Exit donc la simple adresse. Désormais les marketeurs disposent d’un panel si large qu’ils peuvent proposer leur offre au bon client au bon moment par le bon canal. Les données sont traitées à vitesse grand V venant inévitablement bousculer les schémas classiques des marketeurs et les réponses apportées au consommateur, de leur côté, toujours plus exigeants envers les marques, produits et services. Pour atteindre, cette efficacité ultime, la donnée doit nécessairement être traitée au sens large (qualité, pertinence, validité…). Ce process complexe passe inévitablement par la mise en œuvre et l’animation de bases de données mutualisées. La donnée est ainsi valorisée dès lors u’elle est utilisée et traitées dans un cadre pertinent. Dans le cadre d’une campagne d’acquisition, certaines données seront nécessaires. Il faudra également regrouper, aller chercher d’autres données extérieures, s’assurer de leur véracité et ensuite définir le bon algorithme pour faire parler la base et la rendre économiquement pertinente.
Les bases de données mutualisées ont pour rôle de regrouper un grand nombre de données issues de divers fichiers sources que l’on centralise au sein d’une seule et unique base de données. Ces données sont ensuite compilées à l’individu, analysées pour en tirer des profils marketing « valorisés » et la profondeur d’information des bases de données et leur volumétrie permettent d’effectuer des scores marketing pertinents ou d’autres modèles établis en fonction des objectifs, permettant d’extraire des sélections fines de prospection au plus près du cœur de cible de l’annonceur exploitant ladite base.
L’enjeu : la connaissance client qui permet de mieux cibler ses prospects en envoyant moins de messages et plus pertinents dans un parcours client multiple et parfois complexe à suivre et à satisfaire. La « mutualisation » des informations est une source majeure de cette connaissance, c’est évident parce que les résultats des campagnes utilisant ces sources sont là pour le prouver aussi bien en prospection qu’en réactivation ou fidélisation. Pour nous présenter cet enjeu de taille, nous avons rencontré Marc de Fougerolles, Directeur de Data company, Cécile Delval, Directrice Commerciale de PNdata et Didier Farge, Président de Conexance.
« Comme l’eau qui coule, la donnée est partout et sert toutes les causes et tous les projets, indique Marc de Fougerolles, Directeur de Data compagny. Elle devient la matière première indispensable à toute information et même comparée à “l’or noir”. Mais comment faisions-nous avant ? Avant la donnée (massive bien entendu), il y avait les échantillons représentatifs ou pas, les enquêtes et donc les statistiques pour analyser, prédire et influencer les comportements. IBM est né du premier recensement massif de la population en 1887 qui sera traité en seulement 3 ans grâce à l’électromécanique. La donnée remplace l’échantillon avec la promesse de plus de rapidité, et de robustesse. La donnée trouve sa pertinence dans ses nouveaux usages créés par les possibilités techniques sans cesse en augmentation pour des traitements toujours plus rapides et robustes. L’analyse des données de consommation peut se combiner à l’étude des commentaires et réactions des consommateurs au niveau d’un service client pour aboutir à la création d’une nouvelle offre dont la segmentation répond exactement aux attentes ». Et de préciser : « J’aime la notion des 4V pour la donnée car ils portent des valeurs fortes (encore IBM) : Volumétrie – Vélocité – Variété – Véracité. C’est aussi un concept qui vient bousculer les 4 P appris par le marketing des lessiviers et être acteur de leur cohabitation est passionnant ».
Didier Farge, , Président de Conexance, aborde la donnée dans un contexte plus large : « La donnée marketing, qui est celle dont on parle ici, trouve son utilité au sein d’une base de données marketing, qui permet à la fois de la classifier, mais surtout, de l’utiliser. Difficile, donc, de dissocier la donnée de la base. La base de données marketing comprend le plus souvent des informations relatives aux clients, aux prospects et aux produits. Elle peut également comprendre des données relatives à des actions marketing, par exemple des retours de campagnes ». Cette donnée brute, pour être utilisable, devra être croisée : « Une fois la donnée associée à des informations sociodémographiques ou à des données sociales ou de navigation, la donnée marketing peut permettre de prédire un comportement d’achat et de guider les choix du marketeur ». Des traitements qui ne sont cependant pas systématiques, puisque, de l’aveu même des entreprises, seules 46% d’entre elles reconnaissent ne pas tirer avantage des données sociodémographiques et comportementales pour renforcer les données clients (source : Opinion Way, 2017) « Si l’ensemble de ces traitements sont réalisés et optimisés, poursuit Didier Farge, on peut alors parler de « data driven marketing », de marketing piloté par les données».
