Auteur

Image

Amit Erande

Partenaire, Data Strategy, Consumer Strategy and Governance à Artefact USA

Voici la première partie d'une série de deux articles sur la manière d'exploiter efficacement first-party data dans le domaine du marketing. Dans cette partie, nous clarifions les définitions, fournissons un contexte sur les stratégies de marketing historiques et expliquons pourquoi le mouvement first-party prend de l'ampleur.

Le monde du marketing est aujourd'hui en pleine mutation. L'époque où l'on dépensait des millions pour une campagne publicitaire aveugle et de masse et où l'on espérait une conversion, voire une quelconque conversion, est révolue. Les spécialistes du marketing s'appuyaient autrefois sur l'omniprésent cookie pour suivre et personnaliser les publicités destinées aux consommateurs, mais ce mécanisme devrait lui aussi être démantelé d'ici à la fin de 2024. Dans le monde en constante évolution du marketing, data est devenu l'élément vital des stratégies et des campagnes efficaces. Avec l'essor des plateformes numériques et la complexité croissante du comportement des consommateurs, les marques sont confrontées à une décision cruciale : Doivent-elles continuer à dépenser massivement dans des campagnes aveugles de type "top-of-funnel" ou se concentrer sur l'exploitation de first-party data ? À l'aide d'exemples concrets et d'informations sectorielles, nous examinerons les raisons pour lesquelles les marques devraient adopter ce changement de paradigme et exploiter la puissance de first-party data.

Commençons par définir les différents termes utilisés dans l'industrie autour de data : first-party, second-party et third-party data.

  • Première partie data comprend toute data appartenant à une marque, provenant de n'importe quel canal que la marque a elle-même collecté. Les systèmes de gestion de la relation client, les programmes de fidélisation, la navigation sur le site web, les réponses à vos publicités sont autant de sources de first-party data. Le data de première partie est le fondement de la relation directe d'une marque avec ses clients.

  • Deuxième partie data est toute data que la marque ne possède pas mais à laquelle elle peut avoir accès par le biais de relations directes avec des partenaires, comme une entreprise de produits de grande consommation qui travaille avec un détaillant pour comprendre les habitudes d'achat de ses produits.

  • Tiers data se réfère aux informations collectées et agrégées par des entités autres que la marque à partir d'une variété de sources. Il peut s'agir d'informations démographiques, de comportement de navigation, d'historique d'achat, d'activité sur les médias sociaux, etc. Par exemple, Experian est un important courtier en data qui fournit des informations démographiques data, comportementales data et autres.

Non, vraiment, qu'arrive-t-il à la tierce partie data ?

La dépendance des marques à l'égard de tiers data pour le marketing fait l'objet d'un examen de plus en plus minutieux en raison de l'évolution des réglementations en matière de protection de la vie privée et des préoccupations relatives à l'exactitude et à la fiabilité des données. Le data de tierce partie provient d'une grande variété de fournisseurs, et sa qualité et sa fraîcheur peuvent varier de manière significative.. Des informations inexactes ou obsolètes peuvent conduire à des efforts targeting erronés et à des campagnes de marketing inefficaces. Le durcissement des réglementations mondiales en matière de protection de la vie privée incite également les marques à repenser leur utilisation de data de tiers. Des mesures telles que le règlement général sur la protection des Data (GDPR) en Europe et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) ont imposé des exigences strictes en matière de collecte, d'utilisation et de partage des data des consommateurs. En outre, le coût croissant de l'accès à du data tiers de haute qualité est devenu dissuasif pour de nombreuses entreprises. Alors que la demande de marketing data-driven augmente, le coût d'acquisition de data fiable auprès de fournisseurs réputés a considérablement augmenté.

Conformément aux attentes des utilisateurs en matière de protection de la vie privée, l'utilisation de cookies de tiers a également fait l'objet de restrictions croissantes dans les systèmes d'exploitation (OS) et les navigateurs actuels, et d'autres changements sont attendus :

  • Apple a pris des mesures importantes pour limiter l'utilisation de cookies tiers sur ses appareils iOS. Dans iOS 14 et les versions ultérieures, Apple a introduit le cadre App Tracking Transparency (ATT), qui exige des applications qu'elles obtiennent des informations sur l'utilisation du cookies par des tiers. consentement explicite de l'utilisateur avant de suivre leurs activités sur les applications et les sites web.

  • Firefox a été proactif dans la limitation du cookies de tiers. À partir de Firefox 69, le navigateur a introduit la Enhanced Tracking Protection, qui bloque par défaut le cookies de tiers.

