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L’année 2021 est clairement une année de transition avec une augmentation de la maturité data. Cette capsule explore les tendances prévisibles dans les mois à venir en ce qui concerne l’accélération de la collecte de données 1P, l’expansion des CDP des marques et les approches de plus en plus probabilistes de la mesure des performances.

L’année 2021 est clairement une année de transition avec une augmentation de la maturité data

  • Celle des entreprises : La donnée devient absolument stratégique: 90% des entreprises ont procédé à des recrutements dans la data d’après une enquête de La mission numérique gouvernementale des grands groupe

  • Celle des citoyens et consommateurs : Il y a une prise de conscience des gens sur l’importance de la protection de données (on l’a vu cette année avec des témoignages très médiatisés sur les dangers des fake news et les effets d’enfermement dans des bulles )

  • Celle de la régulation & pouvoir public : GDPR continue de faire des émules à travers le monde, aux US avec les déclinaisons du CCPA en Virginie (VCPA) et au Colorado (CPA), et même en Chine avec le PIPL, en vigueur depuis le 1er novembre dernier

Les tendances qu’on observe s’inscrivent dans ce cycle d’évolution avec à la fois des avancées technologiques associées à un plus fort respect de la protection des données

La nécessaire maîtrise de ses données 1st party puisqu’il devient fondamental de pouvoir s’appuyer sur de la donnée propre, consentie, maîtrisée Passe par 2 choses: des programmes de collecte et des outils

  • Collecter plus de données 1st:

    1. La 3rd party va disparaître : les trois principaux navigateurs utilisés dans le monde ont supprimé ou vont supprimer l’utilisation des cookies 3rd party, donc on s’attend à une collecte plus importante des via des programmes plus innovants
      • Par exemple McDonald’s qui a fait de son opération Monopoly annuelle un programme 100% digital, obligeant la création d’un compte sur l’app McDo+ où on peut scanner ses vignettes pour connaître ses gains.
  • La CDP (consumer data platform) :

    1. Une CDP framework ambitieux pour collecter stocker gérer les audiences activer la donnée consommateur, PII et non PII. Aujourd’hui ya aucune techno qui puisse satisfaire à 100% de l’ambition, et donc il faut faire de l’assemblage. On s’appuie beaucoup sur la stack Google et on a construit une offre qui s’appuie sur Google Marketing Platform comme la stack principale qu’on complète avec des techno comme Tealium, Treasure Data il y’en a beaucoup d’autres
    2. Sur la collecte: Il devient indispensable de passer par des “data clean rooms” pour ingérer et traiter les données média afin de respecter privacy et consentement: Google ADH, Amazon Marketing Cloud, FB Advanced Analytics…
    3. Dernier point : On pense que certaines grandes fonctionnalités doivent être construire en internes,et on a lancé construit une approche qui s’appelle audience engine qui permet de piloter soit-même ses audiences par dessus une CDP (On accompagne des grandes marques comme Reckitt ou Samsung)

Une des applications concrètes qui est un axe important 2022 c’est sur la mesure de performances évolue :

Historiquement, on s’est beaucoup basé sur une mesure déterministe basée sur des identifiants (principalement cookie Tiers) pour suivre le parcours d’achat début fin sur internet. La fin des 3rd party ID va rendre rapidement moins pertinentes les approches d’attribution classiques. Elles vont continuer à fonctionner scope réduit, dans des walled gardens (on aura une mesure performance FB, une attrib pour tout l’environnement Google cross-device tout de même grâce à GA4) mais moins pertinentes pour avoir une vision cross wall garden.