Pour Cécile Delval, Directrice Commerciale de PNdata, « la donnée est l’élément servant de base à un raisonnement, et de point de départ pour une recherche. De ce fait, les données brutes peuvent être de nature et d’origine différentes. Elles peuvent être qualitatives ou quantitatives. L’ouverture des canaux de communication, notamment celui du Digital, a multiplié les sources de collecte, ce qui a complexifié énormément le travail d’analyse des données. La source de collecte pouvant être directe ou indirecte, il est alors primordial en amont de définir les informations à conserver, de les structurer pour ainsi leur donner un sens ».
Pour Cécile Delval, la vertu de la donnée tient dans son caractère incontournable : « L’objectif principal dans les actions marketing consiste à savoir proposer la bonne offre à la bonne personne et au bon moment. Seule la donnée permet de répondre à ces enjeux, l’ensemble des informations traditionnelles ou digitales servant de socle pour le Marketing Prédictif. Les données brutes peuvent pour certaines être utilisées en l’état à partir des informations communiquées par le client (son âge, les caractéristiques de son habitat, ses centres d’intérêt, etc.) ou, pour d’autres, être déduites du comportement du client (historiques d’achat, habitudes de consommation, navigation internet, etc.). Mais quelle que soit la technologie employée (marketing prédictif, intelligence artificielle ou machine learning, réalité augmentée), la finalité reste la même : prévoir le comportement en gagnant toujours en réactivité ».
Pour Marc de Fougerolles, les bienfaits inhérents à l’exploitation des données s’étalent sur un spectre très large : « La sagesse ? De la prédiction commerciale à la prévention des maladies ou de la criminalité, son terrain d’application est vaste. J’ai eu la chance de me faire présenter un cas d’usage de la donnée qui permet de sauver des vies en anticipant les accidents du travail. La bonne exploitation de la donnée procure aux marques une meilleure proximité avec leurs clients. Donnée, information, connaissance, savoir ou sagesse ? La donnée est la matière première de la chaîne de valeur qui conduit à nous rendre meilleurs. Elle dispose aussi d’un statut ROIste par nature. Cette activité est fermée aux vendeurs de rêves et de fumées ».
Pour Didier Farge, l’augmentation de la quantité et de la qualité des données disponibles sur les consommateurs permet de faire émerger des nouveaux usages de la donnée : « Le data driven marketing consiste à utiliser des informations sur les clients d’une entreprise, leur comportement web et physique, et leurs données transactionnelles pour créer des campagnes publicitaires optimisées. La donnée est aussi « dopée » aux algorithmes qui, depuis la démocratisation du Machine learning, permettent d’améliorer sensiblement les performances du scoring, et du prédictif. Si on ajoute à cela l’arrivée de plateformes d’optimisations de campagnes et l’utilisation de la data et du modeling en mode service (« data as a service » et « modeling as a service ») elles permettent maintenant au marketeur de pouvoir réaliser une utilisation de la data créative et de tester tous les segments et modèles en autonome.
Le data scientist est désormais assis sur le même siège que le marketeur, ce qui permet enfin de pouvoir réaliser des campagnes ciblées. Je rappelle à cette occasion que 73% des clients attendent des campagnes plus ciblées et que presque une entreprise sur deux en France reconnaît être en retard en ce qui concerne la connaissance de ses clients (Opinion Way, 2017) ». « Les bases de données mutualisées sont de formidables outils de sourcing pour permettre l’utilisation de ce marketing de la donnée. Les performances associées de bases de données mutualisées, d’algorithmes et de plateformes permettent d’améliorer fortement le niveau de connaissance client, de fidélisation, voire de réactivation. J’en veux pour preuve leur succès toujours important en Grande-Bretagne aux États-Unis, en Allemagne, au Japon et partout dans les pays où le marketing direct digital s’est développé ».