  • Google, le développeur de Chrome, a également annoncé des changements importants dans son approche des cookies tierces. D'ici à la fin de l'année 2024, Chrome prévoit d'éliminer complètement les cookies de tiers et de les remplacer par des solutions de rechange axées sur la protection de la vie privée, telles que sa technologie Initiative "bac à sable" pour la protection de la vie privée.

L'essor - et l'essor - de first-party data

Ces défis ont conduit à un changement de paradigme en faveur du first-party data, qui offre de nombreux avantages, notamment une plus grande précision data, un meilleur respect de la vie privée et des capacités targeting améliorées. En recueillant et en exploitant data directement auprès de leurs propres clients, les marques peuvent établir des relations plus significatives et plus fiables tout en obtenant des informations plus approfondies sur le comportement et les préférences des consommateurs.

Les principaux avantages de first-party data résident dans la connaissance plus approfondie des clients qu'il permet d'acquérir. En collectant data directement à partir de leurs propres interactions avec les clients, les marques ont accès à des informations riches et fiables sur le comportement des consommateurs, leurs préférences et leurs habitudes d'achat.. Cela permet aux spécialistes du marketing de créer des profils de clients plus précis et d'élaborer des stratégies de marketing très ciblées sur la base d'informations en temps réel.

  • Le data de première partie ouvre la voie à la personnalisation et au targeting. Avec un solide ensemble de data, les marques peuvent offrir des expériences personnalisées à leurs clients, veiller à ce que le bon message parvienne à la bonne personne au bon moment. Il a été prouvé que les campagnes de marketing personnalisées augmentent l'engagement, les taux de conversion et la fidélité des clients, car elles répondent plus efficacement à leurs besoins et à leurs intérêts spécifiques.

  • First-party data permet aux marques de améliorer l'expérience globale du client. En analysant les data des clients, les marques peuvent identifier les points douloureux, anticiper les besoins et proposer des communications, des offres et des recommandations pertinentes et opportunes. Cette approche personnalisée améliore la satisfaction des clients, renforce la fidélité à la marque et favorise les relations à long terme avec les clients.

  • Le data de première main offre également aux marques un avantage concurrentiel. En tirant parti de leur propre technologie data, les marques peuvent se différencier de leurs concurrents et créer des propositions de valeur uniques. Cet avantage data-driven permet aux marques d'affiner leurs produits, d'optimiser leurs campagnes de marketing et de prendre des décisions commerciales plus éclairées.

Exemples concrets de la puissance de first-party data

Netflix, le célèbre service de diffusion en continu, en est un exemple probant. Netflix utilise son vaste répertoire de first-party data pour alimenter son moteur de recommandation de contenu. En analysant les habitudes de visionnage, les classements et les interactions des utilisateurs, Netflix propose des suggestions de contenu personnalisées et pertinentes. à ses abonnés. Cette approche personnalisée améliore la satisfaction des utilisateurs, accroît l'engagement et augmente les taux de fidélisation, contribuant ainsi au succès remarquable de Netflix dans le secteur de la diffusion en continu.

De même, Spotify, la célèbre plateforme de streaming musical, exploite first-party data pour proposer des recommandations musicales personnalisées. En suivant les habitudes d'écoute, les préférences des utilisateurs et la création de listes de lecture, Spotify crée des listes de lecture et des suggestions musicales sur mesure. qui rendent la plateforme très attrayante et addictive. Cette approche personnalisée contribue à une plus grande satisfaction des utilisateurs, à une utilisation plus longue et à des taux de désabonnement plus faibles.

Starbucks, la chaîne mondiale de cafés, exploite first-party data par le biais de son application mobile et de son programme de fidélisation. En recueillant data les préférences des clients, l'historique de leurs achats et leur localisation, Starbucks propose des récompenses, des offres et des promotions personnalisées. à ses clients. Cette tactique permet non seulement de fidéliser les clients, mais aussi d'optimiser les stratégies de marketing de Starbucks et d'adapter ses offres de produits en fonction des connaissances des consommateurs.

Ces exemples concrets démontrent l'immense potentiel de first-party data pour transformer les initiatives marketing et favoriser la réussite des entreprises. En exploitant leur propre first-party data, les marques peuvent offrir des expériences hautement personnalisées, fidéliser leurs clients et acquérir un avantage concurrentiel. Le succès de ces marques souligne la valeur de first-party data et incite d'autres entreprises à donner la priorité à leurs propres actifs data et à investir dans des stratégies qui maximisent le potentiel de first-party data.

Dans la deuxième partie de notre série, nous examinerons de plus près les stratégies permettant d'exploiter efficacement first-party data, à la fois au sommet de l'entonnoir et tout au long du parcours du client.

Si vous souhaitez contacter l'auteur, vous pouvez le faire à l'adresse suivante Amit.erande@artefact.com