Données de première partie font référence aux données collectées directement auprès des clients et des audiences sur les canaux appartenant à l’entreprise. Elles sont généralement obtenues à travers des interactions client, des visites de sites Web, des transactions et d’autres engagements directs. Il s’agit des données les plus précieuses pour les entreprises, car elles proviennent directement de la source, ce qui les rend précises et fiables.
D’après le rapport d’Acquia publié en 2022, 88 % des spécialistes du marketing affirment que les données de première partie sont plus importantes que jamais. Pourquoi sont-elles considérées comme un tel atout pour les entreprises ? Elles fournissent des informations qui sont ensuite utilisées pour élaborer des campagnes plus ciblées et personnalisées, améliorer les relations avec les clients et optimiser l’efficacité globale du marketing. De plus, l’utilisation responsable des données de première partie contribue à renforcer la confiance des clients et constitue une étape importante dans la mise en conformité avec les réglementations existantes en matière de confidentialité.
Dans notre article, nous allons expliquer comment collecter et utiliser efficacement les données de première partie pour élaborer de meilleures stratégies marketing tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité. Nous allons également vous familiariser avec les données zéro-party : une nouvelle affaire importante dans le domaine de la collecte de données.
Table of contents
- Types de données client et comment en tirer le meilleur parti
- Comment utiliser les données de première partie pour améliorer votre stratégie marketing
- Dans quelle direction progressent la collecte des données et la confidentialité ?
- Faire passer les données de première partie au niveau supérieur
Types de données client et comment en tirer le meilleur parti
Les données client peuvent être collectées par différentes méthodes, chacune ayant ses propres caractéristiques et implications. Le choix de la méthode de collecte appropriée dépend des objectifs de la recherche, de la nature des données nécessaires et des considérations pratiques telles que le coût et l’accessibilité. Une fusion de plusieurs méthodes pourrait fournir une compréhension plus complète du comportement et des préférences client.
Discutons de différents types de données.
Données de première partie
Les données collectées directement auprès des clients ou des utilisateurs d’une entreprise sont classées des données de première partie. Elles sont obtenues à travers diverses interactions entre l’entreprise et son audience.
Les types de données de première partie que les entreprises collectent comprennent :
- Les interactions entre les sites Web ou les applications à partir de l’analyse Web, des inscriptions utilisateur et du comportement en ligne.
- Les données transactionnelles, telles que l’historique des achats et les détails des commandes.
- Les retours client sur les enquêtes, les revues et les formulaires de commentaires.
- Les données relatives aux interactions client stockées et gérées dans les plateformes de gestion de la relation client (CRM).
Les clients fournissent leurs données directement à l’entreprise, ce qui signifie un niveau de confiance plus élevé dans les deux sens : les clients partagent les données volontairement et les entreprises savent qu’il s’agit d’un atout important. De plus, les données de première partie ont tendance à être plus précises que les autres types de données, ces derniers pouvant provenir de sources dont la fiabilité est plus difficile à évaluer.
La collecte et l’utilisation des données de première partie exigent que les entreprises respectent les réglementations en matière de confidentialité et obtiennent le consentement utilisateur approprié. Les lois sur la confidentialité des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou la California Consumer Privacy Act (CCPA) régissent la manière dont les entreprises utilisent et traitent les informations personnelles.
Dans une étude réalisée par Deloitte, 73 % des personnes interrogées estiment que l’utilisation des données de première partie diminuerait l’impact de la sensibilisation accrue à la protection de la vie privée.
Comment collecter des données de première partie
La mise en œuvre d’une plateforme d’analyse sur votre site Web vous permet de mieux suivre le comportement des utilisateurs et d’extraire des informations précieuses. Vous pouvez analyser des métriques telles que les pages vues, les taux de rebond, le temps passé sur le site et les données démographiques des utilisateurs. En utilisant le suivi des événements, vous pouvez également examiner des interactions spécifiques, notamment les clics sur les boutons, les téléchargements et les soumissions des formulaires.
Encourager les utilisateurs à s’inscrire ou à créer des comptes sur votre site Web permet de recueillir des informations telles que les noms, les adresses e-mail et les préférences lors du processus d’inscription. Vous pouvez ensuite utiliser ces données pour créer des expériences personnalisées et mener des campagnes marketing ciblées.
Intégrer les formulaires d’inscription au bulletin à votre site Web favorise la collecte des informations utilisateur, en particulier les adresses e-mail. En vous servant de ces dernières, vous avez la possibilité de créer une base de données d’utilisateurs engagés et de faciliter une communication ciblée. Vous pouvez également collecter des données utilisateur via des formulaires de contact ou optimiser vos efforts marketing en ajoutant des champs demandant des détails pertinents tels que noms, adresses e-mail et autres informations précieuses.
