Dans un contexte où la pandémie du Covid-19 accélère la transition digitale, tous secteurs confondus, les marques subissent une pression de plus en plus forte pour répondre aux attentes des clients via l’envoi de messages et d’offres personnalisés. Elles doivent pour cela passer d’un marketing de « point-de-vente » à une communication plus fine, ciblant le client directement.

Cette personnalisation de la communication doit reposer sur une bonne connaissance clients, basée sur  des données clients propriétaires et des données tierces. Ces dernières années, les données tierces ont été le principal fer de lance de la connaissance client, mais aujourd’hui le contexte a changé. 

D’abord, en raison des barrières technologiques, comme les cookies tiers qui sont amenés à disparaître, mais aussi des changements législatifs, comme la mise en place du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). De plus, les consommateurs sont de plus en plus attachés au respect de leur vie privée et souhaitent avoir plus de contrôle sur leurs informations personnelles.

Au-delà de ces changements, il est important de noter qu’une stratégie basée principalement sur les données tierces est une stratégie vouée à l’échec car les technologies deviennent moins performantes et ne sont pas compatibles avec un contrôle complet des données. Les marques doivent donc repenser leur stratégie data en élaborant un plan cohérent basé sur les First Party Data.

Cependant, ces données propriétaires n’ayant pas été au coeur de la stratégie ces dernières années, elles ne peuvent, en l’état, pas être exploitées de manière optimale. Elles sont souvent incomplètes, silotées, obsolètes (pas de temps réel) ou encore non-pérenne.

L’enjeu pour les marques est donc de mettre à niveau la qualité et la granularité de ces données propriétaires afin de répondre à leur enjeux de communication et connaissance client.

Dès lors, la première étape consiste à instaurer une infrastructure de données intégrées et souples afin de soutenir la mise en place de ce plan.

La quantité de données est décorrélée de la qualité de la relation client 

La marque doit dès le départ définir ses objectifs avant de pouvoir commencer à construire son infrastructure de données. Cela permet de déterminer la raison d’être de la plateforme et de choisir les First Party Data qu’elle va collecter, leurs cas d’utilisation et l’analyse qui en sera faite.

En ce qui concerne les données, de manière générale, la pertinence prime sur la quantité. Encore trop de marques font cette erreur !  Elles possèdent des millions de sources permettant de récolter des First Party Data – de la simple page web à l’appli mobile- et leur nombre ne cesse d’augmenter. En effet, le trafic Internet a augmenté de 8 % en 2019, avec une moyenne de 223 milliards de sites visités par mois. Quoi qu’il en soit, si les données ne sont pas alignées avec les objectifs fixés, à quoi bon les collecter ?

Plus il y a de données, plus il est compliqué de les gérer. Chaque octet de données inutile est un frein à l’automatisation du programme du marketing en matière de sélection des informations pertinentes. Les données ont également tendance à être éparpillées dans plusieurs environnements, notamment dans le Cloud, afin d’éviter de saturer les capacités de stockage. Cela contribue à la fragmentation et augmente les chances de perdre des données potentiellement clés.

Les marques doivent traduire en signaux de données leur stratégie marketing : la définition de leur cible, la connaissance des profils et comportements de leurs clients les plus rentable . Ces signaux constituent alors les First Party Data à collecter. La tendance est à la personnalisation des interactions marques / clients, toutefois, la quantité de données en jeu rend essentielle la segmentation du public pour réduire la complexité et préserver l’intégrité des données. Pouvoir segmenter les clients actifs des anciens en groupes granulaires, à grande échelle, est extrêmement important pour aider les responsables marketing à identifier les données les plus pertinentes à collecter auprès des groupes d’utilisateurs.

Le cercle vertueux de la donnée

L’étape suivante consiste à s’assurer que les différents outils et systèmes fonctionnent correctement ensemble ; l’objectif étant de créer un écosystème avec les meilleurs outils du marché, pour donner une vision unique et consolidée des clients, et de la capacité à les suivre et à les cibler rapidement.

L’intégration est une étape primordiale vers une transformation marketing. Nombreuses sont les façons d’y parvenir. Par exemple, il est possible de rassembler toutes les First Party Data sur une seule et même plateforme dans le cloud, dont le système de stockage est illimité, évolutif et disponible partout, et qui fonctionne en temps réel avec les interfaces de programmation (API) déjà disponibles. L’organisation est alors en mesure à la fois d’analyser correctement ces données et de mieux comprendre ses clients. Autre possibilité de procéder à la transformation marketing : faire appel aux experts en analyse de données – en interne ou en externe – capable de développer des APIs connectant l’intégralité des  outils et systèmes.

Il y a deux avantages à utiliser cette approche basée sur les plateformes. D’une part, il suffit de corriger une erreur une fois pour que la mise à jour des bases de données se fasse rapidement et simultanément dans tous les environnements. D’autre part, et c’est encore plus important, l’intégration de toutes les données permet aux responsables marketing d’entrer leur recherche directement dans la base pour recevoir une réponse en un temps record, et ce, sans avoir à préparer les données en amont.

Pour faciliter la présentation des rapports et garantir le respect de la réglementation, le processus doit être transparent et efficace. En effet, une partie importante de ce dernier consiste à nettoyer les données pour les préparer à l’analyse. C’est sur cette étape que les outils de prestataires tiers peuvent être utiles. Bien sûr, l’entreprise pourrait le faire manuellement, mais cela à un coût. Par souci de rapidité et de simplicité, il est préférable que la marque opte pour des solutions tierces facilement intégrées qui automatisent le processus.

Lors de la sélection des outils d’intégration et des technologies de nettoyage des données, il est important d’éviter d’en devenir dépendant. Le succès d’un seul projet ne suffit plus, il faut anticiper l’extension du processus à d’autres : il faut donc penser scalable et durable. Si bien que, construire sa propre solution offre peut-être plus de possibilités de personnalisation mais elle perd forcément en efficacité à mesure que les besoins et que les exigences des clients évoluent.

Faire appel à une solution tierce diminue les risques et réduit les coûts afférents à une solution propriétaire, et permet en prime plus d’agilité et d’en changer si besoin. Il n’existe pas de solution toute faite qui répondrait, dès la première utilisation, à tous les besoins. C’est pourquoi il est important d’être accompagné par un expert du sujet pour être soutenu dans la définition du cahier des charges et de sélectionner ou construire un système qui va y répondre, qu’il s’agisse de choisir la plateforme unique ou de la meilleure solution existante gérée par des APIs.

Une infrastructure de données solide et flexible est la preuve d’une stratégie durable de First Party Data. Le cercle vertueux des données qui va favoriser l’engagement des clients passe par des objectifs segmentés, des outils intégrés et des données nettoyées en continu. Les dirty data sont alors bannies pour que les clients ne reçoivent plus que des recommandations ciblées, de façon rapide et efficace.
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Par Florian Thiebaut, Consulting Director chez Artefact