Collaboration data : de quoi s’agit-il, pourquoi est-ce important, et par où commencer ?

Qu’est-ce que la collaboration data ?

La collaboration data consiste à rassembler et à associer des données provenant de diverses sources afin de dégager des informations combinées qui peuvent être utilisées pour créer de nouveaux produits, effectuer des analyses ou élaborer des campagnes ciblées.

Votre entreprise ou vous-même avez sans doute déjà eu recours à la collaboration data lorsque vous avez travaillé dans des environnements fermés tels que Google Ads Data Hub, Facebook Advanced Analytics et Amazon Marketing Cloud.

Partage des données vs. collaboration data

Alors que certaines entreprises utilisent indifféremment les termes « partage de données » et « collaboration data », nous considérons le partage de données comme un sous-ensemble de la collaboration data, la principale différence résidant dans la manière dont les relations entre les partenaires échangeant des données sont structurées.

• Partage de données: les partenaires peuvent être internes ou externes et évoluent dans le même environnement basé sur le cloud. Souvent, les données partagées ne sont pas propres à un seul partenaire, mais plutôt disponibles pour plusieurs partenaires approuvés.
• Collaboration data:  les partenaires peuvent être internes ou externes et évoluent soit dans le même environnement basé sur le cloud, soit dans un autre environnement. La collaboration data peut permettre de mettre en évidence des informations précédemment masquées qui sont exclusivement accessibles aux deux parties ou plus qui collaborent activement dans un environnement fermé.

Pourquoi la collaboration data est-elle importante ?

Avec l’adoption de nouvelles réglementations en matière de protection de la vie privée et la disparition des third-party cookies, la collaboration data offre la possibilité d’enrichir les first- et second-party data et d’obtenir de nouvelles informations sur les clients tout en respectant la confidentialité. La collaboration data est importante car elle permet aux entreprises de toutes tailles de développer une intelligence client tout en respectant la vie privée de ces derniers.

Parmi les principales tendances qui favorisent l’essor de la collaboration data, on peut citer:

• La perte d’identifiants qui a un impact sur la capacité des annonceurs à cibler les audiences et à mesurer les résultats.
• La prédominance persistante des « environnements cloisonnés » (walled gardens), des entreprises riches en first-party data et en informations sur les clients.
• Les changements réglementaires et l’attention accrue portée à la vie privée.

Quels sont les avantages de la collaboration data ?

La collaboration data présente plusieurs cas d’utilisation qui peuvent s’avérer bénéfiques pour différentes industries :

1. Monétisation des données: accès autorisé à des données propriétaires moyennant des frais pour l’analyse et la compréhension
2. Stimulation de l’investissement média: autorisez l’accès aux données propriétaires pour augmenter les dépenses média sur vos canaux
3. Approfondissement des partenariats: formez des partenariats stratégiques avec des partenaires clés en leur permettant d’accéder en toute sécurité à un ensemble de données unique
4. Acquisition et analyse de la clientèle: exploitez les first- et second-party data pour identifier les publics cibles et les enrichir avec des ensembles de données supplémentaires

Avantages de la collaboration data pour les retailers (distributeurs)

Autrefois l’apanage des environnements cloisonnés et des grandes entreprises disposant des ressources nécessaires pour mettre en place leur propre infrastructure de gestion de partenariats complexes, la collaboration data pour les retailers est progressivement devenue la norme. Les entreprises voient la pertinence et la nécessité de commencer à petite échelle pour acquérir une meilleure compréhension, plus complète, des consommateurs.

Parmi les principaux avantages de la collaboration data pour les détaillants, citons:

• L’amélioration des relations avec les marques en fournissant des informations plus approfondies et plus pertinentes sur la performance des produits.
• L’augmentation de l’activité des marques partenaires, ce qui permet d’améliorer les performances globales.
• La création de nouvelles sources de revenus grâce à de nouveaux produits de données.

Avantages de la collaboration data pour les marques

Toutes les entreprises, et notamment celles qui disposent de peu de first-party data, peuvent bénéficier de la collaboration data.

Les principaux avantages de la collaboration data pour les marques, tous secteurs confondus, sont les suivants:

• Une meilleure compréhension de la façon dont leur marque et leurs produits sont recherchés, consultés, ajoutés au panier et achetés sur les sites Web de vente au détail.
• La possibilité d’établir des performances de référence par rapport aux concurrents et aux catégories.
• Des profils d’audience plus complets grâce à la collecte d’informations sur les clients qui n’étaient pas disponibles auparavant

Avantages de la collaboration data pour les fournisseurs de données et les consommateurs

Les campagnes qui exploitent des first-party data connectées provenant des deux entreprises engagées dans un partenariat peuvent être plus performantes, ce qui entraîne une conversion et un ROAS global plus élevés pour les annonceurs.

