La dépréciation des cookies tiers, le renforcement des réglementations sur la confidentialité des données et les exigences de conformité ont poussé les marketers à faire évoluer leurs programmes marketing et de publicité vers une stratégie de données first party. Aujourd’hui, les spécialistes du marketing explorent de nouveaux moyens d’optimiser les dépenses publicitaires, de créer de meilleurs programmes de fidélisation et d’offrir les meilleures expériences digitales en établissant des relations directes avec les clients.
C’est le retour en force des data clean rooms. Il ne s’agit pas exactement d’un nouvel outil de gestion des données, mais elles contribuent à répondre à certains des plus grands enjeux liés aux données auxquels les responsables marketing sont confrontés aujourd’hui. Selon Gartner, 80 % des annonceurs disposant d’un budget média d’un milliard de dollars ou plus utiliseront des data clean rooms d’ici 2023.
Qu’est-ce qu’une Data Clean Room ?
Une data clean room est un site privé d’échange de données sécurisé et anonyme. C’est une base de données où une entreprise associe ses données first party à des données agrégées provenant d’une source de données second ou third party, comme un éditeur ou un partenaire de confiance. Une fois que les sources de données sont rapprochées, l’une ou les deux parties peuvent analyser les données combinées afin de les exploiter pour diverses applications.
Voici comment cela fonctionne :
- Les données première partie sont combinées avec des données agrégées provenant d’une source tierce, comme un éditeur, sans partage des informations personnelles identifiables (ou PII en anglais) ou des données brutes. Il n’y a aucun moyen pour l’une ou l’autre partie d’obtenir les PII en utilisant le processus inverse sur les données.
- Chaque fournisseur de données définit les autorisations relatives à la nature et à la manière dont ses données sont analysées. Les contrôles de confidentialité sont stricts dans une data clean room, et chaque partie spécifie les données auxquelles l’autre partie peut accéder.
- Ces données vivent généralement dans l’environnement de la data clean room. Seules les données agrégées sont requêtées.
Dans la plupart des cas, toutes les données sont rassemblées dans un site central, mais il existe des exemples de data clean rooms distribuées (comme celles de Snowflake) qui conservent les données dans leur emplacement d’origine et dont le propriétaire autorise l’analyse contrôlée à l’autre partie.
Les Types de Data Clean Rooms
Les data clean rooms aident les organisations à traiter et à analyser les données provenant de différents partenaires de manière sécurisée et conforme. La meilleure data clean room pour votre entreprise dépend de vos objectifs.
Walled Garden ou Jardins Clos
Les exemples les plus marquants de data clean rooms sont ceux des grandes entreprises technologiques qui fournissent des services publicitaires, comme Google Ads Data Hub et Amazon Marketing Cloud.
Lorsque vous travaillez avec une data clean room à partir de l’un de ces jardins clos, vous analysez les performances de vos publicités à partir de la plateforme de l’éditeur individuel – ils ne fournissent pas de perspective multiplateforme. L’un des inconvénients de ces data clean rooms est que vous ne pouvez pas analyser les performances des différents éditeurs. Il peut également y avoir des restrictions ou des limitations sur la façon dont vous pouvez utiliser les données.
Fournisseurs d’AdTech
Les éditeurs ou agences AdTech proposent également des data clean rooms. Cependant, dans certains cas, il n’y a aucun moyen de savoir si la méthodologie du modèle d’attribution de la data clean room est valide ou précise. Si vous choisissez de travailler avec la data clean room de quelqu’un d’autre, vous devez vous assurer qu’elle offre la sécurité nécessaire pour héberger vos données first party et que vos données sont convenablement pseudonymisées pour préserver la confidentialité des informations sur les clients.
Data Clean Rooms Privées
Aujourd’hui, de nombreuses entreprises et éditeurs indépendants construisent leurs propres data clean rooms privées. Là, ils peuvent travailler avec de multiples jeux de données de partenaires pour créer une vue omnicanale de leurs données clients à analyser à diverses fins, comme l’optimisation des dépenses publicitaires ou l’exécution de campagne marketing personnalisées.
Pourquoi les Data Clean Rooms sont-elles importantes ?
Les consommateurs sont désormais plus conscients de la manière dont les marques utilisent leurs informations personnelles. Des lois sur la protection de la vie privée continuent également d’être mises en place pour protéger la vie privée des consommateurs. Des règlements tels que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) sont les deux lois les plus connues sur la protection de la vie privée, mais elles ne sont que le début d’un environnement plus large de réglementation des données.
Des éditeurs comme Google et Apple ont également limité les cookies tiers et ont mis en place des outils permettant aux consommateurs de contrôler la manière dont leurs données personnelles sont partagées.
