L’univers numérique, en constante évolution et alimenté par une multitude de données, offre aux entreprises de nombreuses opportunités pour mieux comprendre et optimiser leurs performances. Cependant, l’exploitation de ces données, tout en préservant la vie privée des utilisateurs, est devenue un défi majeur. La Data Clean Room, cette technologie révolutionnaire largement adoptée dans le monde de la publicité et du marketing, apparaît ainsi comme une solution prometteuse qui permettrait de concilier mesure de la performance et respect de la vie privée.
- Les défis pour le marché et pour les annonceurs
Les Data Clean Rooms s’imposent comme une solution fiable, offrant un environnement sécurisé pour le partage et l’analyse des données, tout en respectant la confidentialité et les réglementations en vigueur. Néanmoins, la mise en œuvre de ces technologies nécessite une adaptation et un apprentissage continus de la part des annonceurs et des acteurs du marché, marquant une nouvelle ère dans le domaine de la publicité numérique et de la gestion des données. Différents défis pour le marché et pour les annonceurs apparaissent :
- La disparition des cookies tiers :
La fin imminente, dès 2024, de la prise en charge des cookies tiers par les principaux navigateurs internet pose un défi majeur pour les annonceurs et les spécialistes du marketing numérique.
Les annonceurs doivent dès maintenant chercher des alternatives pour collecter et analyser les données des utilisateurs tout en respectant leur vie privée, ce que permettent les Data Clean Room, qui peuvent traiter et analyser les données sans exposer d’informations personnellement identifiables (PII).
- Le besoin de partager des données avec son écosystème :
Les annonceurs et les entreprises doivent collaborer et partager des données pour obtenir des insights plus profonds et plus pertinents, tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données.
Les Data Clean Rooms offrent un environnement sécurisé pour le partage contrôlé des données, permettant ainsi une collaboration efficace sans compromettre la confidentialité des données.
- Casser les silos de données :
Les données sont souvent stockées en silos dans différentes parties de l’organisation, rendant difficile leur utilisation conjointe pour obtenir des insights complets.
En centralisant les données dans un environnement sécurisé et réglementé, les Data Clean Rooms permettent de décloisonner ces silos de données, tout en facilitant l’accès et l’analyse des données de manière holistique.
- La Data Privacy :
Depuis l’entrée en vigueur du RGPD, la protection de la vie privée des utilisateurs est devenue une préoccupation majeure pour les annonceurs.
Les Data Clean Rooms garantissent que les données sont traitées de manière à respecter la vie privée des utilisateurs, en évitant l’exposition ou l’exportation des PII, et en se conformant aux réglementations actuelles.
Les Data Clean Rooms constituent une solution innovante pour répondre aux défis du marché et des annonceurs, en permettant une utilisation sécurisée et conforme des données. Le tout dans un environnement où la vie privée des utilisateurs est préservée. Elles permettent aussi une analyse approfondie des données pour obtenir des insights encore plus précis, tout en assurant la conformité aux normes de confidentialité et de sécurité des données.
- Comment les Data Clean room peuvent-elle répondre à ces défis ?
a. Définition de la Data Clean Room
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.
b. La DCR pour répondre aux objectifs business
Insights Activables :
Les DCRs permettent de transformer les données brutes en insights actionnables. Elles offrent aux entreprises la capacité d’analyser les comportements des utilisateurs et d’adapter leurs stratégies marketing pour obtenir le meilleur impact possible.
Cela inclut l’identification des tendances de consommation, l’amélioration de la personnalisation des campagnes publicitaires, ainsi que l’optimisation de la segmentation de l’audience.
Enrichissement du CRM :
L’utilisation des DCRs facilite l’enrichissement des bases de données CRM. Les entreprises peuvent intégrer des données externes pour obtenir une vision plus complète de leurs clients, permettant ainsi de mettre en œuvre de meilleures stratégies de fidélisation et d’acquisition.
Cet enrichissement aide à affiner les profils clients, améliorant ainsi la précision des campagnes marketing et les taux de conversion.
