À quels nouveaux enjeux répond la Data Clean Room ?
- La fin progressive des cookies tiers : La Data Clean Room est une alternative puissante et efficace aux cookies tiers. Elle permet aux annonceurs de travailler sur des insights utiles à partir des données accessibles, tout en respectant les exigences de confidentialité et de protection des données des utilisateurs.
- La confidentialité des données : La Data Clean Room garantit un haut niveau de confidentialité des données, empêchant l’accès direct à celles considérées comme sensibles.
- La collaboration sécurisée : La Data Clean Room offre un environnement sécurisé dans lequel les différentes parties peuvent partager leurs données sans compromettre la confidentialité. Nos clients ont en effet souvent besoin de collaborer et d’échanger des données pour développer de nouvelles idées, de nouveaux produits ou des modèles d’apprentissage automatique.
- L’analyse des données à grande échelle : La Data Clean Room fournit un espace contrôlé où l’on peut effectuer des analyses sur des ensembles de données volumineux et hétérogènes. Cela permet de combiner différentes sources de données et d’obtenir des informations infiniment plus riches et plus précises.
- La conformité réglementaire : La Data Clean Room de Weborama permet l’analyse approfondie des données tout en respectant la réglementation sur la confidentialité des données qui imposent des restrictions strictes sur la collecte, l’utilisation et le partage des données personnelles.
- L’éthique et la transparence : La Data Clean Room de Weborama a été conçue pour être transparente et équitable.
Quelle est l’utilité de la Data Clean Room ?
Les principaux avantages de la Data Clean Room sont de :
- Faciliter la collaboration entre différentes entités, en fournissant un espace de travail sécurisé, dans lequel elles peuvent partager leurs données sans révéler directement leur contenu ou leur source. Cela favorise en outre l’échange d’informations et les analyses conjointes tout en préservant la confidentialité des données.
- Garantir la protection des données sensibles, qui sont anonymisées, pseudonymisées ou agrégées, afin de prévenir tout accès non autorisé ou utilisation abusive des informations. La Data Clean Room permet ainsi de respecter les réglementations sur la confidentialité des données, de réduire les risques de violation de la vie privée et de maintenir la confiance des utilisateurs.
En résumé, la Data Clean Room vous offre un environnement sécurisé où l’on peut partager des données sans compromettre la confidentialité.
Pourquoi choisir la Data Clean Room de Weborama :
Les annonceurs font encore preuve d’une certaine timidité pour adopter les Data Clean Room. Pourquoi ? Elles peuvent être complexes et longues à installer, la maîtrise du SQL par les équipes internes étant nécessaire pour mettre en place ces cas d’usages. Certaines d’entre elles n’offrent qu’une vision partielle et encore trop rigide des données, à l’instar des walled-garden, limitant ainsi leur potentiel d’activation. Enfin, elles peuvent encore manquer de synchronicité et ne pas répondre aux besoins de temps réel.
Notre promesse, la meilleure Data Clean Room au service de la publicité et du marketing, est forte, suscite néanmoins un intérêt grandissant sur le marché de la publicité digitale. Les solutions proposées par Weborama visent à lever les freins traditionnels à l’adoption d’une Data Clean Room pour aider les acteurs à accélérer leur stratégie de data collaboration, sans compromis sur la maîtrise de leurs données.
Elles offrent notamment :
- Un cadre contractuel robuste et simplifié pour travailler sur des données sensibles ou confidentielles, sans compromettre leur sécurité ou leur confidentialité, et garantir une stratégie de data collaboration gagnant-gagnant avec ses partenaires (cadre entre le propriétaire fournisseur de la donnée et le client récepteur de la donnée)
- Une grande simplicité d’utilisation grâce à une solution no-code puissante et accessible à tous les métiers de l’entreprise (média, CRM, relation client, marketing, communication) pour briser les silos et développer les cas d’usage sans multiplier les investissements humains
- Une réelle interopérabilité avec une solution ouverte et multicloud, enrichie de nombreux connecteurs natifs pour bénéficier de l’ensemble de l’écosystème digital (et ne pas se limiter à un seul, avec Google ou Amazon par exemple…).
- Un accompagnement privilégié des acteurs locaux, qui sauront mettre à disposition une équipe d’experts dédiée pour tirer profit de toutes les opportunités issues de la Data Clean Room : monétisation first-party, enrichissement CRM, Marketing Automation, connaissance client activable, activation média, et fiabilité de la mesure.
- Un système modulable et évolutif qui s’adapte à l’écosystème technologique des éditeurs, retailers et annonceurs.
Les cas d’usages que Weborama a d’ores et déjà implémentés présentent de très bons résultats. Voici une sélection de trois cas d’usage déployés par Weborama sur sa Data Clean Room et largement plébiscités par ses clients :
Cas de monétisation first-party d’un acteur Automobile
Un acteur automobile souhaite valoriser sa donnée propriétaire en la mettant au service de partenaires affinitaires. La marque segmente ainsi sa donnée dans la Data Clean Room. Les données sont anonymisées, puis intersectées avec celles d’autres acteurs. Ces derniers peuvent ainsi proposer à leurs clients des prestations adaptées à leurs besoins à travers de l’activation média.
