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Angelo Cappa

Consultant senior Data & Analytics

ARTEFACT BENELUX

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Karst Pullens

Consultant senior Data & Analytics

ARTEFACT BENELUX

Dans les premiers temps de l'analyse numérique, le concept de protection de la vie privée était largement ignoré. Mais aujourd'hui, la protection de la vie privée est devenue de plus en plus importante, et à juste titre : la plupart des consommateurs ne veulent plus que leurs moindres faits et gestes (numériques) soient suivis sans leur consentement. Bien que cela rende nos vies de spécialistes du marketing et d'analystes data plus difficiles, il est positif que nous évoluions vers un paysage qui respecte la vie privée de l'utilisateur final.

Avec l'entrée en vigueur de nouvelles réglementations, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant aux données data qu'elles collectent, aux raisons pour lesquelles elles les collectent et à la manière dont elles les utilisent. En outre, les utilisateurs doivent pouvoir refuser ces conditions aussi facilement qu'ils peuvent les accepter. En conséquence, les spécialistes du marketing sont confrontés à une diminution significative du nombre de first-party data consenties avec lesquelles ils peuvent travailler.

Nous pensons que l'avenir réside dans l'utilisation de quantités minimales de first-party data consenties pour modéliser les résultats à l'aide de l'IA. Il s'agit d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour construire des modèles capables de générer des informations à partir de petits ensembles de data.

Voici quelques exemples concrets :

  • Prévoir l'attrition de la clientèleLes modèles d'IA peuvent prédire quels clients sont les plus susceptibles de se désabonner en utilisant une variété de points data, tels que l'historique des achats du client, l'engagement sur le site web et les interactions avec l'assistance clientèle. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour les cibler avec des campagnes de fidélisation et, avec un peu de chance, les garder comme clients.

  • Identifier les segments de clientèleLes modèles d'IA peuvent identifier des segments de clientèle en fonction de leurs caractéristiques démographiques, de leurs centres d'intérêt et de leur comportement. Pour ce faire, ils peuvent s'appuyer sur différents points data, tels que l'historique des achats des clients, l'engagement sur le site web et l'activité sur les médias sociaux.

  • Personnaliser les recommandations de produits: Les modèles d'IA peuvent être utilisés pour personnaliser les recommandations de produits pour chaque client. Cela peut aider les entreprises à augmenter leurs ventes et à améliorer la satisfaction de leurs clients. Pour ce faire, il est possible d'utiliser divers points data, tels que l'historique des achats des clients, l'engagement sur le site web et les avis sur les produits.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont l'IA et la modélisation peuvent être utilisées pour tirer parti d'un minimum de consentement first-party data, tout en protégeant la vie privée de l'utilisateur afin d'obtenir des informations précieuses. Pour en savoir plus sur la protection de la vie privée et la collecte de data, lisez ceci article. 

Cependant, il est important de se rappeler que la qualité de ces outils dépend de celle des data sur lesquels ils sont formés. Si vous souhaitez utiliser l'IA et la modélisation de manière responsable et éthique, vous devez commencer par instaurer la confiance avec vos clients et collecter data de manière transparente et éthique. Voici quelques conseils à garder à l'esprit :

  • Se concentrer sur l'établissement de relations à long terme avec les clientsL'objectif est de créer une relation de confiance et de respect entre les citoyens et les entreprises. Cela signifie qu'il faut être transparent sur la manière dont leur data est collectée, utilisée et protégée. Cela signifie également donner aux clients le contrôle de leur data et de la manière dont il est utilisé.

  • Utilisez data de manière responsable et éthiqueL'utilisation de data pour améliorer l'expérience des clients et résoudre des problèmes concrets. Cela signifie qu'il faut utiliser data pour améliorer l'expérience des clients et résoudre des problèmes concrets. Cela signifie également que vous devez être conscient des impacts négatifs potentiels de la collecte et de l'utilisation de data.

  • Soyez transparent sur les pratiques de collecte et d'utilisation de data: Encore une fois, soyez transparent quant aux informations data que vous recueillez, aux raisons pour lesquelles vous les recueillez et à la manière dont vous les utilisez. Cela signifie que vous devez divulguer ces informations aux clients de manière claire et concise.

  • Utiliser des données anonymes et agrégées data dans la mesure du possible: Cela permettra de protéger la vie privée des utilisateurs individuels.

  • Utiliser le cryptage datapour toutes les data sensibles, telles que les data personnelles et les data financières. Cela permettra de protéger data contre tout accès non autorisé.

  • Mettre en œuvre les mesures de sécurité dataLa Commission européenne a mis en place un système d'alerte rapide pour protéger les data que vous recueillez contre les violations et le vol. Cela inclut l'utilisation de mots de passe forts, de pare-feu et de systèmes de détection d'intrusion.

Accueillir l'avenir en revenant à l'essentiel

Digital data a toujours été imparfait - et le sera toujours. Mais ce n'est pas grave ! Cela signifie simplement que si nous n'avons pas trouvé le moyen de résoudre efficacement un problème particulier, nous pouvons toujours recommencer. L'important est de changer d'état d'esprit et d'adopter une nouvelle approche de l'analyse numérique, plus respectueuse de la vie privée des utilisateurs, plus axée sur la résolution de problèmes concrets et plus attentive aux conséquences involontaires de nos actions.

Au lieu d'essayer de trouver de nouvelles astuces, des failles et des outils pour collecter des données sur les clients data, revenons à l'essentiel. Acceptez le fait que vous ne pouvez pas connaître tous les détails de vos clients. Apprenez à utiliser ce que vous savez et à l'optimiser grâce à la puissance de l'IA et de la modélisation. Mais ne le faites que si les avantages vont au-delà de vous et de votre entreprise. Soyez également conscient des conséquences involontaires de vos actions. Si vous utilisez data pour résoudre un problème, soyez conscient de l'impact négatif potentiel sur d'autres domaines.

Quelques-unes des nombreuses façons dont Artefact peut vous aider

Pour nous, data est une affaire de personnes. Et cela ne changera jamais. Si vous avez besoin d'un peu (ou de beaucoup) d'aide pour naviguer dans cette nouvelle ère du marketing numérique et/ou de l'analyse numérique, n'hésitez pas à nous contacter. Nous sommes là pour vous aider à réussir. Notre méthode de travail est la suivante :

  • Développer une stratégie data qui s'aligne sur les objectifs de votre entreprise ;

  • Mise en œuvre des processus de collecte et de gestion des data ;

  • Utiliser l'IA et la modélisation pour générer des connaissances à partir de data ;

  • Création et maintenance des tableaux de bord data et reports ;

  • Former et soutenir votre équipe.