DossierLa DMP, nouvelle alliée d'un marketing agile

1 Qu'est-ce qu'une DMP?

La DMP (data management platform) est une plateforme permettant la mise en commun de données, leur exploitation et leur analyse en vue d'aider les entreprises à mieux appréhender leur environnement. Différentes catégories de données sont répertoriées en tant que données "First party" ou données transverses. Les premières sont l'ensemble des données de navigation recueillies sur le site web de l'entreprise, les données d'interaction avec les publicités ou les e-mails pistés grâce au AdServer, les données d'applications mobiles, les données relatives aux réseaux sociaux ou encore les données stockées dans le fichier clientèle. Les secondes sont des données complémentaires apportées par des sociétés spécialisées dans un domaine précis ("second party") ou par des fournisseurs de données experts en cookies ("Third Party").

Grâce à l'utilisation de cookies, les internautes sont reconnus et identifiés: des données précises et ciblées sont mises à disposition des professionnels. La DMP analyse ses données, les regroupe, détermine leur pertinence pour aider les entreprises à créer des campagnes publicitaires ciblées.

2 Comment fonctionne une DMP?

Qu'y-a-t-il de commun entre l'ouverture d'une newsletter, le temps passé à consulter un article de presse on line et un achat effectué sur le net ou en magasin? À chaque fois, une interaction est créée entre une personne et une marque. Ces actions et ces points de contact sont précieux, car ils traduisent les goûts et les intentions des internautes. En ce sens, ils renforcent la connaissance client, et alimentent les profils de consommateurs. Mais comment collecter, centraliser et analyser ces éléments? Depuis peu, les métiers du marketing peuvent compter sur les DMP, des solutions quasi prêtes à l'emploi.

Si elles ont le vent en poupe, ces aspirateurs à données comportementales le doivent déjà aux volumes grandissants des interactions digitales générées par les clients sur le Web, les réseaux sociaux ou leurs appareils mobiles. Elles le doivent également aux technologies du big data sur lesquelles elles s'appuient (notamment Hadoop), accessibles à moindre coût. Des technologies capables, à travers d'énormes volumes d'informations, de retracer les parcours clients et de réconcilier leurs identités. Ces deux fonctions sont indispensables car les processus d'achat sont rarement linéaires.

3 Retracer le parcours client

Ainsi, un client sélectionnera d'abord sur le Web l'article de son choix, avant de l'acquérir en magasin. Un autre, séduit par un produit consulté sur sa tablette via une newsletter, l'achètera dans un second temps sur son ordinateur fixe. Un troisième sollicitera un conseiller en ligne avant de procéder à une transaction sur le Web et de donner son avis sur les médias sociaux... Dans tous les cas, la DMP identifie que ces différents points de contact correspondent au même foyer, voire à la même personne.

Pour réaliser ces croisements et ces recoupements, ce socle analytique s'ouvre à 3 types de données. Celles déjà liées à l'audience du site, en capturant des "événements d'interactions" (chargements de pages, clics boutons...). Celles, ensuite, issues du système d'information du vendeur (profil du client, historique d'achat, tickets de caisse, données référentielles, etc). Celles, enfin, traduisant la réactivité du client (taux de clics sur les newsletters, les bannières, les coupons, le service client, etc.).

4 Un outil d'aide à la décision

Il serait pourtant erroné de croire que cette DMP se suffit à elle-même. Si avec ces données comportementales,