Avec la dépréciation des cookies, sur quelles données devez-vous vous baser pour optimiser votre marketing ?
Il faut revenir à une utilisation plus cohérente des données, sortir petit à petit de cette dépendance aux cookies tiers sur laquelle les entreprises se sont appuyées pendant plusieurs années, dans un monde sans réglementation, ressemblant un peu au far-west de la donnée.
Alors sur quoi s’appuyer ? Comme je le disais, il faut revenir au base, partir de la donnée que vous possédez en tant que marque : la donnée propriétaire, également appelée donnée first party. Aujourd’hui, les données first-party, c’est-à-dire les données collectées directement auprès des clients ou des utilisateurs de votre entreprise, sont souvent négligées ou sous-utilisées. Pourtant, il s’agit des données de vos clients et prospects, et elles sont souvent riches en insights pour améliorer les produits, les services, les stratégies marketing etc.
La question se posait moins précédemment car les marketeurs avaient accès à une multitude de données provenant de solutions tierces mais aujourd’hui avec la fin des cookies tiers, le consentement utilisateur, les données first-party vont jouer un rôle stratégique.
Sommaire :
L'activation de vos données propriétaire va vous permettre de passer du simple stockage de vos données à des actions marketing concrètes à partir de ces données. (à noter qu’ici je pars du postulat que vous avez l’opportunité de stocker vos données, généralement dans ce qu’on appelle un datalake ou data warehouse).
Donc l’activation, dans l’idée, libère les connaissances stockées dans votre data warehouse et les rend exploitables par l'ensemble de l'organisation. C’est là qu’on commence à parler de stratégie "data-driven" !
C’est maintenant qu’on rentre le vif du sujet, avec les premiers challenges techniques et les solutions proposées par le marché.
En effet, d’un point de vue global, transférer des données d'un data warehouse vers des applications est une tâche qui s’avère complexe ! Ces dernières années, il fallait avoir en interne des ressources techniques en data engineering. L’idée était de créer des API ou de connecter les API existantes des solutions pour créer des flux de données personnalisés. Forcément, un process qui avait un coût humain et monétaire !
Je vais revenir plus en détail derrière les solutions qui ont vu le jour mais pour débuter, il faut savoir que les Customer Data Platforms (CDP) ont été l'une des premières technologies à tenter de résoudre ce problème. L’idée était de créer des profils utilisateurs à partir de données provenant de différentes sources.
Il y a les outils du type iPaaS, qui n’ont pas répondu entièrement au problème car il n’y a pas de centralisation de la donnée, ce qui amène à des flux de données complexes et ça on veut éviter ! Ensuite, pour ce qui est de l’activation, les outils de reverse ETL font partie des solutions simples et efficaces car ils répondent directement à cet enjeu d’activation de la donnée !
Faut-il cependant avoir accès facilement à la donnée : quid de la donnée de navigation ? est-elle présente dans un data warehouse ? Pas toujours… Donc encore une fois, ces solutions impliquent un coût technique et un stack marketing efficace.
La combinaison de solutions cloud telles que les data warehouses et les Reverse ETL correspond aux CDP composables (ou modulaires). On en parle en dessous 👇
Donc si on revient sur les données propriétaires, quelles sont les solutions techniques qui s’offrent à vous ?
Ici on repart des basiques mais on se rend compte que l’écosystème des agences l’utilise encore beaucoup (malheureusement…).
Le fait de télécharger manuellement des fichiers de données dans des formats populaires comme le CSV ou Excel pour les intégrer à des plateformes publicitaires/commerciales demeure une option viable et peut être salvateur lorsque aucune autre alternative n'est envisageable. Il y a à peine 2 ans pour l’utilisation de Customer Match ou des audiences lookalike, les consultants média demandaient un expert CSV des audiences.
Cette approche se trouve être adaptée aux opérations ponctuelles, car elle peut demander un peu de temps (surtout si des données fraîches sont nécessaires régulièrement) et bien sûr, ça peut entraîner des problèmes de fiabilité et des oublis côté humain.
