Si vous n’avez pas réfléchi à la collaboration data ces derniers temps, vous passez à côté d’une tendance prédominante. Selon une étude publiée dans le Winterberry Report, Collaborative Data Solutions: The Evolution of Identity in a Privacy-First, Post-Cookie World [Solutions en termes de data collaboratives : évolution de l’identité dans un monde post-cookie respectueux de la confidentialité], 81 % des marketeurs travaillant pour des marques aux États-Unis et 70 % au Royaume-Uni utilisent actuellement (ou prévoient de le faire) des données first-party en vue d’obtenir des informations, de l’activation, des mesures et de l’attribution.
C’est la capacité à tirer parti et à agir sur la veille client qui distinguera les gagnants des perdants. Toutefois, cette stratégie data rencontre de nombreux obstacles. La dépréciation des cookies y est pour quelque chose, mais pas seulement. Comme l’indique le rapport Winterberry sur les solutions en termes de data collaboratives, l’intérêt croissant pour la collaboration data s’inscrit dans un cadre plus large, qui comprend :
- Les nouvelles exigences réglementaires
- Les nouvelles restrictions des navigateurs concernant les identifiants
- La concurrence en termes de revenus parmi les propriétaires de médias
- L’insatisfaction due à la prédominance des environnements cloisonnés et des data marketplaces
- Les pressions pour le suivi du ROI marketing
- La nécessité d’une cohérence dans les interactions avec les clients
C’est un vaste sujet, et nous en examinerons les points principaux dans les quatre prochaines publications. Tout d’abord, exposons les quatre méthodes de collaboration établies mentionnées dans le rapport : data co-ops, data marketplaces, échanges de data et environnements data techniques. Le rapport entrevoit un avenir dans lequel de multiples solutions seront déployées, il est donc essentiel de comprendre les fondements de ce qui pourrait constituer une solution adéquate pour vous.
Le paysage des solutions relatives à la collaboration data
Selon le rapport sur les Solutions relatives à la collaboration data, les experts du secteur et les marketeurs au Royaume-Uni et aux États-Unis s’attendent à voir de nouvelles formes de partenariats entre les marques, les propriétaires de médias, les propriétaires de données et les entreprises technologiques qui les accompagnent.
Ces innovations évolueront aux côtés des modèles de partage existants, tels que :
- Les data co-ops, qui rassemblent les first-party data en vue d’un partage par les acteurs B2B et B2C, selon une logique d’échange. Par exemple, les acteurs s’adressant directement aux consommateurs utilisent des data co-ops afin de trouver de nouveaux prospects, à la fois en ligne et hors ligne.
- Les data marketplaces, qui facilitent les licences commerciales des third-party data (la Data Marketplace de LiveRamp en est un exemple).
- L’échange de data, qui intègre les first-, second- et third-party data afin de faciliter l’échange entre pairs et les licences entre les parties sur une base individuelle.
- Les environnements data techniques, où les données sont partagées par plusieurs partenaires et clients dans un « conteneur de stockage » qui permet des niveaux élevés de contrôle, de confidentialité et de sécurité (le Safe Haven de LiveRamp en est un exemple).
Ces modèles rendent compte de ce qu’est la collaboration data. Voici à présent comment elle fonctionne.
Des solutions adaptées à votre objectif
Il existe trois catégories clés de fonctionnalités en termes de collaboration data communes aux data co-ops, data marketplaces, échanges de data et environnements data techniques :
- Le type de collaboration data offert
- Le niveau de contrôle du risque
- La façon dont on accède aux données et le type de données utilisées
Chacun de ces modèles a généré de nouvelles opportunités de collaboration et a ouvert la voie à une nouvelle infrastructure axée sur le contrôle, la confidentialité et la sécurité.
Mais dans le contexte post-cookies actuel, quels sont les éléments importants en termes de collaboration, de risque et de partage des données ?
1. Collaboration data. Les marketeurs doivent être libres de collaborer comme bon leur semble, cherchez donc des solutions qui soutiennent :
- L’évolutivité : des collaborations individuelles aux relations avec de multiples acteurs nécessaires au développement d’un réseau de partenaires.
- Un engagement direct avec les marques les plus susceptibles de vous aider à développer et optimiser votre veille client, au lieu de compter sur des intermédiaires.
- Une collaboration interne et externe, de façon à pouvoir partager les informations et les opportunités extérieures au sein de votre organisation.
- Le niveau de flexibilité adapté à vos besoins spécifiques. Un échange de données (Snowflake en est un bon exemple) peut être très flexible en termes de verticales traitées (si vous disposez de l’expertise technique pour maîtriser cette flexibilité). D’un autre côté, les environnements data techniques (tel que Safe Haven de LiveRamp) sont spécifiquement conçus pour les marketeurs. Ils sont faciles à utiliser et s’accompagnent d’outils puissants de segmentation, d’activation et de reporting.
2. Capacité à gérer le risque. Un plus vaste choix de méthodes de collaboration data nécessite un contrôle supplémentaire de vos données. La solution consiste ici à optimiser la valeur commerciale de la collaboration, tout en minimisant le risque et les obligations de conformité associés à la propriété, au traitement et au stockage des données sensibles.
Les solutions contenant des PII brutes représentent un risque, tout comme les solutions qui nécessitent la copie de données, c’est pourquoi mieux vaut se tourner vers des solutions qui :
- Éliminent les PII et empêchent la ré-identification
- Permettent l’analyse des données sans obligation de déplacer ou de copier les données
Le traitement des données dans un environnement neutre et partagé géré par un vendeur tiers vous permet de générer des informations de valeur, sans les obligations liées à la propriété classique.
3. Façon dont on accède aux données et type de données utilisées. Vos contrôles d’accès aux données doivent être configurés de façon à répondre à votre stratégie. Ici, les approches passe-partout ne fonctionnent pas : votre équipe de spécialistes des données interne a certainement besoin d’un accès supérieur par rapport à des partenaires externes, par exemple.
De même, alors que les données enregistrées sont nécessaires à l’analyse approfondie et à l’apprentissage automatique, elles doivent être anonymisées et accessibles d’une façon confidentielle et empêchant la ré-identification.
Développer la sphère d’influence de vos données
Un vaste consensus émerge déjà concernant le besoin croissant d’une collaboration de meilleure qualité, et nous allons explorer les façons de faire cela dans notre série de publications sur le blog.
Le rapport Winterberry sur les solutions en termes de data collaboratives indique clairement que l’écart entre les « nantis » et les « démunis » des données peut être comblé grâce à de multiples partenariats (marques, propriétaires de médias, tech et fournisseurs de services) et aux permissions à plusieurs niveaux (client-marque, marque-marque et marque-propriétaire de média).
La saisie de cette opportunité permettra d’assurer une collaboration data conforme à l’avenir sur une échelle sans précédent, avec des résultats potentiellement conséquents et avantageux pour tous.
Pour en savoir plus sur la façon dont vos pairs se préparent à cette nouvelle ère de la collaboration data, téléchargez le rapport de Winterberry, Collaborative Data Solutions: The Evolution of Identity in a Privacy-First, Post-Cookie World. Il contient de nombreuses informations issues d’entretiens avec plus de 50 experts séniors du secteur aux États-Unis et en Europe, ainsi que les résultats d’une enquête en ligne menée auprès de marketeurs séniors aux États-Unis et au Royaume-Uni.
Enfin, assurez-vous de recevoir le dernier article de notre série : Les quatre forces motrices du futur de la collaboration data, en vous inscrivant sur notre blog ci-dessous.