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Votre Fidélité Récompensée

Je suis joueur. Ce matin l’aimable caissière du Franprix de mon quartier me propose la carte de fidélité, et m’indique que je peux m’enregistrer en ligne. Pratique, non ? Mais étant d’un naturel méfiant, je suspecte un truc…

Alors comme je suis joueur, de retour chez moi je lance Firefox, je vide tous les cookies et autres données et je procède à mon inscription en ligne.

A l’issue du processus – pendant lequel je dois fournir nom, prénom, adresse, email, mobile et indiquer le nombre de membres de mon foyer, je compte 65 nouveaux cookies tout frais dans mon browser, dont la majorité provenant des plus actives parmi les boites de l’ad-tech.


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Do you really need a DMP in 2018?

A couple of months ago, I was discussing with two business contacts of mine about their plans and priorities for 2018: they had to decide about strategic investments, and they asked my opinion about choosing and implementing a DMP for their business. This got me thinking.

Well, it’s 2018, and DMPs are so 2016…

Reminder : DMPs are an (optional) link in the RTB programmatic chain. DMP’s main capability is to combine 1st, 2nd and 3rd party data in order to create specific audience segments, to be exposed to display ad campaigns.

If you live in the EU, or if your business has some B2C activity with individuals from Europe, then you will soon be bound by the now famous GDPR regulation. As we’ll explain here after, the GDPR regulation has some direct consequences on the way a DMP (and on a wider scale, the programmatic ad-tech industry) can be operated.

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L’analyse de données devient un outil stratégique

shopper-data

Au hasard de ma veille, je suis tombé dernièrement sur cet article qui a retenu mon intérêt, et j’avais envie de vous le partager tout en mettant en lumière certains passages.

Cet article commence ainsi, par le chapeau suivant :

« Hier encore réservée aux statisticiens, l’analyse des données est aujourd’hui à la portée des spécialistes du marketing dans les entreprises. Les outils sont devenus faciles à manier et à peu près compréhensibles pour le commun des mortels. Le procédé a gagné en vitesse. Aujourd’hui, on obtient en quarante-huit heures une segmentation qui demandait plusieurs mois auparavant. »

Et puis cet article démarre en nous expliquant que « l’analyse des données est aujourd’hui au cœur de la chaine de la valeur client ». On peut difficilement être plus d’accord avec ceci, sachant que de nos jours il est quasiment impossible dans le domaine du marketing de ne pas entendre parler de « Data driven marketing », de « Big data » ou bien encore de « predictive analytics » et d’intelligence artificielle.

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Predictive Analytics, ou le cache-sexe de la donnée

TL;DR

  1. Les solutions d’Analytics sont au fil du temps devenues très puissantes, mais aussi très complexes
  2. En entreprise, l’exploitation de l’analytics et du web analytics reste basique, voire parfois quasi inexistante
  3. Les éditeurs de solutions vendent l’idée que l’IA couplée aux outils de marketing permet d’obtenir des résultats sans besoin d’injecter de l’intelligence humaine
  4. En l’absence d’intelligence humaine, les solutions de Predictive Analytics sont elles aussi vouées à l’échec
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DMPSeries #6 – De l’importance d’avoir défini les Use Cases DMP

Sixième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Dans le billet précédent, j’ai présenté 5 facteurs qui – à mon sens – sont clé dans la réussite d’un projet DMP chez un annonceur. Le second point insistait sur l’importance des Use Cases et des KPIs.

Alors bien entendu, si ça semble être simplement du bon sens de dire qu’avant de se lancer dans un projet de mise en place d’une DMP, il est plus que conseillé d’avoir déjà réfléchi en amont à l’utilisation de cette DMP et à quels cas d’usage on souhaitera répondre. Ça frise la Lapalissade :)

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Data Marketing : Funnel de conversion et Creep factor

Ce billet n’est pas un billet de la DMP Série, je le publie juste pour varier un peu les plaisirs. Néanmoins, il parle tout de même de data marketing. Ces réflexions m’ont été en partie inspirées par ce tweet de Tom Goodwin de l’agence Zenith :

La question est pour partie celle d’adapter le contenu des messages en fonction de la progression d’un prospect au long du funnel de conversion, et donc, en fonction de la progression de la proximité entre ce prospect et la marque.

