[Tribune] "Le cookie est mort, vive la Customer Data Platform !"

Il y a un peu moins de 10 ans, les Data Management Platforms (DMP) ont favorisé la mise en place de stratégies data-driven chez la plupart des grands annonceurs. Toutefois, les DMP ayant été majoritairement conçues autour de l'utilisation des données third party (cookies tiers), le contexte réglementaire et technologique actuel les rendent obsolètes. Les entreprises n'ont aujourd'hui d'autres choix que d'enrichir leur patrimoine de données et d'acquérir la confiance de leurs audiences pour faire la différence. Pour relever ce défi, elles doivent à la fois s'équiper d'outils dédiés à la collecte et au traitement de données first party en conformité avec la réglementation et muscler leurs capacités de segmentation d'audience. C'est le rôle des Customer Data Platforms (CDP) qui remportent aujourd'hui la faveur des annonceurs et éditeurs de contenu.

La fin des DMP ancienne génération

Safari, Firefox et bientôt Chrome... Les trois principaux navigateurs utilisés dans le monde ont supprimé ou vont supprimer l'utilisation des cookies third party. Leur mort est ainsi annoncée pour 2023. Côté téléphones mobiles, l'utilisation des ID publicitaires se fait de plus en plus complexe sur iPhone depuis le lancement d'iOS 14.5 en opt-out par défaut.

Au-delà des cookies tiers, ce sont les cookies en général qui se raréfient. Le RGPD en Europe a renforcé les droits des consommateurs sur leurs données personnelles, en exigeant notamment le consentement explicite de l'internaute quant au dépôt et au traitement de traceurs. Et cette réglementation reflète de nouvelles attentes des consommateurs. Mieux informés, marqués par certains scandales comme celui de Cambridge Analytica, ils sont nombreux à refuser tout ou partie des cookies sur leurs navigateurs.

Cette tendance globale impacte fortement les capacités de ciblage et de mesure des campagnes publicitaires. Les annonceurs sont nombreux, en effet, à utiliser ou à avoir utilisé massivement le retargeting et des DMP ancienne génération reposant sur des segments nourris de données tierces. C'est pourquoi les alternatives aux cookies fleurissent : ID uniques, SSO ou encore le ciblage contextuel à l'image des “Topics” fraîchement proposés par Google pour remplacer son projet “FLoC”. S'il faut toutes les tester et les combiner pour relever le défi cookieless, l'essentiel sera toutefois de savoir exploiter ses actifs first party à leur plein potentiel. C'est pourquoi les Customer Data Platform ou DMP “nouvelle génération” deviennent un must-have pour les annonceurs et éditeurs.

Les CDP, écosystèmes d'outils interconnectés

Les CDP sont utiles pour collecter la donnée 1st party, la stocker, la traiter, l'enrichir et l'activer mais aussi pour mesurer la performance des actions menées. Ces plateformes permettent un usage des données sur tous les canaux, qu'il s'agisse de média, de marketing direct ou encore de personnalisation de site. Le terme regroupe deux types d'écosystème technologique. D'une part, les annonceurs peuvent s'équiper d'outils full-stack. D'autre part, les CDP peuvent être best-of-breed, c'est-à-dire conçues en interconnectant les meilleurs outils du marché par type de fonctionnalités mis à disposition par différents acteurs. Quelle que soit la solution technologique choisie, il n'existe pas d'outils intégrant réellement l'ensemble des fonctions que peut attendre un annonceur. Pour jouer l'intégralité de ces rôles (collecte, stockage, activation, mesure), une CDP doit nécessairement interconnecter différents outils entre eux.

Quelle que soit l'option choisie, les CDP reposent sur deux notions cruciales. La première, est leur capacité d'envoyer les données vers les différents outils d'activation média, de gestion de sites ou apps, ou encore de marketing direct (mail / call center / WhatsApp, etc.). Le premier critère de sélection d'une CDP est donc sa bonne connectivité. Ensuite, les Customer Data Platforms doivent pouvoir être utilisées par différents métiers qui n'ont pas forcément de compétences techniques. Or, le premier objectif de ces solutions est de permettre une bonne visualisation des données consolidées, de réaliser des segmentations avancées, de croiser des données de mesure, etc. C'est pourquoi l'expérience utilisateur de ses outils et leur interface doit être adaptée à tous types d'utilisateurs.

Construire un moteur d'audience pour se différencier de la concurrence

La segmentation d'audience est un bon exemple de fonctionnalité CDP qui requiert l'ajout d'algorithmes propres à l'entreprise. Pour exploiter au mieux les données first party dans le cadre de campagnes de marketing digital, il faut pouvoir construire des segments pertinents, exclusifs et facilement activables. C'est ce que font les moteurs d'audience (audience engines).

Ils permettent de combiner des données à l'aide d'algorithmes pour répondre à différentes finalités (scoring, clustering ou look alike, A/B tests). Ces dernières peuvent être directement proposées par la plateforme utilisée ou développée par et pour l'annonceur. Les algorithmes “sur étagère'' (on-the-shelf) sont intéressants, notamment pour mettre en place des premiers POC (Proof Of Concept), mais ils peuvent être utilisés par toute la concurrence. En revanche, des algorithmes personnalisés et auto-apprenants, sur la base de technologies avancées en Machine Learning, permettent de saisir toutes les spécificités de données propriétaires et d'en améliorer les résultats en continu.

Une CDP est un socle incontournable pour exploiter les données 1st party à leur plein potentiel. Elle centralise, en effet, toutes les données propriétaires et les active facilement. Les solutions de moteurs d'audience, et de mesure de performance viennent ensuite leur donner de la valeur. Elles permettent d'optimiser les investissements marketing, de faire gagner du temps aux équipes, et d'obtenir des insights activables pour alimenter les prochaines campagnes publicitaires digitales. De vrais avantages concurrentiels dans un environnement data qui se complexifie.

L'auteur : Florian Thiébaut, Partner, Data Marketing Practice Lead de Artefact