurs de recherche, par le biais de brochures imprimées ou lors de consultations personnelles. En effet, les méthodes publicitaires traditionnelles et le contact personnel restent importants dans le secteur de l’assurance, qui vend des biens de confiance sensibles et exigeant des consultations, comme l’assurance-vie ou l’assurance-maladie complète. Une enquête menée auprès des compagnies membres du GDV montre qu’en 2024, plus d’un contrat d’assurance sur cinq (22 %) sera conclu par voie numérique. Cependant, un peu moins de 80 % des contrats ont été conclus avec une assistance personnelle. De plus, de nombreux utilisateurs changent d’appareil plusieurs fois au cours du processus : de l’ordinateur portable au smartphone et vice-versa. La vision du parcours client reste incomplète et les décisions budgétaires sont prises sur la base de données et d’hypothèses incohérentes.
Les assureurs dans un champ de tension complexe
Dans le paysage publicitaire hautement numérisé et dynamique d’aujourd’hui, l’industrie se trouve dans un champ de tension complexe : d’une part, il y a une pression croissante pour atteindre les groupes cibles avec des offres personnalisées et basées sur des données dans les canaux numériques. D’autre part, le contact personnel reste important. Un parcours numérique du client de bout en bout, qui conduirait à une base de données complète, n’est donc possible que dans une mesure limitée.
En outre, le traitement correct des technologies de suivi et des données de tiers provenant de plateformes externes devient de plus en plus complexe pour les annonceurs en Allemagne : l’accès aux données des utilisateurs et leur utilisation ont été restreints par des exigences réglementaires et des lois telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Le développement d’alternatives, telles que les stratégies pour les données de première partie provenant de systèmes propriétaires, est complexe, coûteux et exigeant en termes de main-d’œuvre. Cela conduit à une situation de données incomplètes, ce qui rend difficile la gestion efficace des campagnes numériques.
Selon le GDV, les principaux problèmes auxquels sont confrontés les assureurs en Allemagne sont la baisse de la mesurabilité, la forte pression réglementaire et la nécessité de combiner le marketing numérique avec le conseil, la confiance et les systèmes existants. Le défi ne réside donc pas seulement dans l’innovation technologique, mais aussi dans sa combinaison avec une utilisation contrôlée et conforme des canaux de publicité numérique.
Seules les campagnes basées sur des données correctes sont efficaces
Quels sont les canaux en ligne et hors ligne qui débouchent réellement sur des ventes ? Où les contacts avec les groupes cibles ont-ils été les plus nombreux ? Et où le marketing devrait-il donc investir son budget et ses ressources humaines à l’avenir ? Si vous ne souhaitez pas simplement enregistrer le dernier clic ou la dernière conversation avant la signature, mais que vous recherchez des réponses fiables, il n’y a pas d’autre solution que l’attribution précise. Depuis des décennies, les professionnels de la publicité tentent de déterminer l’efficacité de leurs campagnes. L’objectif de cette mesure, connue sous le nom d’attribution, est d’utiliser les budgets publicitaires de la manière la plus efficace possible. Des informations fiables sur les clients existants et les nouveaux clients sont cruciales pour la réussite de l’entreprise. Ces dernières années, l’utilisation des cookies a été fortement limitée par des exigences techniques et réglementaires. En conséquence, le marketing à la performance manque de données importantes pour l’analyse et la planification.
En outre, des contradictions apparaissent entre les plateformes : différents fournisseurs tels que Google, Microsoft Ads, Meta ou Tiktok fournissent des chiffres différents avec leurs propres méthodes de mesure. À cela s’ajoute le parcours complexe du client décrit ci-dessus. Dans cette situation, les modèles d’attribution traditionnels ne sont pas d’une grande aide pour prendre des décisions basées sur des analyses de données fiables et pour allouer des budgets de manière ciblée et efficace. Selon l’enquête MMA Global 2024, plus de 61 % des responsables marketing admettent qu’ils ne font plus confiance à leurs mesures d’attribution. Les équipes marketing sont confrontées à un dilemme en matière d’attribution.
Generali Austria, pionnier d’une nouvelle approche d’attribution
L’exemple de Generali Austria et de Nexoya montre comment une base de données correcte et complète peut être déterminée pour l’optimisation réussie des campagnes publicitaires numériques. Nexoya, une plateforme d’attribution et d’optimisation cross-canal basée sur l’IA, a développé une attribution intégrée basée sur la régression (RBA). Cette fonctionnalité respectueuse de la vie privée surmonte les limites des analyses basées sur les cookies et les pixels et fournit des informations exploitables en temps réel.