La création des enquêtes ou des formulaires de commentaires est une méthode permettant d’obtenir des informations directement auprès des visiteurs du site Web. Vous pouvez poser des questions sur les préférences des utilisateurs, les niveaux de satisfaction et d’autres sujets pertinents ainsi que fournir des mesures incitatives pour encourager les utilisateurs à fournir des commentaires.
Pour les sites Web avec un élément e-commerce électronique, l’objectif principal serait de tirer parti des données en collectant des détails sur les produits achetés, la fréquence des commandes et la valeur moyenne des commandes. Ces informations permettent de fournir des recommandations de produits plus personnalisées qui encouragent les utilisateurs à prendre des décisions d’achat plus éclairées.
L’intégration des plateformes de réseaux sociaux à votre site Web facilite l’accumulation de données sur les interactions sociales. Vous devriez garder un œil sur les partages sociaux, les mentions J’aime et les commentaires associés à votre contenu et utiliser les outils d’analyse des médias sociaux pour recueillir des informations supplémentaires.
La mise en œuvre d’outils qui suivent le comportement des utilisateurs, tels que cartes thermiques et enregistrements de session, favorise l’analyse des modèles de navigation des utilisateurs, du dwell time et des éléments interactifs. Vous pouvez utiliser ces données pour optimiser l’expérience utilisateur et adapter votre contenu en conséquence.
Conformément aux réglementations en matière de confidentialité, utiliser des cookies pour collecter des informations sur les préférences et le comportement des utilisateurs nécessite la mise en œuvre d’un mécanisme de consentement aux cookies. Les données ainsi collectées peuvent servir à personnaliser le contenu et les publicités.
Définir les objectifs et événements personnalisés au sein de votre plateforme analytics vous permet de suivre des interactions utilisateur spécifiques. Les actions telles que les visionnements vidéos, les soumissions de formulaires et les clics sur les boutons favorisent une compréhension plus approfondie de l’engagement utilisateur et l’optimisation de votre site Web pour tirer le meilleur parti de votre trafic payant. Il est également essentiel de perfectionner l’interface utilisateur (UI).
Outils pour collecte de données première partie
De nombreux outils supportent les entreprises dans la collecte des données de première partie à travers différents canaux et points de contact. Le choix d’outils dépend des besoins spécifiques de l’entreprise et de la nature d’interactions avec les clients.
Voici quelques outils prisés, utilisés pour la collecte des données de première partie :
- Plateformes analytics Piwik PRO Analytics Suite, Google Analytics
- Logiciel CRM Hubspot, Salesforce
- Gestionnaires de balises : Piwik PRO Tag Manager, Matomo Tag Manager
- Plateformes de données client : Piwik PRO Customer Data Platform, Tealium
- Sondages en ligne Mailchimp, SurveyMonkey
- Plateformes de commentaires client : Trustpilot, Reviews.io
Données de seconde partie
Les données de seconde partie font référence aux données de première partie d’une autre entreprise qui sont partagées ou vendues directement entre les deux parties. Dans le cadre de cet accord de partage de données, les deux parties échangent les données avec leur consentement mutuel. Ce type de partage de données se produit souvent par le biais de partenariats de confiance, de collaborations ou d’accords directs entre organisations.
L’échange de données de seconde partie repose sur une confiance élevée entre les deux parties. Les deux organisations doivent savoir que les données partagées sont exactes, pertinentes et obtenues avec le consentement approprié des personnes concernées.
Étant donné que les données de seconde partie proviennent des données de première partie d’une autre entreprise, elles sont souvent considérées comme étant de meilleure qualité et plus précises que les données de troisième partie, provenant de sources externes.
Comment collecter des données de seconde partie
Les données de seconde partie sont obtenues par le biais d’une collaboration directe ou de partenariats. Voici les sources communes de données de seconde partie :
- Plateformes d’échange de données : Snowflake Data Marketplace, AWS Data Exchange
- Plateformes de données client (CDP): Segment, Tealium AudienceStream
- Interfaces de programmation d’application (API) : REST APIs, GraphQL
- Plateformes de gestion des données (DMP) : Adobe Audience Manager, Lotame
- Plateformes de gouvernance des données : Collibra, Alation
Données de troisième partie
Le terme des données de troisième partie désigne les informations collectées, cumulées et vendues par des entités autres que celle qui a initialement collecté les données et l’utilisateur final. Dans le marketing numérique et l’analyse de données, les données de troisième partie sont souvent obtenues à partir de sources externes et peuvent inclure un large éventail de données démographiques et comportementales ainsi que des données sur les préférences des individus. Ces données sont généralement collectées par des courtiers en données, des agrégateurs ou d’autres organisations tierces spécialisées dans la collecte et la vente des données.
