Introduction

Dans un paysage commercial en constante évolution, la connaissance des consommateurs est l’un des éléments centraux d’une stratégie marketing réussie. Conscientes de l’enjeu que représente l’analyse des données clients, les entreprises continuent d’innover et de proposer de nouvelles approches pour en exploiter le plein potentiel. Parmi ces approches, le partage de données clients entre entités s’impose comme la nouvelle stratégie incontournable du marketing moderne, transcendant au passage les frontières traditionnelles de l’entreprise. Les entreprises ne sont plus des entités isolées. Les alliances stratégiques, les partenariats et les écosystèmes de collaboration se multiplient, créant un réseau d’acteurs interconnectés. Dans ce contexte, les données clients deviennent une ressource précieuse non seulement pour les entreprises, mais aussi pour les partenaires commerciaux qui partagent des publics similaires. Grâce aux échanges des données, les entreprises peuvent capitaliser sur leurs synergies et exploiter des perspectives croisées pour créer des stratégies marketing plus efficaces, qui résonnent avec leur audience cible.

Rétrospective de l’évolution du partage des données

L’évolution du partage de données dans le marketing a suivi une trajectoire proportionnelle aux progrès technologiques et aux besoins changeants des entreprises. Au début du 21e siècle, le partage de données se limitait principalement aux informations propriétaires (1st party), collectées directement auprès des consommateurs. Cette première phase a ouvert la porte aux débuts des mécaniques de personnalisation de l’expérience consommateur, mais s’est rapidement heurtée aux manque de données globales.

La décennie suivante a été le témoin d’un tournant majeur avec l’avènement des données tierces (3rd party). Les entreprises ont commencé à s’aventurer au-delà de leurs propres données pour accéder à des informations provenant de tiers. Cela a permis une compréhension plus holistique des comportements d’achat et des préférences des consommateurs, ouvrant la voie à des stratégies marketing plus raffinées.

Toutefois, c’est dans les années 2020 que le partage de données a connu sa plus importante révolution grâce à l’émergence des Data Clean Rooms. Ces environnements sécurisés ont permis de résoudre le dilemme entre collaboration et protection des données personnelles en permettant aux entreprises de partager des informations sans compromettre la vie privée des individus concernés par ces dernières. Les Data Clean Rooms ont ainsi libéré le potentiel du partage de données à grande échelle, élargissant le champ d’analyse possible pour répondre à des problématiques plus complexes.

Typologies des cookies & Data Clean Room, éclaircissements sur ces fondamentaux du partage des données

Avant de plonger plus profondément dans le sujet, clarifions certains termes clés :

• Données propriétaires (1st party) : Collectées directement par l’entreprise à partir de ses propres interactions avec les consommateurs. Par exemple, les historiques d’achat, les préférences déclarées, etc.
• Données secondaires (2nd party) : Provient d’un partenariat entre deux entreprises, où l’une partage ses données consommateurs avec l’autre. Cela peut créer une synergie et une complémentarité dans l’analyse.
• Données tierces (3rd party) : Achetées auprès de fournisseurs externes spécialisés, offrant un éventail encore plus large d’informations, comme des données démographiques ou comportementales.

La Data Clean Room

Une Data Clean Room est un environnement sécurisé où les entreprises partagent et analysent des données sans en compromettre la confidentialité. Les données sont pseudonymisées, empêchant leur identification directe, et préservent donc la vie privée des individus. D’autres mesures de sécurité, telles que les contrôles d’accès, permettent également une protection accrue. Les data clean rooms favorisent ainsi une collaboration efficace dans un environnement compatible avec les normes RGPD. Parmi les principales entreprises et plateformes proposant des solutions de Data Clean Room on peut notamment citer : LiveRamp Safe Haven, Infosum, Snowflake Data Sharing ou encore Microsoft Azure Synapse Analytics.

Quelles approches adopter pour le partage de données ?

Le partage de données clients peut être appréhendé selon différentes approches.

