Après avoir quitté le groupe Jellyfish en octobre dernier, Raphaël Grandemange vient de lancer sa propre structure - Dataïads - aux côtés de Thibault de Broissia et Benjamin Cozon, fondateurs d’Uptilab et Reeport,rachetés par Webedia en 2017 et fusionnés avec Jellyfish en 2019.
Avec de fortes ambitions : pour répondre à l’appétence constatée sur le marché et pouvoir accompagner les entreprises à grande échelle, les cofondateurs visent 150 embauches dans les trois années à venir dont une cinquantaine d’ici la fin de l’année 2022
Nous avons interviewé Raphaël Grandemange :
Dataiads : quelle proposition ?
Dataïads a pour ambition d’accompagner les entreprises vers un meilleur ROI à travers des campagnes optimisées, grâce à une meilleure exploitation des données first party complétées par des données contextuelles, ce qui permettra aux campagnes de marque d’être à la fois plus performantes, créatrices de valeur et éthiques.
Notre approche croise des experts conseil d’un nouveau genre : des media scientists (experts en data science, data engineer et activation média) et une équipe technique supervisant des techniques propriétaires, représentant déjà un tiers de nos effectifs.
D’un point de vue développement, nous ambitionnons de recruter 150 collaborateurs sur les 3 prochaines années.
Data : sur quelles articulations travaillez-vous ?
L’offre de Dataïads s’articule autour d’une plateforme technologique et de quatre grands piliers complémentaires, pouvant être activés ensemble ou de manière indépendante en fonction des besoins clients :
- Data Quality : analyse du vivier de données disponibles pour comprendre la fiabilité et le potentiel réel
- Data Connection : réconciliation des flux de données pour rompre les silos et ainsi optimiser les données 1st Party et contextuelles
- Data Intelligence : qualifier, segmenter et modéliser les données
- Data Activation : mise en place et déploiement de campagnes media et Post-click data-driven.
La philosophie de nos technologies est de combler le gap entre les données 1st party d’un côté, et les activations media et site de l’autre. Nous avons déjà développé des applications, comme une solution de création dynamique de landing page, permettant d’optimiser l’efficacité des campagnes Google Shopping, ou encore une solution permettant de moduler en temps réel les bid de campagnes (multi-plateforme) en fonction d'événements issus des données 1st party de nos clients. A termes, nous avons pour ambition de créer des micro-services agiles et facilement déployables.
La donnée first party on en parle beaucoup, pourtant vous estimez qu'elle est sous-exploitée ?
Les annonceurs les plus avancés comprennent que les données 1st party sont différenciantes (parce qu'elles sont propriétaires), pertinentes (elles se rapportent directement à l'entreprise et à ses clients) et de haute qualité (elles proviennent de la source). Elles vont permettre une meilleure orchestration et une personnalisation cross-canal. Par exemple, l’exploitation de la data de marge ou de stock par produit va permettre à l’entreprise de piloter ses campagnes à la marge en intégrant la dimension de stocks, et non au revenu versé.
Nous voyons deux grandes natures d’obstacles à l’exploitation de la first party : technologiques et organisationnelles. Les obstacles technologiques sont clairement la plus grosse limite, avec en premier lieu une incapacité à lier les technologies mais également un manque de compréhension de la data. Notre technologie propriétaire s’attaque en priorité à interconnecter des outils technologiques déjà présents chez nos clients.
Quel environnement : Google certes, mais au-delà ?
Nous adressons les plus grosses plateformes publicitaires du marché (Google Ads, Facebook, Tik Tok , Amazon… ) et touchons donc presque 100% du web.
Quelle vision sur le paysage open web ?
On a beau aimer ou se méfier de la puissance des plateformes, elles sont aujourd’hui devenues indispensables pour les marques pour se connecter à leurs audiences. Ces plateformes sont sorties renforcées de la crise du COVID et il est tout à fait probable qu’elles sortent encore plus renforcées après le passage définitif au cookie tiers. Le challenge pour une marque est donc de tirer le meilleur parti de ces plateformes en reprenant le contrôle à la fois sur la maîtrise des ciblage (en intégrant de la data first), le cadre de diffusion et sur la mesure des performances.
Suprématie de l'automatique ? Fin du conseil et l'optimisation par l'humain, ou plutôt de nouvelles expertises ?
L’adoption des enchères automatisées via algorithmes (en reprenant l’exemple du Smart Bidding sur Google) amène de la performance incrémentale, c’est un fait que nous avons pu observer avec les nombreuses marques accompagnées au cours de ces dernières années. Mais il faudra toujours quelqu’un pour donner la (bonne) direction à un véhicule autonome. Le choix de cette direction doit être informé par la data.
Montée inexorable de l'internalisation ?
C’est en effet une tendance de fond dans le domaine de l’achat d’espace, mais le rythme est encore assez lent en France par rapport aux US, notamment car les volumes d’achat sont 10x moins élevés. Il n'y a donc pas la mise à échelle nécessaire. Mais au fur et à mesure que les investissements basculent vers le digital et que les médias passent à un support numérique, les annonceurs qui hésitent aujourd’hui vont s’orienter vers ce modèle d’organisation, au moins sur des leviers matures comme le SEA ou le social ads. J’encourage en tout cas les acteurs de premier rang ou les plus matures à vraiment s’interroger en pesant les avantages et inconvénients.
Quels manques ou freins adressez-vous ?
Le fossé créé entre le paid media et le owned nous a toujours interpellé avec mes associés, Thibault de Broissia et Benjamin Cozon (anciens fondateurs d’une des principales sociétés d’analytics et de CRO (Conversion Rate Optimization) en France, Uptilab racheté par Webedia). Cette frontière est totalement artificielle quand on se place du point de vue client. Nous avons trouvé que peu ou pas de société mettent au cœur de leur approche cette problématique. Chez Dataïads, nous nous structurons sans silos entre le média et le site centric; cela se ressent donc sur les services que nous pouvons proposer à nos clients mais aussi sur les technologies que nous développons.
Le terrain sur lequel vous vous lancez est très occupé : quelles différenciations ?
Le terrain est certes occupé mais la croissance est de 40 à 50% chaque année. Pour nous démarquer, nous avons plusieurs points de différenciation :
- Nous sommes nés en 2021 dans une ère post cookie 3rd et avec aucune dette organisationnelle (pas de fonction à transformer...). La fonction de media scientist que nous avons créé répond à un besoin profond et attendu du marché
- Nous faisons dès le jour 1 le choix d’un produit conseil conçu en intégrant nativement des technologies propriétaires qui permettent aux clients de gagner en efficacité et efficience.
- Nos technologies et nos services mettent l’optimisation du média au centre tout mais favorisent les interactions entre website et ads
