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Device ID (ID de l’appareil)

Un device ID est un identifiant anonyme composé d’une combinaison de chiffres et de lettres, et associé à un seul appareil mobile : smartphone, tablette ou appareil portable tel que montre intelligente.

Qu’est-ce qu’un device ID ?

L’identifiant est anonyme et ne contient pas d’informations personnelles identifiables (les PII, pour « personally identifiable information ») telles que le nom, l’adresse électronique, l’adresse ou le numéro de carte de crédit. Elles peuvent être récupérées par n’importe quelle application installée sur l’appareil, ce qui permet aux marketeurs et aux développeurs de mesurer les activités de leurs utilisateurs dans le cadre de campagnes, sans avoir accès aux informations personnelles.

Toutefois, ces derniers temps, on observe un changement radical en ce qui concerne la protection de la vie privée des consommateurs, avec une préférence pour les données agrégées plutôt que pour les données recueillies au niveau de l’utilisateur. Le changement le plus notable est l’introduction par Apple de l’AppTrackingTransparency (ATT) et l’obligation pour les propriétaires d’applications d’obtenir l’autorisation d’accéder à l’ID d’appareil de l’utilisateur (voir plus loin).

Différents types de device ID

Il existe deux types principaux de device ID mobiles. Apple utilise l’ID pour les annonceurs (IDFA, pour « ID for Advertisers ») et Android utilise l’ID pour les annonceurs de Google (le Google Advertiser ID ou « GAID ») . Ils fonctionnent essentiellement de la même manière et visent à relier les actions d’un utilisateur à une campagne publicitaire, à une installation et à des activités in-app. 

L’Apple IDFA se présente en majuscules. Il s’agit d’une combinaison de 8 chiffres, d’un tiret et de trois séries de 4 chiffres. Un exemple :

Le GAID se présente sous le même format, mais utilise des lettres minuscules, comme suit :

Il est important de noter qu’après la version 14.5 d’iOS, l’IDFA ne sera disponible pour les propriétaires d’applications et les marketeurs que si l’utilisateur y a consenti. Plus d’informations à ce sujet ici.

À quoi sert le device ID ?

Le device ID est utilisé principalement pour mesurer et reconstituer les chaînes d’engagement avant l’installation, l’installation elle-même, et les événements in-app ensuite. Il s’agit donc d’un outil important pour attribuer leurs activités de marketing et cartographier le parcours utilisateur. 

Établir une correspondance entre le device ID et les interactions de l’utilisateur est l’une des méthodes d’attribution les plus fiables et les plus précises, car il s’agit d’une méthode de mesure dite « déterministe ».  

L’attribution déterministe utilise un device ID pour identifier le même utilisateur à travers plusieurs canaux et interactions, mesurant ainsi son comportement et ses choix avec une précision de 100 %. 

L’identification de l’appareil permet donc, aussi, de personnaliser l’expérience utilisateur en lui proposant des publicités et des services plus adaptés. 

Il est en effet plus aisé de segmenter l’audience en regroupant les utilisateurs par type d’appareil, par habitudes d’utilisation, etc.

Enfin, les device ID aident les propriétaires d’applications à mieux comprendre le degré d’engagement des utilisateurs au sein de leur application en recueillant des données in-app. Des abandons – churn – une prise de distance, une loyauté accrue et génératrice de revenus ? Des indications précieuses pourront être analysées.

Comment cela fonctionne ?

Le device ID peut être récupéré par toute application installée, une fois qu’elle est lancée pour la première fois.

Après ce premier lancement, le device ID peut donc être utilisé à des fins d’attribution. 

Prenons l’exemple de l’attribution de l’installation d’une application. 

Un utilisateur clique sur une publicité pour une application. Leur clic les dirige vers le store d’applications de leur choix (Google Play ou Apple App Store), pour télécharger ladite application. 

Une fois installée et lancée pour la première fois, le mécanisme de l’application, connu sous le nom de « attribution Software Development Kit » ou « SDK », se déclenche. Il part ensuite à la recherche d’un clic ou d’un ID de « vue » correspondant, dans sa base de données. 

Si le SDK trouve une correspondance dans la fenêtre d’attribution, la publicité se voit alors attribuer le crédit de l’installation. 

Comment trouver le device ID sur votre appareil

Cela n’est pas difficile. 

Pour un Android, tapez“*#*#8255#*#*” sur le clavier. Dès que vous aurez tapé le dernier chiffre, le service GTalk s’affichera et vous pourrez voir le device ID.

Pour un appareil Apple, vous pouvez télécharger “My device IDFA by Appsflyer” depuis l’App store .

Questions relatives aux développements récents sur la confidentialité

Depuis la sortie d’iOS 14, Apple exige le consentement des utilisateurs pour que les applications puisse accéder à leur IDFA. Il s’agit du plus récent d’une longue série de changements visant à protéger la vie privée des consommateurs. 

Avant l’IDFA, Apple utilisait une fonction appelée Unique Device Identifier (UDID). Son fonctionnement est similaire à celui de l’IDFA, dans la mesure où il s’agit d’un identifiant pour un seul appareil. La différence réside dans le fait que l’UDID ne peut pas être réinitialisé, ce qui a été considéré comme problématique pour la protection de la vie privée, et a finalement été remplacé en 2012.  

En 2016, Apple a introduit le suivi limité des publicités(le Limited Ad Tracking, ou LAT), qui permet aux utilisateurs de refuser le “suivi”. Si un utilisateur a activé le LAT, son IDFA apparaît sous la forme d’une chaîne de zéros. 

