Une data clean room est un site sécurisé et crypté où les données first party peuvent être anonymisées et associées à celles de partenaires et d’éditeurs de confiance pour effectuer des analyses. Seules les données agrégées sont analysées, sans possibilité de revenir au jeu de données d’origine. Cela permet de garantir la confidentialité des données first-party.
A quoi sert une Data Clean Room ?
Les Data Clean Rooms ne sont pas nouvelles, mais elles ont connu un renouveau en raison de la diminution des cookie tiers.
Alors que les cookies tiers touchent à leur fin et que les réglementations en matière de protection de la vie privée continuent d’évoluer, les entreprises sont confrontées au défi de développer une compréhension plus approfondie de leurs clients et des performances de leurs stratégies marketing et publicitaires. Une data clean room est un moyen sûr de recueillir les données dont elles ont besoin pour résoudre ces problèmes.
Avec une data clean room, vous pouvez :
- Identifier les performances des publicités et là où vous vos dépenses publicitaires sont peu efficaces.
- Voir où les différents canaux font double emploi.
- Comprendre comment les clients interagissent avec votre marque.
- Identifier des publics similaires (lookalike) ou définir de nouveaux segments à cibler.
- Trouver de nouvelles opportunités pour atteindre les clients et créér de l’engagement.
- Déterminer la valeur vie du client.
- Trouver des moyens de travailler avec des partenaires pour mettre en place des programmes de marketing conjoints.
Lest types de Data Clean Rooms
Il existe plusieurs types de Data Clean Rooms. Il est essentiel de comprendre les différences entre chacune d’elles.
Walled Garden ou Jardins clos
Les Data Clean Rooms les plus connues sont celles des grandes entreprises technologiques qui fournissent des services publicitaires, comme Google Ads Data Hub et Amazon Marketing Cloud.
Ces jardins clos ou walled gardens – des écosystèmes fermés avec un contrôle total de leur réseau et de leurs données – donnent à un annonceur un accès limité aux données agrégées des clients afin qu’il puisse analyser les performances de sa publicité. Les entreprises n’ont accès qu’à leurs données, pas à celles de leurs concurrents.
Elles ne peuvent intégrer des données provenant d’autres sites pour obtenir une vue complète des performances publicitaires (d’où le terme « walled garden »). En fonction de l’éditeur, il peut également y avoir des restrictions quant à la taille des jeux de données à analyser.
Data Clean Room de sociétés AdTech
Certaines sociétés d’adtech proposent desdata clean rooms semblables à celles de Google et d’Amazon. Il s’agit également de jardins clos, ce qui signifie qu’une entreprise ne peut accéder à ses données que par l’intermédiaire du fournisseur et que ce dernier a un contrôle total sur les données agrégées fournies et sur la manière dont elles peuvent être interrogées. L’un des défis de ces data clean rooms est qu’il peut être difficile de déterminer la validité du modèle d’attribution, de sorte que l’entreprise ne peut pas être certaine de mesurer en fonction des données correctes.
Data Clean Room d’Agences
Plusieurs agences proposent des sdata clean rooms qui permettent à une entreprise de connecter ses données first party à de multiples sources de données tierces, y compris les réseaux publicitaires et les plateformes à la demande. Ces data clean rooms n’incluent pas les données provenant des jardins clos mentionnés ci-dessus.
Data Clean Room privée
Les entreprises peuvent créer leurs propres Data Clean Rooms en contrôlant totalement l’emplacement, sa sécurisation et la manière dont les données sont importées et rapprochées. Également appelée partner data clean room, l’entreprise peut travailler avec plusieurs partenaires pour inclure leurs données, les rendre anonymes et les comparer, ce qui permet à toutes les parties d’interroger l’ensemble des données. Chaque partenaire conserve le contrôle de la manière dont ses données sont utilisées dans la data clean room.
Dans la plupart des cas, les données ne quittent jamais la data clean room, quel que soit le type de data clean room utilisé. Toutefois, il existe des exemples où les segments ou les listes de cibles peuvent être exportés pour être utilisés dans un réseau publicitaire, une customer data platform ou une demand-side platform à des fins marketing et publicitaires.
Comme de plus en plus d’entreprises cherchent de nouvelles façons d’améliorer les performances des publicités et l’expérience globale du client, elles utiliseront probablement plus d’un type de data clean room pour s’assurer qu’elles mesurent les performances de tous leurs programmes marketing.
