- Introduction et historique de la monétisation de données :
La gestion des données a toujours été un élément essentiel de la stratégie marketing, et qui n’a jamais cessé d’évoluer depuis la révolution numérique. Historiquement limitées aux ventes et aux interactions directes avec les clients, les données se sont multipliées massivement avec l’avènement d’Internet et des technologies numériques, offrant ainsi aux entreprises une compréhension beaucoup plus fine des comportements des consommateurs.
Dans l’ère numérique, les données sont devenues plus accessibles, diversifiées et volumineuses. Leur abondance a d’ailleurs donné naissance au concept de « big data » et à des techniques de marketing avancées telles que la personnalisation et le ciblage.
L’explosion de la gestion des données dans le marketing a amené les différents acteurs à une prise de conscience générale concernant la vie privée des consommateurs et les réglementations telles que le RGPD en Europe. Ces réglementations ont permis de créer de nouvelles règles sur la collecte, le traitement et le partage des données personnelles, oubligeant les entreprises à adopter des pratiques plus transparentes et sécurisées.
D’autre part, l’abandon progressif des cookies tiers, impulsé par une exigence croissante en matière de protection de la vie privée des utilisateurs, représente un tournant majeur dans le secteur de la publicité digitale. En réponse à cette transformation majeure, l’industrie explore des méthodes alternatives, dont les Data Clean Rooms, qui permettent une monétisation des données respectueuse de la confidentialité. Ces solutions sécurisées facilitent ainsi le partage contrôlé de données, sans compromettre la vie privée, adaptant ainsi le marketing numérique à un futur sans cookies tiers. Ce changement met en lumière l’importance de l’innovation dans le respect des normes de confidentialité, ouvrant la voie à des stratégies marketing plus éthiques et centrées sur l’utilisateur.
Dans ce contexte, la fin des cookies tiers s’apparente à une véritable révolution, obligeant les entreprises à repenser leurs stratégies de ciblage et de personnalisation. Cette évolution vers un environnement sans cookies tiers encourage les acteurs de la publicité digitale à se tourner vers l’utilisation de solutions respectueuses de la confidentialité, comme les Data Clean Rooms, pour une gestion des données plus sécurisée et conforme.
Pour relever ce défi, les entreprises ont commencé à adopter des approches plus respectueuses de la confidentialité dans la gestion des données. En particulier, des techniques d’anonymisation pour traiter les données de manière à respecter la vie privée des individus, tout en tirant parti des insights qu’elles offrent.
- Définition de la Data Clean Room.
La Data Clean Room est une solution permettant aux professionnels de la publicité et du marketing de maintenir une approche personnalisée et efficace de la gestion des données tout en respectant les nouvelles normes de confidentialité. Elle permet aux annonceurs de travailler sur des insights utiles à partir des données accessibles, tout en respectant les exigences de protection des données des utilisateurs.
- Comment est organisée la Data Clean Room :
Au centre de l’écosystème digital moderne, la Data Clean Room se positionne comme un pivot stratégique pour la gestion des données. Cette plateforme devient le réceptacle de toutes vos données first-party – qu’il s’agisse des informations issues de la navigation de votre site, de votre CRM, des données d’engagement ou encore des cartes de fidélité. En somme, tout ce qui constitue votre patrimoine data peut être intégré dans la Data Clean Room.
Au sein de cette infrastructure, un processus clé se déroule : le croisement de vos données avec celles d’autres entités, éditeurs, régies publicitaires ou autres annonceurs. Cette association, ou matching, transforme les données en une ressource unique centralisée, ouvrant la voie à une multitude d’applications. Que ce soit pour la monétisation, l’enrichissement de la connaissance client, ou l’amélioration de votre CRM grâce aux insights externes, la Data Clean Room facilite une approche sur mesure et stratégiquement alignée sur vos objectifs. Le matching des données s’opèrent en respectant les Golden Rules, c’est-à-dire qu’elle ne doit jamais permettre aux IIP, telles que les identifiants, les adresses électroniques ou toute autre information liée aux IIP, de sortir de l’environnement ou d’être partagées en dehors de la data clean room.
L’acte de matching est défini en étroite collaboration avec les partenaires, pour établir les modalités afin de maximiser l’utilité et l’efficacité de cette intégration de données. Ce cadre n’est pas seulement technique mais aussi sécuritaire et légal, assurant que toutes les données sont traitées de manière transparente et que l’identité des parties reste protégée, conformément aux standards de confidentialité et de RGPD.
Weborama permet cette approche en développant un cadre légal exhaustif qui distingue clairement le « data owner » (celui qui partage ses données) du « data provider » (celui qui reçoit les données), simplifiant ainsi la collaboration en matière de données. Cette initiative souligne l’importance de sécuriser les échanges de données tout en facilitant la collaboration dans le respect total des réglementations en vigueur, au service d’une gestion des données à la fois innovante et responsable.
- Cas Pratique : Annonceurs, monétisez votre donnée auprès d’autres partenaires, de manière sécurisée et contrôlée
Un acteur majeur de la grande distribution a saisi l’opportunité de monétiser ses données auprès d’annonceurs en utilisant une DCR. Cette initiative a permis de créer un espace dédié à la monétisation et à la réception des données transactionnelles, offrant aux entités partenaires la possibilité d’interagir avec ces données dans un environnement sécurisé.
Les annonceurs bénéficient de deux options principales :
Accès en libre-service contrôlé : Cette option offre aux annonceurs un accès autonome à des données non identifiées, leur permettant de construire des audiences ciblées. Avant toute action, le distributeur vérifie et valide ces données, assurant ainsi une utilisation conforme et sécurisée.
Intersection de données propres : Les annonceurs ont également la possibilité d’importer leurs propres données dans la DCR pour analyser et travailler l’intersection entre leurs données et celles du distributeur. Cette méthode enrichit la pertinence et l’efficacité des campagnes publicitaires en croisant des ensembles de données complémentaires.
Le résultat est un modèle gagnant pour l’acteur de la grande distribution, qui bénéficie d’une DCR spécialisée dans le retail média. Cette configuration lui permet de maintenir un contrôle total sur l’utilisation de ses données, tout en ouvrant la porte à des opportunités de monétisation innovantes et respectueuses de la confidentialité des données.
Cet exemple révèle l’importance de l’innovation dans la gestion des données pour le marketing moderne, démontrant comment les technologies de DCR peuvent transformer les stratégies publicitaires tout en respectant les principes de sécurité et de confidentialité.
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 la garantie 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.
Weborama, 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.