Par exemple, un acteur bancassurance peut proposer un crédit à la consommation aux clients souhaitant acheter un véhicule neuf à travers une campagne média ciblée.
Cas d’enrichissement CRM à des fins d’optimisation du Marketing Direct pour un acteur Bancaire
Un acteur bancaire souhaite enrichir son CRM de données intentionnistes pour personnaliser ses actions marketing et son parcours client.
Les données intentionnistes d’un grand acteur du marché immobilier offline et online (visiteurs, inscrits, clients, locataires, acheteurs, vendeurs…) sont désidentifiées et mises à disposition de la banque via la création de segments enrichis dans la Data Clean Room.
Directement activables, ces segments d’audience spécifiques nourrissent les stratégies publicitaires et marketing de la banque. Celle-ci peut identifier certains de ses clients qui développent un projet immobilier, ainsi que sa maturité, et personnaliser les messages qui leur sont envoyés, par l’intermédiaire de la personnalisation de leur espace client en ligne, par emailing, SMS ou lors d’autres actions.
Cas de mesure cross-canal pour un acteur FMCG
Un acteur FMCG souhaite comprendre l’impact de ses campagnes in-store et display sur les ventes en magasin et sur le Drive d’un de ses distributeurs.
La Data Clean Room dé-identifie et centralise la donnée retailer (ventes en magasin et en ligne de l’enseigne) et la donnée publicitaire obtenue grâce aux campagnes display et in-store de la marque.
En conciliant ces données, la marque obtient des insights sur trois indicateurs majeurs : les revenus générés, les ventes des concurrents en magasin et la rétention client au sein de la marque.
Le champ lexical autour de la Data Clean Room pour mieux comprendre ce vaste univers :
La Data Clean Room est une technologie qui permet de travailler sur des données sensibles sans compromettre leur sécurité ou leur confidentialité.
Dans une Data Clean Room, les données sont collectées auprès des utilisateurs par les éditeurs et stockées dans une zone sécurisée appelée « chambre de données propre ». Les annonceurs peuvent ensuite accéder à ces données pour effectuer des analyses et créer des segments d’audience, mais ils ne peuvent pas voir les données personnelles des utilisateurs.
La Data Clean Room permet ainsi d’assurer la sécurité et la confidentialité des données, tout en permettant d’effectuer des analyses précises et utiles.
La Data Collaboration est une pratique qui consiste à partager des données entre différentes organisations ou entreprises pour tirer parti de l’expertise et des ressources de chacune d’entre elles.
La Data Collaboration présente de nombreux avantages, tels que la réduction des coûts liés à la collecte et à l’analyse des données ; l’amélioration de la qualité des données grâce à la combinaison de sources différentes ; la découverte de nouvelles perspectives et de nouvelles opportunités avec l’expertise croisée ; la création de nouveaux produits et services à partir de données combinées.
CRM signifie Customer Relationship Management, une solution dédiée à la gestion de la relation client et garante d’une expérience client de qualité.
L’ID Graph est une représentation des identités en ligne d’un utilisateur ou d’un consommateur, qui regroupe les données provenant de différentes sources pour créer une vue unifiée de son profil numérique.
L’ID Graph est utilisé dans le domaine du marketing et de la publicité en ligne pour cibler des publicités et des contenus personnalisés en fonction des intérêts et des comportements de l’utilisateur. Il utilise des technologies de suivi et de collecte de données pour identifier les utilisateurs sur différents appareils et plateformes, et pour créer un profil complet de leurs activités en ligne. L’ID Graph est généralement construit à partir de plusieurs sources de données, telles que la navigation web, les activités d’achats en ligne, la localisation, les comportements avec les applications, les réseaux sociaux, etc.
Le Data Lake permet de stocker de grandes quantités de données brutes et non structurées provenant de différentes sources, sans nécessiter une organisation ou une transformation en amont.
Contrairement à une base de données traditionnelle, qui impose une structure rigide aux données stockées, un Data Lake stocke les données dans leur format brut, ce qui permet aux utilisateurs de les analyser et de les interpréter de manière flexible et personnalisée.
The Data Intelligence Platform réunit les technologies majeures de la publicité digitale au sein d’une même architecture, avec une grande souplesse d’utilisation. D’une part, les interfaces utilisateurs qui offrent la réalisation facile et rapide des cas d’usage (Cleanroom, Datalake, d’Insights, de Marketing Automation, de Connaissance Clients et de Mesure). D’autre part, les fonctionnalités avancées d’ingénierie et de data science qui permettent d’atteindre efficacement des objectifs plus ambitieux, notamment grâce à un Data Lake commun à tous les modules, ouvrant des perspectives illimitées pour les équipes d’experts data.
