Jusqu’à présent le ciblage comportemental opéré sur Internet s’est quasiment exclusivement fait à partir de données de comportement observées sur Internet. Certains acteurs proposent désormais d’introduire l’utilisation de données issues de comportements off line, c’est à dire de comportements observés et enregistrés en dehors de l’usage d’Internet (abonnements presse, achats points de ventes ou VPC, enquêtes,..).

Cette intention est moins innovante qu’elle n’y parait, car elle était déjà à l’origine du projet de rapprochement entre Abacus (spécialiste américain des mégabases) et Doubleclick qui avait été tant décrié il y a quelques années.

Pour que des données comportementales off line puissent être affectées à un profil anonyme d’internaute, c’est à dire à son cookie, il faut d’abord que celui-ci s’identifie en ligne, car les données off line sont liées originellement à un individu clairement identifié. Cette identification peut se faire à partir du couple prénom / nom ou plus précisément à partir d’un match code utilisant les noms et prénoms ainsi que les données relatives à l’adresse. Lorsque l’identification d’un internaute figurant dans une base de données est faite, le profil est à nouveau anonymé pour le ciblage comportemental.

L’utilisation de données off line peut se faire dans une logique de reciblage site ou sur pour une offre réseau. Elle peut être basée sur des historiques d’achats ou sur d’autres types de données.

L’utilisation de données d’achats off line est plus simple à mettre en oeuvre dans un dispositif de reciblage site, c’est à dire dans un contexte ou l’annonceur cible ses propres clients. Cette pratique présente surtout un potentiel pour des sites ayant une activité de vente multicanal, elle permet au site marchand d’avoir une vision globale de son client et permet aussi de cibler des offres pour des profils de clientèle qui utilisent Internet pour faire leur choix, mais pas pour opérer une commande. Elle présente également un fort potentiel pour les acteurs qui gèrent des programmes de fidélité par carte, comme par exemple des acteurs de la grande distribution, et qui ont ainsi énormément de données off line sur leurs clients.

Les historiques d’achats peuvent également être utilisés dans une logique de réseau publicitaire, mais cela nécessite d’avoir accès à une base de données d’achats mutualisée.

D’autres types d’informations collectées off line peuvent être utilisées pour du ciblage comportemental. La société Axciom à travers son offre RTCG (Real Time Customer Recognition) permet notamment de reconnaître les internautes figurant dans sa mégabase qui recense environ 25% des foyers français avec pour chaque foyer plusieurs centaines d’items renseignés à partir d’une enquête essentiellement postale. Cette reconnaissance n’est pour l’instant apparemment pas utilisée pour un ciblage comportemental réseau, mais elle pourrait l’être éventuellement à l’avenir.

On peut penser que l’utilisation de données collectées off line est une des voies d’évolution du ciblage comportemental. Les barrières techniques à ces types de pratiques ont été notamment largement abaissées.