« La base de données, explique Marc de Fougerolles, permet de mixer des analyses froides, tièdes et chaudes. Elle est le plus petit dénominateur commun entre des données open data rafraîchies tous les deux ans et la collecte des informations de navigation ou de géolocalisation de mobile, qui sont quasiment traitées en temps réel. Elle permet aussi une conservation d’historique sur lequel sont basés des modèles prédictifs. Enfin, elle peut garantir le respect du RGPD par la restitution des traces et des actions des consommateurs qui doutent ou ont oublié d’avoir consenti. Son interopérabilité avec des RCU, DMP, DSP et campaign manager, en fait le pivot d’une exploitation intelligente des données ».
Pour Cécile Delval, la réalité et la nécessité des bases de données mutualisées sont une évidence : « Elles sont plus que jamais d’actualité pourvu que l’on parvienne à remonter dans une même base toutes les informations relatives à un contact, et à réconcilier les données provenant du monde du offline et de celui du online, ce qui est encore loin d’être le cas général : la plupart du temps, ces deux mondes s’ignorent alors que la transition entre le offline et le online est encore loin d’être terminée dans bien des activités. Et il est plus que probable que quand celle-ci sera supposée terminée, le monde traditionnel vienne alors en appui du monde du digital et lui sera complémentaire au moins sur une partie de la clientèle. Ces bases de données se sont développées ces dernières années, mais avec des informations limitées, basées principalement sur des données transactionnelles et des données de signalétiques. Bien que déjà très efficaces dans les stratégies MD, ces bases peuvent encore largement se développer grâce au mariage du traditionnel et du digital dans la limite des règles imposées par le RGPD.Aujourd’hui, une dizaine de programmes composent l’univers des bases de données Partenaires. Nous continuons d’ailleurs à développer notre base et à chercher de nouveaux partenariats, car nous savons que l’efficacité des modèles prédictifs ne réside pas dans le modèle statistique employé mais bien dans les informations disponibles. Un exemple simple : on peut bâtir le plus beau modèle qui soit et annoncer que telle cible de contacts a le profil idéal pour acheter tel produit à tel moment, mais si les contacts en question viennent d’acheter le produit en question à la concurrence, l’action perd tout son intérêt… D’où la nécessité de mutualiser les informations dans le cadre de la loi. Pour ce faire, un travail préliminaire d’organisation et de nettoyage des données est indispensable : traçabilité et intégration des flux, définition des données, description des canaux, traitement des adresses, consolidation des informations, etc. Il faut avant tout que la donnée soit centralisée dans une seule et même DMP articulée par des flux provenant de tous les canaux de communication (traditionnels et digitaux). Le modèle ne pourra en aucun cas être pertinent si le contact et les données qui lui sont liées ne sont pas structurées en amont (normalisation, dédoublonnage, consolidation, traitement des déménagés, qualification) et synthétisées par des méthodes statistiques adéquates (données transactionnelles, indicateurs comportementaux et de navigation multi enseignes, text mining,…). Ce travail bien préparé en amont permettra la mise en place de procédures automatisées (trigger Marketing, Marketing Automation) ».