Monétisation :
Les DCRs offrent aux entreprises la possibilité de monétiser leurs données de manière sécurisée. En partageant des insights pertinents avec des partenaires ou des annonceurs, elles peuvent créer de nouvelles sources de revenus tout en préservant la confidentialité des données.
Cette approche permet une exploitation plus stratégique des données, ouvrant la voie à des collaborations innovantes et rentables.
Mesure :
Une fonctionnalité clé des DCRs est leur capacité à mesurer l’efficacité des différentes initiatives marketing. Elles permettent de suivre et d’évaluer l’impact des campagnes publicitaires, des promotions et d’autres activités marketing.
Cette mesure précise permet aux entreprises de comprendre ce qui fonctionne, d’ajuster leurs stratégies en conséquence et de maximiser le retour sur investissement de leurs activités marketing.
Ce faisant, les Data Clean Rooms se révèlent être des outils indispensables pour les entreprises qui cherchent à naviguer dans le paysage complexe de la data, en les aidant à atteindre leurs objectifs business de manière sécurisée, conforme et efficace.
- Cas d’usage précisement sur l’insights et la mesure :
La Data Clean Room à des fins de mesure peut répondre à différents besoins et de différentes manières comme :
La mesure de l’impact réel de l’activation média : Évaluer l’efficacité des campagnes publicitaires et leur impact sur le comportement des consommateurs.
La mesure de la pression publicitaire : Analyser la fréquence et l’intensité des campagnes publicitaires et leur influence sur l’audience.
La compréhension de la contribution des leviers marketing : Identifier quelle dimension du marketing (par exemple la publicité en ligne, rles éseaux sociaux, l’email marketing) contribue le plus à l’atteinte des objectifs commerciaux.
La mesure des chemins de conversion : Suivre le parcours des clients depuis la première interaction jusqu’à la conversion finale, pour mieux comprendre les facteurs influençant les décisions d’achat.
La mesure du reach publicitaire : Évaluer la portée des campagnes publicitaires pour déterminer le nombre de personnes exposées aux messages publicitaires.
L’attribution data-driven multi-touch / Le développement de nouveaux modèles : Utiliser des données pour attribuer le crédit aux différents points de contact marketing dans le parcours client et développer de nouveaux modèles d’attribution.
L’identification des combinaisons de leviers efficaces et performants : Déterminer quelles combinaisons de stratégies et de canaux marketing sont les plus efficaces pour atteindre les objectifs commerciaux.
L’analyse d’incrémentalité & de performances par créations : Mesurer l’impact supplémentaire généré par des initiatives marketing spécifiques et évaluer la performance des éléments créatifs dans les campagnes.
Les analyses économétriques (Marketing Mix Modeling) : Utiliser des modèles économétriques pour comprendre l’effet des différentes variables marketing (comme les dépenses publicitaires, les promotions, etc.) sur les ventes et d’autres KPIs.
Exemple de cas d’usage :
La mesure de l’Impact On & Off Line sur les Ventes en Magasin (Marque FMCG) :
L’objectif : Mesurer l’impact précis de chaque levier de campagnes offline et online, ainsi que leur synergie sur les ventes en magasin.
L’approche : L’utilisation de la Data Clean Room pour étudier les groupes témoins et mesurer les ventes en magasin et en ligne.
Le résultat : L’évaluation de l’impact des synergies sur les revenus, notamment l’utilisation combinée de kakemonos et d’affichage, entraînant une augmentation de 38 % des ventes et une fidélisation de la marque de 19 %.
L’enrichissement de la Connaissance Clients (Intermarché) :
L’objectif : L’utilisation d’un algorithme d’extension d’audience pour la prospection auprès des clients actuels et des prospects externes.
L’approche : La concentration sur la consommation de produits spécifiques (ex. lessive) plutôt que sur des moments de vie.Le résultat : Les possibilités d’insights décuplés grâce à la collaboration des données, tout en maintenant un contrôle strict sur la sécurité et la propriété des données.
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.