Toutefois, ce n’est qu’en juin 2020 que les choses ont radicalement changé. Jusqu’à présent, l’IDFA restait la valeur par défaut et l’utilisateur devait faire la démarche active pour actionner le LAT, et garder sa confidentialité. 

Dans le cadre du nouveau AppTrackingTransparency (ATT) d’Apple, les choses s’inversent : le propriétaire de l’application doit d’abord et au préalable obtenir l’autorisation de l’utilisateur pour accéder à son IDFA, faute de quoi il n’y a pas accès. 

L’avenir des mesures avec (ou sans) les devices ID

L’avenir de la mesure doit donc être envisagé dans le contexte d’une protection accrue de la vie privée. L’un des principaux changements est le passage de données au niveau de l’utilisateur vers des données agrégées. Les propriétaires d’applications ne peuvent plus s’appuyer sur des informations détaillées utilisateur par utilisateur. Au lieu de cela, les données sont regroupées, ce qui contourne la mesure au niveau de l’individu et permet plutôt de repérer des tendances.  

Ceci dit, n’oubliez pas que pour les utilisateurs d’iOS ayant choisi le ATT, il n’y aura aucun changement dans la manière dont l’ID de l’appareil est utilisé. 

Mais pour ceux qui n’y consentent pas, ce qui devrait être la majorité, il existe un certain nombre de méthodes alternatives permettant d’attribuer les activités de marketing.

Le SKAdNetwork 

LeSKAdNetwork est le mécanisme d’attribution « déterministe» ou « probabiliste » d’Apple qui regroupe les données d’attribution pour les applications iOS Il s’agit d’un cadre qui prend en compte la confidentialité et recense les installations et les performances des campagnes, sans compromettre l’identité des utilisateurs pour autant. 

Le SKAdNetwork présente plusieurs limites, notamment celle de fournir des données limitées qui ne captent que des signaux très précoces dans le parcours du consommateur. Ces limitations rendent difficiles l’attribution, le remarketing et l’optimisation. Des organisations tierces telles que le Mobile Measurement Partners (MMP) proposent des solutions qui intègrent les données SK et offrent des informations pertinentes. Il existe également d’autres solutions qui peuvent aider à résoudre ce soucis de limitation. 

Le Machine learning et l’analyse prédictive

Les algorithmes de machine learning peuvent aider à comprendre les tendances de comportement des utilisateurs, afin de prédire leur valeur au fil du temps au regard des campagnes. 

L’attribution probabiliste agrégée joue également un rôle clé à l’ère de la protection de la vie privée, en combinant différentes méthodes probabilistes qui exposent les informations à un niveau agrégé uniquement. En effet, couplé au machine learning dans le cadre de la modélisation probabiliste, les données agrégées peuvent fournir les mêmes niveaux de précision qu’auparavant, tout en respectant des critères stricts de confidentialité. 

Dans iOS 14.5, les données sont très limitées. Il est donc essentiel de pouvoir prédire le succès d’une campagne dès le début et de l’optimiser en conséquence. 

L’incrémentalité

Les tests d’incrémentalité, grâce à leur mécanisme de contrôle et de test, fournissent aux marketeurs des données qui informent de la valeur réelle générée par les efforts marketing. Ces test permettent notamment de déterminer la part de l’activité qui résulte d’une campagne, et celle qui aurait été réalisée de manière organique. 

La mesure de l’incrémentalité est un autre outil important, car elle contribue à renforcer la confiance dans le succès d’une campagne en procurant une dimension d’analyse supplémentaire. 

Le parcours « web-to-app »

Ce parcours, ou « flow » permet à un utilisateur de passer d’une page Web à une application correspondante. De plus en plus, le web mobile est considéré comme un premier point de contact crucial, car c’est par ce biais que les consommateurs découvrent une marque et ses offres. 

Dans le contexte d’iOS 14.5, la bascule entre le web et l’application est désormais un outil marketing essentiel qui aide à « relier les points » sans avoir recours à l’IDFA. Comment ? Puisque le parcours utilisateur se compose de réseaux publicitaires et/ou de médias propriétaires, il n’est pas nécessaire de collecter l’IDFA à des fins d’attribution. Les first-party data peuvent être exploitées afin d’optimiser l’expérience. 

Points clés à retenir

Alors que les devices ID ont joué un rôle relativement central dans l’écosystème mobile en ce qui concerne la mesure et l’optimisation, l’essor des mises à jour centrées sur le respect de la vie privée a légèrement diminué leur importance pour les marketeurs d’applications.  

1. Les devices ID ont été l’un des moyens les plus précis et les plus fiables de faire relier un utilisateur à une action et, en tant que tels, ont constitué une méthode de mesure clé pour l’attribution. 
2. Il existe deux types de devices ID : le GAID pour Android et l’IDFA pour Apple.
3. Les devices ID aident à cartographier le parcours utilisateur et à comprendre ses préférences. 
4. Les identifiants permettent une segmentation granulaire de l’audience, ce qui peut aider à optimiser et à améliorer leurs campagnes.
5. En vertu du nouveau cadre ATT, les propriétaires d’applications devront demander l’autorisation d’accès à l’IDFA d’un utilisateur sur les appareils iOS. 
6. Sans identification de l’appareil, l’attribution dans les applications iOS se fera via SKAdNetwork, ce qui représente un défi pour les marketeurs en raison des données limitées. Toutefois, des solutions complémentaires qui incluent le Machine learning, l’incrémentalité et les flow dit « Web-to-app » contribueront à combler les lacunes.