Didier Farge également, la réalité des bases de données mutualisées est clairement opérationnelle : « Par rapport aux bases qui la composent, une base de données mutualisée permet d’élargir le nombre d’enregistrements et d’avoir plus d’informations ou de variables pour chacun d’entre eux. On trouve les formes les plus abouties de bases de données mutualisées dans le secteur de la vente à distance historiquement innovateur dans le domaine avec Abacus. Les bases sont comportementales et permettent pour un même individu ou foyer de regrouper l’ensemble des achats effectués chez les différents partenaires. En associant ensuite un cookie ou un device ID mobile, on transforme facilement cette donnée en identifiant digital qualifié, anonymisé et activable le plus souvent sous forme d’audience. Cela permet de compléter un plan de campagne email ou postal par une campagne digitale utilisant un ciblage au plus fin, la combinaison des canaux apportant des performances bien supérieures », de l’ordre de 10% de lift avec un meilleur rendement business d’après une étude récente de Forrester présentée à la DMA 2018 début octobre ». Le ciblage à partir des bases de données mutualisées et le «lookalike modeling » appellent à ce sujet certaines remarques : « Nous sommes entrés dans le royaume des jumeaux statistiques, poursuit Didier Farge. En effet, à partir de donnés CRM ou de cibles identifiées dans des panels, il est possible grâce aux algorithmes de rechercher les « look-alike » et d’identifier ainsi une audience devenue activable. C’est cette transformation digitale qui permet ainsi aux enseignes de pouvoir cibler en digital et demain dans tout ce qui est connecté, écran de télévision inclus, des communications quel que soit leur format. »
Pour Didier Farge, tout n’est pas forcément simple : « Les objectifs, c’est là que la vraie question se pose : veut-on faire une campagne d’acquisition ou une campagne de branding ? Quel futur entrevoit-on pour les bases mutualisées ? Certains prédisent un matching avec les on-boarders pour transformer des jumeaux statistiques en audiences ultra ciblées. D’autres voient un match avec les ID indépendants hébergés dans le cloud, ou des référentiels uniques : une option pour porter la puissance de l’analyse comportementale dans le prédictif hors univers cookifié ».
Pour Marc de Fougerolles, la réponse est évidente : « Toujours plus vite et toujours plus fine, pour un bénéfice utilisateur final réellement avéré. La créativité dans l’exploitation de la base devra toujours rencontrer le consentement de l’utilisateur, et donc, l’amélioration de son expérience avec l’entreprise. Le paradoxe de l’utilisation de la donnée dans l’univers du marketing est qu’il est maintenant possible d’exploiter tous types de données pour en tirer un bénéfice dans l’analyse des comportements. Il y a un fort risque de partir rapidement à la dérive, soit vers des univers et des traitements inutiles, soit hors cadre RGPD. Il faut donc rester “customer centric” et orienté “UX”».
« On lave désormais plus propre, explique Marc de Fougerolles, et si quelques contacts ont pu disparaître, la proportion est très faible chez ceux qui travaillaient déjà dans le respect des libertés individuelles. On désinscrit vite et bien, le consommateur exerce son droit plus facilement, mais dans les faits, on ne constate pas de vague d’opposition majeure. En revanche, la mise en place des nouvelles clauses et du cadre juridique et technique a représenté un surcoût pour les entreprises qui n’a certainement pas épargné les plus fragiles. Encore une fois, l’anticipation de cette vague était judicieuse et nous a permis de “passer en douceur”».
Pour Didier Farge, « le nouveau règlement a eu un effet global positif et quelques effets de bord ; « Côté positif, le RGPD a incité tous les acteurs à revisiter la permission accordée par leurs propres clients, a permis de faire prendre conscience de la valeur et de la propriété de la donnée et également sa durée de conservation. Toute la filière se sent concernée et le modèle RGPD pourrait bien servir de référent dans certains États des États-Unis (Californie, Colorado, Vermont…). Certains acteurs ont réalisé qu’ils ne peuvent plus confier leurs données à des tiers. D’autres, sans doute inquiets d’éventuelles conséquences, ont tout simplement cessé leurs activités, ou ont rendu les partenariats si longs et compliqués que cela devient presque impossible de travailler avec eux. D’une manière générale ce règlement a assaini le marché mais la mise en place lourde et très coûteuse en temps et en argent a vu pour 2017 et 2018 beaucoup de reports ou d’arrêts de campagnes, voire des arrêts d’orientations stratégiques. Certains investissements de l’étranger, notamment outre-Atlantique, ont été abandonnés souvent par méconnaissance du sujet. Il faut laisser du temps pour que tous les acteurs puissent mettre en place leurs process et poursuivre la pédagogie de l’utilisation des données. Une base de données mutualisée dont les partenaires respectent scrupuleusement les fondamentaux du règlement en accentuant la notion d’information client, de transparence, de suivi et d’accès aux données, est en Conformité. Il faudra dépasser cette période où chaque partenaire fait signer à l’autre ses amendements RGPD pour mesurer enfin les effets positifs. Nous sommes très regardés sur le sujet et les quelques acteurs majeurs de cette industrie se doivent de montrer l’exemple de la conformité ».