La qualité et l’exactitude des données provenant de tiers peuvent différer. Comme celles-ci sont recueillies auprès de sources externes, leurs fraîcheur, pertinence et intégralité peuvent être discutables.
L’utilisation des données tierces soulève diverses préoccupations en matière de confidentialité. Toute organisation doit respecter les réglementations en matière de protection des données lors de l’acquisition, du stockage et de l’utilisation de ces données, ce qui est beaucoup plus difficile à réaliser que dans le cas des données de première partie. Les individus peuvent ne pas se rendre compte que des tiers collectent leurs données et des informations spécifiques auxquelles ils ont accès.
En outre, il existe des préoccupations concernant les données de troisième partie dans la publicité programmatique. Le RGPD rend le consentement utilisateur obligatoire pour la collecte de données, ce qui a un impact sur la création de cookies tiers. Mozilla Firefox et Apple Safari ont mis en place des fonctionnalités telles que intelligent tracking prevention (ITP) et enhanced tracking protection (ETP) pour bloquer les cookies tiers par défaut. Initialement, Google Chrome prévoyait d’éliminer progressivement les cookies tiers d’ici 2022, mais a repoussé le délai jusqu’au second semestre de 2024, dans le but de trouver l’équilibre entre la confidentialité des utilisateurs et le maintien d’un site Web financé par la publicité. Safari et Firefox, eux, bloquent les cookies tiers par défaut, assurant ainsi une confidentialité accrue.
Comment collecter des données de troisième partie
Les données tierces sont de différents types et proviennent d’un large éventail de fournisseurs, tels que :
- Courtiers en données spécialisés dans la collecte, l’agrégation et la vente de divers types de données.
- Sites Web qui collectent et partagent les données générées par les interactions des utilisateurs sur leurs plateformes.
- Sociétés d’études de marché qui mènent des études et des enquêtes pour recueillir des données sur les comportements, les préférences et les tendances des consommateurs.
- Plateformes de médias sociaux qui recueillent des données générées par les utilisateurs, y compris les profils, les intérêts et les interactions sociales.
- Services basés sur la localisation qui obtiennent des données de localisation à partir des appareils des utilisateurs, tels que les applications GPS, les services de cartographie et les applications basées sur la localisation.
- Enquêtes et fournisseurs de panels qui mènent des enquêtes ou maintiennent des panels d’individus à des fins de collecte de données.
- Plateformes de commerce électronique qui collectent et stockent des données sur les transactions, les préférences et les comportements des clients.
Données zéro-party : informations précieuses sur les préférences clients
Les données zéro-party font référence à des informations partagées intentionnellement et de manière proactive par des individus avec une entreprise ou une organisation. Contrairement aux données de première partie, qui sont observées ou collectées par des actions implicites, les données zéro-party sont fournies directement par les clients eux-mêmes. Ce type de données est volontairement partagé par les utilisateurs, souvent sous la forme de préférences, d’intentions ou d’informations personnelles. Cela rend les données zéro-party très précieuses pour les entreprises.
La collecte de données « zéro-party » repose sur la confiance et la transparence. Les entreprises sont tenues de notifier clairement la manière dont les données seront utilisées et de donner aux individus le contrôle de leurs informations.
Comment collecter des données zéro-party
Les entreprises peuvent accéder à des données zéro-party en :
- Demandant aux clients leurs préférences en matière de caractéristiques du produit, de types de contenu ou de fréquence de communication.
- Recueillant des informations fournies dans des enquêtes ou des questionnaires conçus pour comprendre les opinions, les besoins ou les commentaires des clients.
- Acquérant du contenu généré par les utilisateurs, tel que des critiques, des évaluations et des commentaires, qui peuvent donner un aperçu de leurs expériences.
- Se concentrant sur les choix d’adhésion liés aux bulletins d’information, aux promotions ou à d’autres communications marketing.
- Collectant des informations fournies pour personnaliser l’expérience utilisateur, telles que les préférences du site Web et du contenu ou les paramètres de notification.
Quel type de données client est le meilleur choix ?
Les données de première partie et zéro-party sont généralement considérées comme plus précieuses que les autres types de données car elles sont basées sur des interactions directes et sur un consentement explicite, ce qui les rend conformes aux réglementations en matière de confidentialité.
Les données de seconde partie, bien que similaires aux données de première partie, impliquent le partage de données et la collaboration entre partenaires fiables. Cependant, sachant que le partenaire doit toujours obtenir le consentement du client, la collecte des données client est généralement assez sécurisée.
Les données de troisième partie, en revanche, sont beaucoup moins fiables et peuvent soulever des problèmes de confidentialité, sachant qu’elles sont souvent collectées à l’insu ou sans le consentement des personnes concernées.
