DMP :

pourquoi la data tierce

est stratégique pour les marques

(5 points pour comprendre)

 

Par Laurence Bonicalzi Bridier, Directrice générale de Weborama.

 

 

Encore sous-exploitée, la data tierce (third party data) n’est pas encore installée dans les habitudes des directions marketing. De fait, le plus souvent, le sujet n’est pas prévu initialement dans les appels d’offres sur la DMP. Ce n’est qu’au cours du processus que l’entreprise en découvre l’enjeu.

Pourtant, la data tierce - ou third party data - offre un très vaste ensemble de données récoltées sur les écrans digitaux, pour explorer et tirer parti du comportement des utilisateurs. Elle est un puissant moyen d’enrichir et de dynamiser la data propriétaire d’une marque et permet d’atteindre plus efficacement et de manière fiable les objectifs assignés à une DMP. Elle peut même aller plus loin, en alimentant toute la chaîne marketing de l’entreprise.

 

Alors, concrètement, quels sont les apports de la third party data ? 5 éléments de réponse et un exemple :

 

1. La connaissance prédictive

 

Il est d'usage que les directions marketing s’intéressent d’abord à leur « first party data » - actif naturel de l’entreprise - et parfois ne voient qu’elle. Elle représente toute l’information récoltée auprès des clients et des prospects, à chaque interaction qu’ils ont avec l’entreprise.

Son champ de vision reste cependant limité. L’entreprise ne peut pas voir, sur la base de la seule " first party data" , l’ensemble du comportement de ses prospects, dès lors qu’ils n’interagissent pas avec sa marque.

Cette connaissance plus globale, c’est ce qu’apporte la combinaison de la « first party » avec la « third party data ». Les informations qu’elle contient sont sensiblement plus granulaires que celles de la seule base « first party » : elles sont issues de la connaissance de millions de profils supplémentaires (100 millions dans la base Weborama, par exemple) actualisés en temps réel. Elles procurent finesse et réactivité d’analyse.

Au-delà de la distinction entre prospect et client, la « third party data » permet véritablement d’être dans l’anticipation.

Prenons un cas issu de l’industrie automobile. Pour un constructeur, il est clé de toucher un profil souhaitant acheter une voiture. Mais il est encore plus pertinent de savoir à quel moment de vie se situe le prospect en question. Cela permettra de lui adresser le bon message, avec la bonne création, de manière très personnalisée en se fondant sur la réalité du comportement du moment. La donnée « first party », en se fondant sur les informations plus figées dont dispose l’entreprise, ne permet pas d’appréhender ce point.

En résumé, la « third party » permet réellement l’analyse prédictive. Le temps réel c’est bien, mais c’est parfois déjà trop tard. Cibler un intentionniste quand il fait sa demande d’essai chez un concurrent, c’est trop tard. Ce qu’il faut, c’est pouvoir le toucher avant pour l’aider à faire son choix.

 

2. L’amplification de la performance

 

La « third party » apporte également de la puissance : elle accroît d’un coup et très significativement la taille de la base de données. La « first party » seule a par nature une taille limitée.

L’extension d’audience par le recours à la méthode des jumeaux statistiques (« look alike »), matérialise cette amplification de la puissance. Point clé du marketing data-driven, l’extension d’audience est une préoccupation prioritaire des directions marketing et le point d’entrée de la « third party » dans les appels d’offres.

La raison de l’utilité de la « third party » est statistique : pour réussir une opération d’extension d’audience, il faut partir d’un minimum de 500 à 1000 événements positifs. Un événement positif est une action sur un critère clé : une demande d’essai (pour l’industrie automobile) ou un abonnement (pour un opérateur télécom) par exemple. A partir de ce niveau, il est possible de construire une audience de jumeaux statistiques fiable. Souvent, une base « first party » ne permet pas de générer un nombre de points de contact suffisant.

 

3. La transparence et l’appropriation

 

La « third party data » peut beaucoup plus encore.

Lors d’une opération de demandes d'essai ou d’abonnement, la direction marketing valide que les jumeaux statistiques ont fonctionné, par exemple les taux de conversion ont augmenté de X %. Du coup, avec la connaissance qu’a apporté la « third party », elle dispose d‘insights précieux sur les profils qui ont converti : quels sont les comportements ? Quels sont les critères clés ?

Cette approche est l’opposée des dispositifs opaques de beaucoup de plateformes programmatiques avec lesquels parfois ça fonctionne, parfois ça ne fonctionne pas, mais sans que l’annonceur ne puisse savoir pourquoi dans un cas comme dans l’autre.

Cette démarche fonctionne pleinement et délivre ses promesses, la data « third party » devenant progressivement la data de l’entreprise, quasiment au même titre que la « first party ». La direction du marketing et son entreprise doivent donc se l’approprier.

La condition nécessaire est que le partenaire data de l’entreprise joue pleinement le jeu de la transparence. La direction marketing doit voir et comprendre ce qui se passe. Elle doit pouvoir ouvrir le capot et regarder le moteur pour profiter de tout le potentiel de la « third party data ». Sans cette transparence, l’articulation des deux types de données ne fonctionne pas pleinement.