Donc on s’attend à une augmentation de la mesure probabiliste qui consiste à relier les performances historiques de façon mathématique pour relier les ventes avec les actions commerciales. Qui ont l’immense avantage d’être exhaustive (tous les actions commerciales et toutes les ventes)

  • Intéressantes mais encore imparfait :

    1. la granularité – difficile d’avoir des information pertinentes à la maille de campagne par exemple
    2. la lourdeur : beaucoup de données et de 3 à 6 mois pour actualiser un modèle
    3. l’explicabilité. La dessus le gros challenge c’est que c’est modèles sont en grande partie basée sur des corrélations historiques entre ventes et dépenses et qui n’entraînent pas causalité. Je vais vous donner un exemple: il y a une forte corrélation entre le nombre de décès annuels dans une piscine aux US et le nombre d’apparitions de Nicolas Cage dans un film – dure de trouver le lien de cause à effet ….
  • Pour tenter de résoudre tous ces problèmes, Artefact a ouvert un centre de recherche en partenariat avec Google et l’université de Boston, pour faire construire des nouveaux modèles. On a des axes très prometteurs qu’on a testé notamment avec Reckitt Beckinser on a utilisé des réseaux Bayésiens, qui sont construits sur des analyses de probabilité et plus sur des régressions qui peuvent des données très granulaires, sont rapides à entrainer et très compréhensibles par des équipes sur le terrain sans expertise avancées en data science.

Ces liens plus fins entre les ventes et le marketing m’amène justement à développer ma 3ème partie que sont la convergence entre Sales & Marketing grâce à la data

Des années qu’on en parle, mais c’est la première fois qu’on observe une convergence des équipes . J’ai bcp d’exemples en Asie ou on a des clients pour qui le canal E-com représente jusqu’à 60% des ventes. La particularité la bas c’est que les plateformes type T-Mall, JD.com englobent à la fois la négociation distributeur traditionnelle (conditions de ventes, investissements promotionnels, évolution d’assortiment) ET l’investissement média. Cela veut dire que les marques doivent intégrer dans les discussion des équipes COMMERCIALES, mais les équipes MEDIA / MARKETING, et de plus en plus des compétences DATA & TECH -> d’où la convergence

Les premiers uses cases de cette convergence c’est avant tout sur le retail média :

  1. (utiliser le budget média marque sur l’espace distributeur pour mettre en avant de marques avec une très forte utilisation de la donnée pour cibler des clients ou prospects embasés dans la base fid du distributeur) Alors On s’attend aussi à une accélération forte du digital trade marketing: en effet les budgets trade et média sont de même tailles, mais là ou la digitalisation est de 50% sur le média, c’est à peine 10% sur le trade marketing! On s’attend à une fort rattrapage
  2. Permise notamment grace à une explosion des technologies “Retail Tech”: Links avec Carrefour (ou Artefact est un des partenaires officiel et opère des campagnes pour des marques Unilever) qui utilise la techno Liveramp et Google, Relevancy sur Casino, Walmart Connect,
  3. Au delà du retail média, on voit d’autres uses cases très intéressants apparaître de collaboration marque – retailer par ex Tout ce qui concerne la gestion de la catégorie comme de la promotion personnalisée, de la gestion (assortiment), du pilotage du prix ou encore intégration de la supply chain avec une logique VMI où demain la marque peut opérer une partie de la supply chain distributeur

Conclusion

Je voudrais conclure sur la culture de la data dans les entreprises

  1. On voit aujourd’hui une amélioration significative de la maturité des entreprises sur ces sujets. Les équipes “coeur” sont maintenant en place et il est tent de former le reste de l’organisation. C’est ce qu’on appelle chez Artefact la démocratisation de la donnée,
  2. La demande en Experts data, en particulier DA, experts en manipulation, compréhension des données et mesure, explose Selon l’APEC, +x2 pour les DS/DE x4 entre 2020 et 2021
  3. C’est pour répondre à ce besoin qu’on a créé notre Artefact School of Data notamment pour aider les gens qui sont en situation de reconversion professionnelle, afin de trouver des opportunités dans les secteurs de la données

Merci pour votre attention, je vous souhaite beaucoup de succès dans vos projets data, mot clés responsabilité et démocratisation !

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