Segmentation du public et gestion des données

Les données de première partie sont des informations collectées directement auprès de vos propres clients et clients potentiels par l’intermédiaire de votre site Internet, de votre application, de votre CRM, de votre programme de fidélité ou de votre historique d’achat — des données dont vous êtes propriétaire et pour lesquelles vous disposez d’une autorisation explicite.

Il s’agit de la catégorie la plus précieuse, car ces données sont précises, fondées sur le consentement et représentent des interactions réelles avec votre marque. Dans un monde axé sur la protection de la vie privée, les données de première partie constituent le fondement durable de tout ciblage et de toute personnalisation d’audience.

Les données de deuxième partie sont les données de première partie d’une autre entreprise auxquelles vous accédez dans le cadre d’un partenariat direct ou d’un accord de partage de données — par exemple, une marque de voyage qui partage ses données clients avec un détaillant de bagages.

Ces partenariats fournissent des données de grande qualité fondées sur le consentement, qui ne peuvent pas être achetées sur des places de marché de données ouvertes, ce qui les rend plus précises et moins banalisées que les données de troisième partie.

Les cookies tiers — la technologie qui a permis le suivi des utilisateurs sur différents sites et l’industrie des données de troisième partie, évaluée à 400 milliards de dollars — sont progressivement supprimés des principaux navigateurs à mesure que les réglementations sur la protection de la vie privée se renforcent.

Safari et Firefox bloquent déjà les cookies tiers par défaut. La suppression progressive des cookies tiers dans Chrome signifie que les segments d’audience fondés sur des données comportementales de troisième partie ne seront plus disponibles pour la plupart des ciblages programmatiques, ce qui remodèle en profondeur la publicité numérique.

Le Privacy Sandbox de Google propose de remplacer le suivi par cookies tiers par des solutions basées sur le navigateur, comme Topics API, qui attribue aux utilisateurs de grandes catégories d’intérêt (par exemple, « Forme » ou « Voyage ») en fonction de leur historique de navigation stocké localement sur l’appareil.

Cette approche fournit un certain signal de ciblage comportemental tout en protégeant les données de navigation individuelles — un compromis dont le secteur de la publicité évalue encore l’efficacité par rapport au ciblage fondé sur les cookies.

Le ciblage contextuel diffuse des annonces en fonction du contenu de la page consultée plutôt que de données d’identité des utilisateurs, ce qui le rend naturellement indépendant des cookies et conforme aux exigences de protection de la vie privée.

Le ciblage contextuel moderne a évolué au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour intégrer l’analyse sémantique et le traitement du langage naturel, qui permettent de comprendre le sens d’une page et aux annonceurs de trouver des emplacements pertinents et conformes à la sécurité de la marque, sans aucune donnée utilisateur.

Dans un monde sans cookies, l’impératif stratégique consiste à constituer des actifs de données de première partie détenus en propre : listes d’adresses électroniques, utilisateurs d’applications, membres de programmes de fidélité et données de préférences issues de sondages.

Chaque offre de contenu, questionnaire, mur d’inscription et achat crée une occasion de recueillir des données de première partie avec le consentement des utilisateurs. Les marques qui disposent de riches ensembles de données de première partie peuvent continuer à effectuer un ciblage précis des audiences, quelle que soit la suppression progressive des cookies.

Une plateforme de données clients (CDP) unifie les données clients connues de première partie — adresses électroniques, historique d’achat et comportement en ligne — en profils clients persistants, en privilégiant leur activation sur des canaux détenus en propre comme la messagerie électronique et la personnalisation du site.

Une plateforme de gestion des données (DMP) gérait historiquement des audiences anonymes fondées sur des cookies tiers pour la publicité programmatique. À mesure que les cookies tiers sont supprimés, les CDP gagnent en importance tandis que les DMP traditionnelles font face à un problème existentiel d’identité.

La modélisation de profils similaires utilise l’apprentissage automatique pour trouver de nouveaux utilisateurs qui ressemblent statistiquement à vos meilleurs clients existants, en fonction de signaux issus des données de première partie, comme les caractéristiques démographiques, les comportements et les habitudes d’achat.

Les audiences similaires de Facebook et la mise en correspondance des clients de Google sont les implémentations les plus utilisées, ce qui permet aux annonceurs d’accroître efficacement leur portée en ciblant des personnes qui ressemblent à leurs clients ayant la LTV la plus élevée.

Le ciblage d’exclusion d’audience consiste à importer dans les plateformes publicitaires des listes de clients existants, d’acheteurs récents ou d’utilisateurs actuels d’une version d’essai afin de les exclure des campagnes de prospection, ce qui évite de gaspiller le budget sur des personnes déjà engagées dans votre parcours de conversion.

Les listes d’exclusion comptent parmi les optimisations affichant le ROI le plus élevé en publicité programmatique : exclure les clients existants d’une campagne d’acquisition de nouveaux clients améliore immédiatement les indicateurs de coût par acquisition.

Les environnements sécurisés de données sont des espaces qui protègent la vie privée, où deux parties peuvent analyser des ensembles de données qui se recoupent sans qu’aucune d’elles n’expose ses données brutes à l’autre.

Les annonceurs utilisent ces environnements sécurisés — proposés par des plateformes comme Google Ads Data Hub, Meta Advanced Analytics et Amazon Marketing Cloud — pour mesurer l’impact d’une campagne par rapport aux données d’un éditeur ou d’un détaillant, sans porter atteinte à la vie privée des utilisateurs ni aux accords relatifs aux données.

Les données de partie zéro sont des informations que les clients partagent volontairement et délibérément avec une marque — réponses à des sondages, préférences déclarées, réponses à des questionnaires et données de listes de souhaits — par opposition aux données comportementales déduites de leurs actions.

Les données de partie zéro sont très précises, car aucune déduction n’est nécessaire, et leur collecte repose explicitement sur le consentement. Elles sont donc précieuses pour la personnalisation et particulièrement résistantes aux changements de réglementation sur la vie privée qui limitent le ciblage comportemental déduit.

Testez votre compréhension des données d’audience dans le marketing numérique.

À mesure que les cookies tiers sont supprimés, les données de première partie constituent le fondement le plus précieux et le plus durable du marketing numérique — constituer des actifs de données détenus en propre à chaque interaction avec un client est désormais une priorité stratégique.

Les CDP unifient les profils de première partie pour la personnalisation, la modélisation de profils similaires étend la portée à partir de vos meilleurs clients et les environnements sécurisés de données permettent une collaboration de mesure respectueuse de la vie privée avec les éditeurs et les détaillants.