De plus, cette méthode ne permet pas d’envoyer tous les types de données, on est vraiment sur un focus audience. Si on veut envoyer les données de conversions vers les plateformes publicitaires par exemple, il faudra passer par d’autres outils.
Donc si on doit retenir cette solution, on peut dire que c’est parfait pour du quick fix mais sur le long terme, on oublie 😉
Une alternative pour envoyer des données aux plateformes commerciales est d'établir des liens directs entre vos systèmes et ces plateformes en utilisant des API ou des SDK.
Bien que cette approche puisse sembler séduisante car elle s'inscrit parfaitement dans votre pile de données actuelle et résout les problèmes de gouvernance et de qualité des données, elle nécessite toutefois un important travail de développement (qui doit être répété pour chaque connexion) et est complexe à maintenir (en raison de l'évolution constante des API ou SDK).
Donc pour moi, il s’agit vraiment d'une option à fuir, car si votre objectif est de libérer du temps pour vos équipes data et de donner plus d'autonomie à vos équipes marketing, vous allez au final demander une charge de travail très importante à vos ingénieurs data x architecture pour maintenir les flux de données.
Une plateforme de données client ou Customer Data Platform(CDP) traditionnelle ou packagée est une solution tout-en-un prête à l'emploi avec la capacité de collecter et stocker des données provenant de sources multiples, de les transformer et les unifier, de résoudre les identités de vos utilisateurs, de construire des audiences et de synchroniser les données vers des destinations en aval.
Pour aller plus loin, certaines CDPs packagées offrent également des outils pour définir des règles de qualité des données, mettre en œuvre des protocoles de gouvernance des données et se conformer aux réglementations en matière de confidentialité.
Un point important à retenir sur la CDP traditionnelle :
Une CDP packagée doit stocker une copie des données qu'elle collecte afin de résoudre les identités (résolution d'identifiant) et construire des profils utilisateur unifiés. Cependant, la méthodologie de résolution d'identifiant utilisée — probabiliste ou déterministe — varie d'un fournisseur à l'autre.
J’ai écrit plusieurs articles sur le sujet si ça vous intéresse :
> Customer Data Platform 👈
> Intégrer une Customer Data Platform (CDP) comme Segment 👈
De son côté, une Customer Data Platform (CDP) Composable est un ensemble d'outils intégrés qui sont assemblés à l'aide de logiciels open source ou propriétaires pour réaliser certaines ou toutes les fonctions d'une CDP Packagée.
Deux points à avoir en tête :
Plutôt que de fonctionner comme une entité distincte, une CDP composable s'intègre de manière transparente à la pile technologique et marketing que vous avez déjà en place. C’est là qu’est le grand avantage pour l’activation des données. En effet, au lieu de devoir repenser sa collecte de données et ses intégrations, la CDP composable vient se greffer à votre architecture existante.
Le processus Reverse ETL est un élément constitutif de la CDP Composable. On en parle ? Allez …
Le Reverse ETL (Extract, Transform, Load) : comme vous le savez déjà, le Reverse ETL fait référence au processus de déplacement des données des systèmes de stockage d'une entreprise (entrepôt de données, lac de données, base de données, etc.) vers des destinations en aval.
Il faut savoir que tous les outils d’activation des données sont alimentés par des Reverse ETL pour extraire les données des sources et les synchroniser avec vos destinations.
Cette méthode est flexible et simplifie l'intégration en déchargeant les équipes data de la construction et de la maintenance des intégrations.
Exploiter sa donnée propriétaire est clé pour le futur de vos performances marketing. Cependant l’activation de celles-ci nécessite un coût technique et très souvent monétaire.
En fonction de votre maturité, il est préférable d’opter pour une solution spécifique. Si vous avez des questions sur le sujet, n’hésitez pas à nous contacter chez Smart Bees.
