RampUp 2022 a réuni les meilleurs spécialistes du marketing et de la technologie en présentiel après 3 années d’absence liées à la COVID. L’événement a pris place à l’hôtel Salomon de Rotschild, à Paris, rassemblant un millier de participants. Afin de s’unir et de collaborer pour mieux avancer ensemble, la journée a été ponctuée de conférences et de workshops.
Forrester, invité de RampUp 2022
À la reprise des conférences à la suite de la pause déjeuner, l’invitée est Enza Iannopollo, analyste principal chez Forrester. Au sein de ce cabinet d’études et de conseils parmi les plus influents au monde, elle travaille plus particulièrement sur la confidentialité, la sécurité et les risques. Pour cette recherche menée sur le data clean room, Enza Iannopollo a collaboré avec ses collègues spécialisés dans les pratiques marketing et la gouvernance des données.
Pourquoi avons-nous besoin de data clean rooms ?
Pour en expliquer le sens, Enza Iannopollo revient sur le terme « data clean room ». « Clean » signifie propre, pur, non pollué : exempt d’abus. C’est une promesse ambitieuse pour une proposition de marché. Le besoin des data clean rooms est né de la dépréciation réelle des données, explique-t-elle.
Certaines dynamiques de marché sont contradictoires « Nous voulons davantage de données, mais certaines dynamiques nous en éloignent ». C’est notamment le cas avec la protection de la vie privée et d’autres réglementations. Aujourd’hui, recueillir, utiliser et partager des données des clients est devenu beaucoup plus compliqué pour les entreprises.
D’un autre côté, les clients sont devenus beaucoup plus au courant de leurs droits à la vie privée. Ils expriment aisément leur mécontentement si la bannière des cookies ne s’affiche pas correctement, etc. Elle précise : « 40 % des consommateurs français prennent des mesures très spécifiques pour limiter la quantité de données qu’ils partagent avec des applications et des sites web ». Pourtant des compagnies comme Google, Facebook ou Amazon engrangent un nombre considérable d’informations, sans les partager.
Les cookies tiers, quant à eux, sont en train de disparaître. Pourtant, ils permettent de mesurer, de personnaliser, de suivre les utilisateurs. Cela va devenir de plus en plus compliqué de comprendre les prises de décision des consommateurs. Les « clean rooms » sont là pour procurer des alternatives face à cette dépréciation des données.
Comment fonctionnent les datas clean rooms ?
Annonceurs et éditeurs doivent travailler main dans la main pour s’accorder sur ce qu’ils veulent savoir sur les données collectées et partagées et leur utilisation possible. C’est là qu’intervient la résolution d’identité. Annonceurs et éditeurs vont créer des données anonymisées pouvant être utilisées dans les data clean rooms.
Les data clean rooms sont une solution boostant la collaboration. Une marque de cosmétiques les utilise actuellement pour analyser l’ensemble du parcours du consommateur et comprendre comment les consommateurs prennent certaines décisions.
Que sont les data clean rooms ?
« Nous les définissons comme un environnement sécurisé de protection de la vie privée dans lequel deux parties ou plus peuvent partager des données d’entreprise sensibles, y compris des données clients, pour divers cas d’utilisation de marketing collaboratif, d’analyse de produits, de vente, etc. » explique Enza Iannopollo.
La sécurité et le contrôle de la confidentialité sont fondamentaux dans ces environnements. Aucun abus de données ne doit s’y produire. Chacun dispose d’une technologie pour comprendre qui entre réellement dans la pièce. Chaque parti convient avec les autres de ce qui va se passer dans la clean room. Cela permet à chacun d’être sûr que l’algorithme fonctionnera exactement de cette manière, de sorte qu’il n’agira que sur le processus convenu et qu’il sera difficile de revenir aux données réelles des individus.
La transparence envers les clients est fondamentale. Enza Iannopollo parle également de « self-service experience ». Il est important que des fonctions soient intégrées aux data clean rooms pour qu’elles explorent les données sans intervention humaine.
Les 3 caractéristiques principales d’une data clean room sont :
- La connectivité ;
- La consommabilité ;
- La portabilité.
Quelques recommandations pour votre propre utilisation
Enza Iannopollo finit sa conférence en donnant quelques conseils aux entreprises pour choisir d’utiliser ou non des data clean rooms. Il s’agit notamment de prendre en compte leurs dépenses marketing avec les différents éditeurs et partenaires médias. Mais aussi d’établir plusieurs cas concrets, etc.
Elle rappelle l’importance d’identifier quelles sont les personnes devant être impliquées dans chaque entreprise pour que cela fonctionne vraiment. La collaboration entre collègues et surtout entre plusieurs services différents d’une même entité étant primordiale.
Pour bien cibler les consommateurs et optimiser l’utilisation des données, les méthodes changent au fur et à mesure des années. C’est aujourd’hui au tour des data clean rooms de prendre le relais sur le chemin de la collaboration des entreprises et de l’anonymisation des données.