L’accès aux données first party, qui proviennent de l’interaction directe d’un consommateur avec une marque, aide les professionnels du marketing à comprendre beaucoup de choses sur leurs clients, mais il ne dit pas toujours tout. Les données de second et third party provenant des partenaires, des éditeurs et des réseaux publicitaires permettent de compléter les éléments manquants.
Les data clean rooms permettent d’accéder aux données third party que les lois sur la protection de la vie privée et la fin des cookies font disparaître.
Les data clean rooms offrent cet accès dans un environnement sécurisé et conforme, permettant aux responsables marketing de :
- Comprendre comment les clients interagissent avec les marques
- Identifier les dépenses publicitaires inutiles ou éviter les efforts redondants sur les différents canaux.
- Identifier les audiences sosies ou lookalike
- Créer de nouveaux segments pour le ciblage
- Déterminer la valeur vie du client (CLTV).
Selon le type de data clean room, les marketers peuvent également être en mesure de créer des audiences personnalisées qui peuvent être envoyées directement à une plateforme publicitaire, qu’il s’agisse d’un éditeur, d’un réseau publicitaire, d’une plateforme à la demande (DSP) ou d’une customer data platform.
Comment utiliser une Data Clean Room pour améliorer la stratégie en matière de données ?
Il existe de nombreux cas d’usage des data clean rooms, mais le plus fréquent est celui d’un éditeur et d’un annonceur.
Nous avons déjà parlé des jardins clos de Google et d’Amazon, qui sont les data clean rooms de ces éditeurs. Les annonceurs apportent leurs données first party et analysent ensuite les données combinées pour comprendre les performances des publicités.
Si un annonceur travaille avec plusieurs éditeurs, il doit effectuer son analyse séparément pour chaque éditeur, puis réconcilier manuellement ces données pour obtenir une vue plus globale de ses dépenses publicitaires. Il en va de même si un annonceur souhaite travailler avec une data clean room d’un éditeur AdTech.
Cependant, il existe des data clean rooms gérées par des agences qui rassemblent des données tierces provenant de plusieurs réseaux publicitaires, éditeurs et plateformes à la demande, ce qui donne aux annonceurs une image complète des dépenses publicitaires (bien que cela n’inclue toujours pas les données des éditeurs de walled gardens).
Retailers et produits de grande consommation (PGC)
Les entreprises de produits de grande consommation constituent un autre cas d’usage des data clean rooms. Comme les entreprises de produits de grande consommation ne vendent pas leurs produits directement aux consommateurs, elles disposent de peu de données sur les transactions. Ils disposent toutefois de données first party provenant d’interactions directes avec les consommateurs, de programmes marketing, de publicité et de fidélisation.
Les retailers qui vendent des PGC disposent de données transactionnelles supplémentaires provenant de leurs propres places de marché ou plateformes. Ainsi, si les deux parties combinent leurs données dans une data clean room, les entreprises de produits de grande consommation peuvent mieux comprendre comment leurs campagne marketing déclenchent des achats chez le retailer. Ils peuvent également analyser les données combinées pour améliorer le ciblage et la segmentation de leurs campagnes et de leurs offres à destination de segments spécifiques très performants via le réseau retail média du distributeur.
Partenariats Stratégiques
Bien que les compagnies aériennes, les hôtels et les services de location de voitures ne fournissent pas les mêmes services, ces services sont complémentaires et sont souvent achetés ensemble. Si ces parties combinaient leurs données, elles pourraient mieux comprendre ce que veulent leurs marchés cibles. En analysant l’ensemble des données partagées, ils peuvent trouver des possibilités de co-marketing ou d’offrir des programmes de fidélisation qui apportent plus de valeur à la fois aux clients et aux partenaires impliqués.
Collaborer : Data Clean Room et CDP
Une customer data platform (CDP) est au cœur de votre stratégie de données first party. C’est l’endroit où vous regroupez les données first, second et third party pour créer une vue unique du client, nécessaire pour créer des expériences personnalisées et pertinentes à grande échelle.
Une data clean room est une extension d’une stratégie de données first party. Une marque peut connecter sa CDP à une data clean room pour permettre aux données first party d’être anonymisées et analysées aux côtés de sources tierces. Elle peut également recevoir des données de la data clean room sous forme de segments ou d’audiences ciblées qu’elle peut ensuite partager avec des plateformes marketing connectées pour les activer.
Une CDP ne fournit pas le même environnement qu’une data clean room. Mais elle donne aux fournisseurs de données et aux organisations un contrôle centralisé de leurs données et de leur utilisation. Combinées, une data clean room et une CDP permettent aux organisations de gérer, traiter et analyser les données de manière sûre, efficace et conforme.