Avantages pour les fournisseurs de données :

• Nouveau flux de revenus
• Augmentation des dépenses média sur les plateformes propriétaires

Bénéfices communs:

• Partenariats approfondis
• Taux de conversion plus élevés

Avantages pour les consommateurs de données:

• Accès à de nouvelles sources de données
• Campagnes de publicité plus performantes

Collaboration data : par où commencer ?

En fonction de votre activité, il existe plusieurs façons de vous lancer dans la collaboration data et de formuler votre stratégie et vos objectifs:

1. Si vous êtes une marque de produits de grande consommation ou une marque similaire vendue principalement en ligne et dans des magasins physiques, vous pouvez travailler avec un seul partenaire de vente au détail pour obtenir des données commerciales afin de comprendre comment optimiser les campagnes pour différentes audiences. Les résultats peuvent servir de base à de futurs tests avec d’autres partenaires et renforcer vos relations first-party.
2. Si vous êtes un Retailer, vous pouvez lancer une collaboration data avec un fournisseur de confiance pour mutualiser les informations sur les audiences que vous avez en commun. Votre objectif initial pourrait être d’accroître la fidélité à une marque et de préparer le terrain pour accélérer le processus avec tous vos fournisseurs afin de répondre aux besoins changeants des consommateurs.
3. Si vous êtes un éditeur ou un fournisseur télé disposant d’un ensemble de données authentifiées solides, vous pouvez offrir de meilleures informations aux principaux annonceurs, en les encourageant non seulement à dépenser davantage avec vous, mais aussi à le faire de manière à optimiser l’expérience des téléspectateurs.

Voici un processus général en quatre étapes applicable à la plupart des entreprises qui cherchent à se lancer dans la collaboration data :

1. Identifiez l’analyse de rentabilisation

❏ Déterminez vos objectifs à long terme et les expériences limitées dans le temps que vous pouvez mener pour obtenir des résultats rapides. 

❏ Comprenez votre audience potentielle et ce que vous voulez obtenir, ce qui vous amènera à décider avec quel partenaire travailler.

❏ Trouvez un sponsor exécutif qui a un intérêt direct dans le succès de l’analyse de rentabilisation que vous avez choisie et qui peut aider à éliminer tout obstacle éventuel.

2. Trouvez le partenaire adéquat

Une fois que vous disposez d’une liste d’entreprises auxquelles vous souhaiteriez proposer une collaboration, l’étape suivante est de vous rapprocher de leurs équipes marketing, analyses et data pour discuter de la façon dont vous pourriez collaborer avec vos ressources de données. Voici quelques exemples de questions qui pourraient être soulevées lors de cette discussion :

D’où proviennent les données partagées ? Il est essentiel de savoir d’où proviennent les données qui vont être partagées.  Les préoccupations relatives à la confidentialité et à la collecte des données doivent être prises en compte. La réputation de la marque repose sur une collaboration avec des partenaires de confiance dont les données proviennent d’une source appropriée.

Comment les données sont-elles validées pour garantir leur fiabilité ? Quels contrôles de qualité avez-vous mis en place ? Vous devez savoir que vous choisissez un fournisseur qui vous fournira des données fiables et précises afin de garantir que votre produit offre la meilleure valeur possible à vos clients.

Qu’ils essaient de prendre une décision commerciale éclairée sur le lieu d’ouverture d’un nouveau commerce, qu’ils effectuent une analyse de marché ou qu’ils effectuent un ciblage, vos clients ont besoin de données de qualité pour atteindre leurs objectifs commerciaux.

Que couvrent les données ? choisissent une source de données, les développeurs doivent s’assurer que les ensembles de données qu’ils exploitent ont une portée exhaustive, ce qui signifie qu’ils englobent toutes les données nécessaires afin d’atteindre l’objectif pour lequel un produit, une application ou un service a été conçu. Il est essentiel de garantir une portée exhaustive pour créer à la fois un produit de pointe et une expérience utilisateur fluide.

À quel format les données sont-elles fournies ?  Toute entreprise a besoin de données qui peuvent être intégrées de manière fluide et rapide à sa solution actuelle. Les données fournies par votre partenaire doivent être proposées dans différents formats et être personnalisables en fonction de vos besoins, que vous souhaitiez gérer un fichier complet, effectuer des appels API en temps réel ou combiner les deux. Vous devez pouvoir prendre connaissance des données à la fréquence qui vous convient, qu’elle soit mensuelle, hebdomadaire ou quotidienne.

3. Établissez les règles

❏ Créez des contrats, déployez des processus et installez des technologies pour que votre partenariat réponde à vos exigences en matière de provenance, de gouvernance et de permission des données. 

En ce qui concerne la partie technologique de l’établissement des règles, les technologies d’amélioration de la confidentialité (PET) prennent de plus en plus de place dans les discussions stratégiques sur la collaboration data.  Depuis leurs origines dans le monde universitaire et leur adoption précoce par les agences gouvernementales et les industries hautement réglementées, les technologies de protection de la confidentialité ont fait l’objet de discussions commerciales approfondies en raison de leur capacité à accélérer une collaboration data sûre, à développer l’intelligence client et à maximiser la valeur des données sans renoncer au contrôle ni compromettre la confidentialité des consommateurs.