Pour Cécile Delval, l’impact du RGPD est plutôt positif. « Il a permis de faire le tri dans les bases de données et d’éliminer des contacts anciens et peu à même d’être réactifs aux offres MD. Cela est particulièrement bénéfique aux bases de données Partenaires. Par ailleurs, le consentement préalable du contact à toute communication, notamment dans le monde du Digital, est également un bienfait car il évite l’envoi de communications à des contacts qui de toute façon répondent peu ou pas à la plupart des propositions. Les bases de données Partenaires représentent le tremplin entre le Digital et le marketing traditionnel avec des techniques de réconciliation comme le onboarding qui entrent dans le cadre du RGPD pourvu que l’internaute soit clairement informé de l’utilisation faite de ses données. On peut alors par exemple proposer des solutions de retargeting permettant aux annonceurs de solliciter leurs prospects sur des canaux traditionnels après un passage sur leur site internet. En tant que sous-traitant, nous assurons avec l’aide de notre DPO, Maitre Ricouart-Maillet du cabinet BRM/TGS avocats, que nos traitements soient réalisés en conformité avec le RGPD. Notre positionnement nous impose également d’être vigilants sur les aspects juridiques, les éditeurs se devant aujourd’hui de collecter de manière encadrée les données avant leur utilisation. Aujourd’hui, la réglementation sur le Digital tend à se durcir et risque donc de limiter l’utilisation du Marketing Cookies ».
« Sur ce point, peu de changement, explique Marc de Fougerolles. L’obsolescence et le manque d’exactitude des données. Avec de grosses volumétries traitées, c’est un peu comme en avion ; une légère dérive peut avoir des impacts majeurs en générant des écarts considérables. La donnée pour la donnée, seule la données utile et pertinente a sa place dans un datalake ou un SI. Sous-dimensionner les aspects techniques et surtout leurs évolutions rapides, car il faut bien comprendre que le traitement des données nous conduit vers une “course à l’armement” : toujours plus et toujours plus vite. Perdre la maîtrise du métier et surtout la créativité et les émotions sont certainement les pires dérives de faire de la data pour la data car les effets ne sont pas immédiats. Pour vivre une expérience enrichissante sur la donnée, il faut suivre le deuxième Grand Prix data & créativité dont les lauréats seront présentés le 14 novembre prochain ».
Pour Didier Farge, le risque majeur est dans la dispersion : « Il ne faut pas vouloir tout faire en même temps : optimiser le recrutement, fidéliser, proposer de nouvelles offres faire connaître sa marque… Il est indispensable de prioriser ses objectifs. Également, il ne faut pas viser des volumes trop importants dès la première campagne, ni vouloir cibler à outrance et se retrouver avec peu de volumes… Il faut aussi être en capacité de mesurer l’efficacité des campagnes. Sur le plan opérationnel, il ne faut pas trop attendre des algorithmes, dont on dit « qu’ils sont tous faux mais que certains sont utiles ». Et enfin, il est fondamental de mettre à jour constamment ses données : La fraîcheur, c’est-à-dire la récence, est l’une des variables les plus importantes et les plus efficaces en matière de prédiction ».
« Comme évoqué précédemment, conclut Cécile Delval, le travail d’organisation et de traitement de la donnée est important en amont pour la construction de ces nouveaux leviers Marketing. Les nouvelles technologies permettent certes de traiter le Big Data, mais il faut se limiter aux données pertinentes et exclure celles qui pourraient être nuisibles à la construction de modèles statistiques. On voit apparaître dans le marketing social et d’influence de nouveaux pièges par la création de faux profils, de génération de faux like, qui permettent de créer de l’audience mais qui viennent biaiser les modèles. Il faut donc prendre ces nouvelles données avec précaution et activer ce type de levier ponctuellement le cas échéant ».
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