Chaque semaine, chaque utilisateur reçoit des recommandations actualisées en matière de budget et d’objectifs pour toutes les campagnes et tous les canaux de marketing, qu’il peut mettre en œuvre d’un simple clic de souris. En analysant les données chronologiques historiques, qui sont régulièrement mises à jour, le système peut reconstituer statistiquement l’impact réel de chaque canal. Les données de performance des canaux, mises à jour en permanence, servent de « mini-expériences » pour l’attribution afin d’améliorer la régression.
Il s’agit d’une approche totalement nouvelle : pour la première fois, Nexoya combine l’attribution statistique avec des expériences hebdomadaires alimentées par des données provenant de plus de 40 plateformes intégrables. Cette interaction change la façon dont les budgets sont gérés : Les équipes marketing ne reçoivent pas seulement des chiffres, mais un assistant basé sur l’IA qui apprend en permanence, met en œuvre immédiatement et alloue les budgets là où ils ont vraiment un impact.
Le potentiel de la nouvelle méthode d’attribution a déjà été démontré dans la pratique : Generali Austria a été l’un des premiers clients intéressés par la nouvelle approche d’attribution de Nexoya. L’entreprise fait partie du groupe Generali, un groupe d’assurance mondial de premier plan. L’équipe marketing menait des campagnes multicanal via Meta, Google Ads et DV360. Cependant, elle ne disposait pas d’une image fiable du canal qui contribuait réellement à l’obtention de leads dans le CRM. L’attribution propre à la plateforme à partir de Meta, Google Ads et Google Analytics 4 fournissait des données contradictoires, car différents canaux revendiquaient les mêmes demandes de devis. Les modèles de dernière touche ne pouvaient pas refléter la contribution des campagnes de sensibilisation à la marque et les résultats du CRM n’étaient pas visibles pour les plateformes publicitaires. Dans ces conditions, il n’était pas possible d’optimiser le budget entre les différents canaux.
Résultat : 18,8 % de prospects en ligne en plus dans le système de gestion de la relation client.
L’équipe marketing a formulé l’objectif spécifique d’optimiser les prospects en ligne. Le dilemme de l’attribution pourrait être résolu en créant une « vérité de performance » rapide et numérique à travers les jardins clos, basée sur des données de première partie provenant du propre CRM de l’entreprise. La condition préalable était une bonne qualité des données : Une attribution réussie nécessite au moins deux ans de données historiques. Au lieu de pixels ou de cookies, les dépenses bihebdomadaires et les changements de performance sont utilisés comme des mini-expériences contrôlées. Le modèle apprend la contribution incrémentale de chaque canal directement à partir des données CRM des prospects et non à partir des clics ou des événements de la plateforme. Il est donc conforme aux règles de confidentialité et indépendant de tout suivi fragile au niveau de l’utilisateur.
En l’espace de quelques mois, le service marketing a augmenté le nombre de leads en ligne mesurés dans le CRM en combinant l’attribution, l’optimisation budgétaire basée sur l’IA et les simulations. Une base décisionnelle fiable pour la distribution des budgets cross-canal a été créée sur la base des données de l’entreprise. Les campagnes ont bénéficié de cycles de décision plus rapides. La planification des médias n’était plus statique, mais dynamique.
Grâce au modèle d’attribution uniforme pour tous les canaux, les chiffres clés contradictoires appartiennent au passé. Enfin, l’attribution et l’optimisation ont été combinées sur une seule plateforme. Romina Knaus, Digital Media Manager chez Generali Austria, souligne : « Avec Nexoya, nous avons généré 18,8 % de leads en ligne supplémentaires grâce à la méthode d’attribution innovante. Les données de Nexoya mettent fin à la spéculation et nous aident à améliorer nos performances. »
Auteur invité : Roger Gatti
Roger Gatti , stratège produit, est vice-président du produit et du marketing chez Nexoya AG à Zurich depuis 2024. Auparavant, en tant que Chief Product Officer chez 1plusX, il a dirigé le développement de la plateforme de gestion des données basée sur l’IA et a travaillé dans la gestion des produits chez le fournisseur suisse de technologie financière Crealogix ainsi que chez Google et Swisscom.
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