À un niveau macro, le contexte social et politique mature autour de la confidentialité les a mis plus que jamais sous le feu des projecteurs. Dans un contexte post-GDPR, CPRA et third-party cookies, même des activités courantes comme l’envoi de publicités aux clients et la mesure de l’efficacité des campagnes commencent à dépendre de nouveaux outils et techniques conçus dans le respect de la confidentialité.

Utiliser les technologies d’amélioration de la confidentialité parallèlement aux mécanismes juridiques et de sécurité

Lorsqu’on examine la manière dont les PET peuvent être utilisées pour favoriser des formes innovantes de collaboration, on peut imaginer comment elles soutiennent les techniques de confidentialité et de sécurité ainsi que les mécanismes juridiques existants. Voici un scénario :

Si vous êtes un distributeur et que vous avez un contrat avec un partenaire du secteur des produits de grande consommation stipulant que toute utilisation des données doit interdire toute tentative de réidentification, vous avez déjà réduit les risques grâce à un mécanisme juridique. Pour mieux définir votre collaboration data et la manière exacte dont vous allez travailler ensemble, vous pouvez ajouter des approches de sécurité telles que l’authentification multifactorielle et la consignation des audits. Cela signifie que chaque analyste, qu’il soit de votre côté ou de celui des sociétés de produits de consommation, doit recevoir l’autorisation d’accéder à l’environnement collaboratif sécurisé et saura que son utilisation peut être auditée. Les technologies d’amélioration de la confidentialité peuvent s’appuyer sur cette base en fournissant aux analystes un moteur d’interrogation différentiellement privé pour protéger les données sous-jacentes contre la désidentification.

Toutes ces techniques fonctionnent de concert pour réduire considérablement le risque global lié à l’utilisation des données des consommateurs. Aucun outil ne peut à lui seul fournir une solution complète. En utilisant le bon outil pour chaque tâche, vous pouvez concevoir une approche globale visant à atténuer le risque.

La protection de la confidentialité ne relève pas d’une solution unique

Bien que de nombreux scénarios puissent ressembler à celui que nous avons décrit ci-dessus, il ne s’agit pas d’une recette miracle : la protection de la confidentialité ne s’applique pas à tous. Chaque entreprise et ses partenaires auront des exigences uniques en matière de sécurité et de technique, qui méritent une exploration globale des mécanismes de sécurité et de protection de la vie privée disponibles (y compris les PET) et applicables.

4. Passez à l’action

❏ Rédigez des requêtes, développez des hypothèses et testez des modèles comportementaux pour combler les lacunes en matière de business intelligence.

Meilleures pratiques pour la collaboration data

Au-delà de la liste qui précède sur la façon de démarrer une collaboration data, il est important d’identifier les meilleures pratiques interpersonnelles associées, notamment :

• Créez de la valeur pour l’organisation : Dans le prolongement de la notion d’identification de l’analyse de rentabilisation mentionnée ci-dessus, la collaboration data commence par un travail limité dans le temps qui crée une valeur tangible pour les équipes. Il est préférable que le travail lui-même s’inscrive dans la mission de l’entreprise. En tant que telle, cette meilleure pratique initiale est idéalement partagée entre les équipes pour avoir plus de chances de trouver un dirigeant qui comprendra et soutiendra la vision initiale.
• Trouvez un partenaire exécutif: Prenez contact avec les hauts dirigeants qui peuvent vous aider à formuler et à répéter l’analyse de rentabilisation initiale de la collaboration data. Ces derniers peuvent également informer les responsables du programme de collaboration data des conversations qui ont lieu au niveau de la direction et qui peuvent influencer la stratégie.
• Répétez et communiquez : Avec tout le travail interfonctionnel qui se fait entre les services marketing, informatique, données, confidentialité, sécurité et d’autres équipes, il est essentiel de s’assurer que les chefs d’équipe comprennent bien ce qui se passe pour continuer à défendre l’analyse de rentabilisation initiale et soutenir toute modification en cours de route.

L’avenir de la collaboration data

La fédération se profile à l’horizon de la collaboration data, car elle va permettre de développer des cas d’utilisation qui ne sont pas encore très répandus en raison de leur nouveauté. Cette technologie de préservation de la confidentialité permet aux entreprises de connecter en toute sécurité des bases de données sur des plateformes, des infrastructures et des zones géographiques dans le cloud. Il s’agit d’amener le modèle aux données, plutôt que les données au modèle, et de permettre l’accès tout en réduisant les risques liés à la propriété ou à la confidentialité.

Il s’agit d’une opportunité considérable pour les entreprises qui peuvent développer et établir des relations first-party avec les consommateurs au sein des organisations et entre elles. Grâce aux plateformes modernes de collaboration data qui préservent la confidentialité, le délai entre l’obtention des informations et les résultats des tests des partenariats initiaux est plus rapide que jamais.