Une première solution consiste à développer des partenariats avec des entreprises clientes et / ou des collaborateurs pour avoir accès à des insights provenant d’une partie de leurs données pré-agrégées. Cela peut notamment consister à donner accès à des dashboards automatisés, ou tableaux de bord, permettant le suivi régulier de KPIs clés par un Business Analyst. Imaginons un fabricant d’électroménager travaillant avec plusieurs réseaux de distributions. Ce dernier peut chercher à collaborer avec l’un d’entre eux pour construire ensemble un dashboard récapitulant des KPIs concernant sa marque sur ce réseau précis, et ce à partir des données consommateurs de ce dernier (très souvent, des données provenant des adhérents à un programme de fidélité). Le dashboard répond à un cahier des charges prédéfini (ex: avoir accès à des KPIs socio-démographiques, des KPIs de performance, des KPIs de comportement d’achat etc). Avec ces nouvelles informations, le Business Analyst peut désormais proposer des stratégies marketing personnalisées, plus adaptées sur ce réseau de distribution, sans avoir eu accès à la donnée consommateur brute.

Une autre approche consiste quant à elle à avoir recours à des Data Clean Rooms. L’accès aux données brutes étoffant les possibilités d’analyse, des experts tels que des Data Analysts ou Data Scientists seront alors en mesure d’exploiter tous les outils de manipulation de données intégrés aux Data Clean Rooms. Ils pourront notamment interroger les bases, transformer de grandes volumétries de données, extraire des insights pertinents et générer des visualisations impactantes. Les facteurs clés de succès d’un projet de Data Clean Room sont : la coordination entre les entreprises, le partage de connaissance business et la structuration méthodique de l’analyse validée par les différentes parties prenantes.

Quel(s) impact(s) business pour le partage de données ?

Partager des données clients ne se résume pas seulement à obtenir plus d’informations. Cela conduit à une cascade d’avantages qui propulsent l’efficacité opérationnelle et la rentabilité des entreprises :

• Amélioration de la connaissance consommateur : En agrégeant des données provenant de diverses sources, les entreprises peuvent construire une vision plus complète de leurs clients et des habitudes de consommation de ces derniers.
• Personnalisation des campagnes et Activation précise des consommateurs : Une compréhension approfondie des clients permet une personnalisation plus fine des campagnes marketing. Les messages et les offres sont adaptés aux besoins spécifiques de chaque segment, augmentant considérablement les taux de conversion. Les campagnes de recrutement, de fidélisation ou de réactivation deviennent donc plus efficaces.
• Optimisation des leviers d’action : Grâce aux informations partagées, les entreprises peuvent quantifier l’efficacité des efforts marketing. Cela évite les aller-retours coûteux et améliore l’efficacité générale des investissements.
• Analyse de l’impact et de la rétention : Le partage de données permet de suivre l’impact des campagnes marketing sur une échelle plus large. Il devient possible de mesurer la rétention et d’agir proactivement pour fidéliser et conserver les clients.

Par exemple, une entreprise qui vend des produits de soins pour la peau peut, grâce au partage de données, connaître les préférences de marques de ses clients, identifier les typologies de produits dermo-cosmétiques les plus performantes et anticiper les nouvelles tendances du marché (ex : Quels sont les best-sellers concurrentiels sur ces dernières semaines ? A quel besoin dermo-cosmétique répondent-ils ?).

Autre exemple, une chaîne d’hôtel peut s’intéresser à ses performances sur un site de réservation de voyages. Grâce au partage de données, elle peut également connaître les choix de ses clients dans d’autres catégories de service comme la réservation de véhicule de location ou d’activités. Avec ces informations, il est possible de personnaliser ses campagnes pour proposer des offres croisées qui répondent précisément aux besoins individuels.

Il faut néanmoins souligner que de tels projets nécessitent un temps de préparation non négligeable et beaucoup d’organisation du fait de la participation de différents acteurs. Par ailleurs, le partage de données demeure une solution souvent onéreuse qui peut se traduire par des accords limitant l’accès aux données, tant d’un point de vue granulaire que temporel

Conclusion

En conclusion, le partage de données 2nd party et les Data Clean Rooms offrent des avantages indéniables en matière de connaissance client, de personnalisation de l’expérience et d’anticipation des tendances du marché. Ils constituent par ailleurs une alternative efficace aux cookies tiers et à leur fin prochaine. Pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives dans un environnement en constante évolution, il s’agit d’un virage à ne pas louper.