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DMPSeries #5 – Facteurs clés de succès d’un projet DMP

Cinquième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Je profite de quelques jours de coupure des fêtes de fin d’année pour rédiger et poster le 5ème billet de la série DMP. Le précédent billet date de quelques mois déjà, et j’avais prévu d’en publier 7 ou 8 dans la série. Il était temps que je m’y remette !

Dans ce billet, je vais évoquer quelques sujets et points d’attention qui doivent être pris en compte avant de mettre en œuvre une plateforme DMP. C’est un peu un pêle-mêle, mais vous devriez vous y retrouver.

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DMPSeries #4 – Look-alike modeling et données 3rd Party

Quatrième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Dans le précédent billet, j’ai exposé mon point de vue – très personnel et donc plein de parti pris – sur la question des avantages et inconvénients respectifs des données 1st Party et données 3rd Party, sans pour autant avoir complètement expliqué ce que sont les données 3rd Party, comment leur utilisation est rendue techniquement possible dans une DMP, ni quels sont ses principaux cas d’usage. Voilà ce que je propose donc de traiter dans ce quatrième billet de la série DMP.

C’est quoi, au juste, les données Third Party ?

La définition courte des données Third Party, c’est des données au niveau individu qui sont achetées – ou plus exactement louées à l’utilisation – auprès d’acteurs dont c’est le métier de collecter puis de monétiser ces données : les 3rd party data vendors. En tant que marketeur utilisant une DMP, ces données ne vous appartiennent pas, vous payez souvent à chaque fois que vous les utilisez (avec un pricing soit au CPM, soit un flat fee « all you can eat ») et parfois certains fournisseurs peuvent imposer des restrictions d’usage. Pour citer quelques noms de fournisseurs de données 3rd Party, on peut mentionner les noms de Acxiom, AddThis, Eyeota, eXelate, ou bien encore VisualDNA.

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DMPSeries #3 – Données 1st Party vs données 3rd Party

Troisième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Dans le premier billet de cette série consacrée aux plateformes DMP, on avait défini quelles sont les données classiquement utilisées dans une DMP, et on avait rapidement donné la définition des 3 principaux types de données dans une DMP :

– First Party Data

Les données First Party sont toutes les données qu’une marque ou un annonceur va pouvoir collecter du fait d’une interaction directe avec un individu : via une visite sur le site web de la marque, via l’utilisation d’une appli mobile, via une commande en ligne, via un achat ou la souscription à un abonnement, mais aussi via des contacts « offline » (programmes de fidélisation, couponing, etc.) dont les données se retrouvent généralement dans les bases CRM de la marque.

– Second Party Data

Les données 2nd Party sont essentiellement des données collectées sur des sites web qui n’appartiennent pas à la marque, mais qui sont ceux de sociétés ou d’acteurs avec lesquels la marque aura conclu des accords de partenariat spécifiques comportant un accord – financier ou non – sur l’échange ou le partage de données.

Je consacrerai un prochain billet spécifiquement au sujet des données 2nd Party et à l’importance de mener une réflexion en profondeur sur ce sujet dans le cadre d’un projet DMP.

– Third Party Data

Enfin, les données Third Party, qui sont collectées et fournies – généralement vendues ou plutôt louées à l’acte et au CPM – par des tiers spécialisés, tels que Acxiom, AddThis, Eyeota, eXelate, VisualDNA, pour ne citer que quelques noms.

Dans les DMP, les données 3rd Party sont généralement accessibles via une marketplace de données, dans laquelle les marketeurs peuvent explorer ces données, observer leur recouvrement ou au contraire leur distance avec leurs propres données et activer ces données, selon leurs besoins et leurs objectifs.

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