Développez la valeur de vos données grâce aux clean rooms
L’annonce de la fin des cookies tiers par Google en 2023 aura un impact important sur tout l’écosystème des publishers et des entreprises dans le domaine du marketing digital et technologique pour la mise en œuvre de stratégies d’acquisition et de fidélisation. Alors que tous les acteurs majeurs sont en train de travailler sur des alternatives pour se préparer à un monde post cookies, on parle de plus en plus de « clean rooms » qui permettraient de concilier protection des données personnelles, qualité de ciblage et niveau de performance élevé.
Tout d’abord, quelles sont les différentes typologies de données et comment les exploiter ? Concrètement, comment fonctionne une clean room ? Quels sont les cas d’usage d’une clean room ?
1/ Les différents types de données dont disposent les annonceurs
Les données 1st party sont les plus importantes et regroupent :
- Les données issues d’un CRM / ERP / BDD … : contacts (clients / prospects), transactions online et en points de vente, données de qualification segmentation, scoring, préférences, avis, …
- Les données comportementales issues d’une CDP : navigations, interactions e-mail, RS, campagnes médias, et les sources : call center, ERP, CRM, GA (Ads, social Ads, Display, Market places, affiliation…,).
Avec un niveau de fiabilité important, elles peuvent être exploitées pour fidéliser les clients ou pour conquérir de nouveaux clients qui ont par exemple des profils jumeaux des meilleurs clients. Seul inconvénient, leur potentiel est limité (à la base de clients) et leur coût d’acquisition peut être important.
Avec la suppression des cookies tiers, la data 3rd party qui est par définition éphémère ne sera plus exploitable telle qu’elle l’est actuellement. Il faudra s’appuyer sur de nouvelles solutions :
- Nouvelle méthode de ciblage de Google (Topics)
- Celles qui utiliseront un identifiant persistant pseudonymisé respectant du consentement et de la vie privée : on peut citer les initiatives de LiveRamp, ID5, Unified ID de The trade desk, …..
- Ou enfin le ciblage contextuel qui s’appuie sur la data liée au contexte de diffusion
Les data 2nd party qui sont partagées entre deux acteurs, deux marques, une marque et un éditeur, une marque et un distributeur vont avoir un potentiel important qui va permettre en partie de palier à la disparition des cookies tiers : c’est le principe des clean rooms.
2/ Comment fonctionne une clean room ?
Une clean room est une plateforme sécurisée opérée par un tiers de confiance qui permet de rassembler les données 1st party anonymisées de 2 acteurs, chacun restant propriétaire de ses données. Ils s’accordent dès le départ sur le type d’informations qui « rentre » dans la clean room et est mis à disposition et celui qui « sort » et qui sera exploitable et activable. Les acteurs n’ont accès qu’aux données agrégées, et ne partagent pas les données individuelles, ce qui garantit la conformité au RGPD. Les bases de données sont comparées sans aucun partage de données.
3/ Les cas d’usage d’une clean room
Les clean rooms sont destinées aux équipes marketing afin d’exploiter des données tout en étant en conformité avec le RGPD.
Voici quelques cas d’exploitation d’une clean room
- L’Amélioration de la connaissance client : en croisant les données d’une marque avec celle d’un retailer par exemple, il est possible d’obtenir des insights supplémentaires sur ses clients et mieux comprendre leurs besoins, leurs intérêts et ainsi définir de nouveaux segments qui pourront être activés pour proposer des offres personnalisées à des clients ou conquérir de nouveaux clients.
- Analyse d’overlap d’audience : en croisant les bases de données CRM et cartes de fidélité anonymisées de plusieurs marques appartenant à un même groupe, il est possible de savoir quels sont les clients en commun.
- Optimiser les activations omnicanales en fonction des données d’achat : en croisant la base CRM des encartés d’un retailer avec les exposés TV (via une box) d’une marque d’un industriel, il est possible :
- de mieux comprendre les parcours des consommateurs de l’exposition à l’achat
- d’avoir une mesure plus précise de l’efficacité de la campagne
- d’affiner le ciblage des audiences grâce à de la donnée d’achat avérée
- de mesurer l’incrément sur les ventes (entre un groupe témoin et un groupe exposé)