En fait, contrairement à ce qu’on pourrait penser trop rapidement, la « first » ne doit pas être considérée comme le point de départ de la chaîne data-marketing d’une direction marketing. L’interaction de l’utilisateur avec la marque est l’aboutissement d’un processus. La « third party » permet de comprendre et d’adresser ce processus, et notamment les moments où l’utilisateur va faire un choix et devenir client.

 

4. La rapidité de déploiement

 

Pour accompagner le bon déploiement d’un projet DMP, il est essentiel pour les équipes de garder, tout le long, le rythme et l’implication des équipes. Et pour ce faire, rien ne vaut des « quick wins ».

La « first party » peut être un enjeu de pouvoir et son exploitation revendiquée par différentes directions de l’entreprise. Les délais de décision, notamment autour de ces questions d’organisation, peuvent être longs.

La « third party », en revanche, permet à la DMP de délivrer rapidement de premiers résultats. Elle donne de l’agilité et permet d’avoir des succès immédiats. Pour un projet fondé sur la data « first » exclusivement, il faut en général attendre 6 à 12 mois pour une activation opérationnelle. Dès que l’on introduit de la « third party », trois mois suffisent pour qu’un projet DMP démarre concrètement.

Encore une fois, les conditions du succès sont l'intelligence et la maîtrise de la donnée. A nouveau intervient l’impératif de la transparence : plus l’entreprise comprend ce qui se passe, plus rapide est l’implémentation. En somme, la « first party » passe par la « third » ! Et pour y parvenir, « l’empowerment » des équipes est essentiel.

 

5. Sécurité

 

La data c’est du concret, en l’occurrence, des serveurs de stockage !

La question de l’hébergement est clé. Il est essentiel, pour des clients français, que les serveurs soient situés en France. Le support doit être local et c’est sur place que les données doivent être répliquées en permanence. Et dès qu’elle le souhaite, une entreprise doit pouvoir accéder aux serveurs. Sécurité et transparence vont ensemble.

Certaines solutions de data hébergent en partie à l’étranger. Nous pensons que c’est précisément ce qu’il faut éviter.

Ce qui vaut pour une entreprise publique ou une grande banque vaut en fait pour toutes les entreprises : elles ne peuvent souvent pas se permettre de stocker leurs données à l'étranger.

Enfin, il est important que les données « third » soient stockées de manière séparée par client. Le croisement « third » et « first » doit rester la prérogative exclusive de l’entreprise. La séparation technique des bases matérialise cette exclusivité. Seule la logique spécifique de la « second party data », produit un partage des données. Mais ce partage s’opère alors entre entreprises.

En définitive, et c’est une évidence qu’il faut rappeler, l’implémentation serveur doit être claire et transparente : elle valide concrètement la protection de la donnée de l’entreprise.

LE WEBORAMA DATA CENTER from weborama on Vimeo.

 

Connaissance, performance et transparence : le cas concret d’un opérateur de téléphonie mobile

 

Un Telco a récemment fait un a constat : 25 % de la population adressée par son marketing en ligne ne convertissait jamais.

La mise en place de la DMP et la "third party data" ont permis trois actions clés :

• des utilisateurs déjà clients recevaient des offres promotionnelles de sa marque avant la DMP, ce n’est plus le cas depuis !

• il a été possible de comprendre les raisons pour lesquelles des prospects ne convertissaient jamais. On a pu établir une description du profil d’utilisateur non client (mère célibataire par exemple), et observer si ces profils qui ne convertissaient pas chez ce Telco s’abonnaient chez les concurrents.

• Ce Telco a commencé à s’adresser à des profils que l’opérateur n’avait pas dans sa visée, mais que l’analyse sur la base de la "third party data" a permis d’identifier et de quantifier.

 

Pour conclure : un nouveau modèle

 

L’approche des opérateurs de téléphonie mobile illustre l’avènement d’un nouveau modèle, sensiblement différent du mass marketing classique, s’éloignant du ciblage marketing traditionnel. Il est possible de lancer des campagnes sans un quelconque ciblage préalable pour, au fur et à mesure, comprendre quel type de profil a été touché et a transformé.

Ce qui compte pour l’entreprise, ce n'est pas de toucher une femme de 40 ans qui vit à Paris, ce n’est même pas le comportement typique d’une femme de 40 ans qui vit à Paris. Ce qu’il est préférable d’adresser pour un maximum de pertinence et d’efficacité, ce sont des attitudes du type « pour les vacances, je vais prendre un avion avec mes 3 enfants ».

La segmentation sociodémographique est sans doute utile pour la publicité TV, elle l’est bien moins dans le digital. Cela ne veut pas dire que les critères sociodémographiques ont perdu leur utilité. C’est l’habitude de les privilégier qui est remise en question.

Il s’opère une mutation des réflexes de media-planning vers des stratégies d’audience planning. La démarche n’est pas toujours aisée à faire accepter par les directions et à mettre en pratique. Elle répond pourtant aux opportunités considérables désormais offertes par la data science et les outils de data management.