Si vous souhaitez que votre entreprise donne la priorité à la confidentialité et à la confiance des clients, vous devriez vous concentrer sur la collecte des données de première partie, complétée par des données de partie zéro. Celles-ci constituent une source d’informations plus précieuse et respectueuse de la vie privée, permettant de mieux comprendre vos clients.
Jan Sørensen
Senior Tracking Specialist chez Novicell.dk
“Si utilisées de manière responsable, les données de première partie peuvent contribuer à maintenir les relations avec les clients en fournissant des informations précieuses sur leur comportement. Résultat ? Des campagnes plus personnalisées et faites sur mesure, favorisant l’engagement et la satisfaction. En outre, ces données améliorent la pertinence du contenu et des offres, ce qui conduit à des stratégies marketing optimisées.”
Comment utiliser les données de première partie pour améliorer votre stratégie marketing
L’exploitation des données de première partie est cruciale pour améliorer la stratégie marketing. Comment le faire ?
Marketing personnalisé
Tout d’abord, vous pouvez utiliser des données de première partie pour créer des campagnes marketing hautement personnalisées.
Pour y parvenir, vous pouvez, par exemple :
- Organiser les données de première partie dans un système centralisé de gestion de relations client (CRM) pour faciliter l’accessibilité et l’analyse.
- Segmenter les audiences en fonction de caractéristiques partagées, permettant la création de personas d’acheteurs détaillés qui représentent des clients idéaux. Par la suite, ces données peuvent être utilisées pour créer des campagnes par e-mail personnalisées, fournir des recommandations personnalisées ou incorporer du contenu dynamique de site web, tel que des formulaires dynamiques, des menus adaptatifs, des flux de réseaux sociaux en temps réel ou des notifications spécifiques à l’utilisateur.
- Offrir des réductions ou des promotions exclusives liées au comportement client pour optimiser la personnalisation.
- Utiliser le marketing des médias sociaux pour créer du contenu ciblé pour des segments de clientèle spécifiques.
- Obtenir le consentement et assurer le respect de la confidentialité lors de l’utilisation des données client.
- Surveiller et analyser régulièrement les résultats des efforts marketing personnalisés, y compris les taux d’engagement et de conversion. Ainsi, vous affinez en permanence vos stratégies et, par conséquent, améliorez la satisfaction et la fidélité des clients.
Dans Piwik PRO Analytics Suite, lorsqu’un visiteur explore le contenu lié à un sujet spécifique sur notre site Web au cours d’une visite, nous collectons des données sur ce comportement pour rendre cette expérience plus personnalisée. Le nombre de sujets qui intéressent un visiteur peut être augmenté à chaque visite et adapté en fonction de ce que le visiteur a vu dans le passé et le plus récemment. A son retour, nous améliorons l’expérience en suggérant de manière proactive du contenu actuellement tendance, correspondant à ses intérêts.
De plus, nous pouvons offrir des mises à niveau et des produits pertinents aux visiteurs lorsqu’ils sont connectés et lorsqu’ils ne le sont pas, grâce au partage de données de première partie entre Analytics et CDP. Les recommandations peuvent être envoyées par des e-mails personnalisés, du contenu de site Web personnalisé, ou les deux, mettant en évidence les avantages en fonction des fonctionnalités spécifiques manquantes ou recherchées.
Segmentation et ciblage
Exploiter les données de première partie pour la segmentation et le ciblage implique une approche systématique de la compréhension et de la catégorisation de votre public en fonction des informations collectées directement.
Pour commencer, vous devriez définir des critères clés de segmentation, tels que l’âge, la localisation et le comportement de consommation, ainsi qu’analyser les données pour identifier les tendances. Ensuite, vous pouvez créer des segments de clientèle distincts, chacun avec son personnage d’acheteur détaillé, intégrant des attributs et des comportements uniques.
Ces données peuvent contribuer à adapter les messages marketing, y compris les campagnes e-mail personnalisées, le contenu personnalisé du site Web et les campagnes publicitaires dynamiques, pour répondre aux besoins et aux intérêts de chaque segment. Elles peuvent être également utilisées pour développer des offres et des promotions correspondant aux préférences de chaque groupe.
Grâce aux données de première partie, les entreprises ont la possibilité d’optimiser en permanence les stratégies de segmentation en fonction de l’évolution du comportement des clients et de la dynamique du marché.
Avec Piwik PRO Analytics Suite, nous pouvons exploiter les données de première partie collectées sur notre site Web par le biais du remarketing, en employant la segmentation de la clientèle pour identifier des actions spécifiques. Nous segmentons notre audience en fonction de son comportement sur le site Web en attribuant des balises spécifiques, en les mettant à jour et en nous assurant que ces actions sont à jour. Ensuite, nous pouvons envoyer du contenu pertinent à un public particulier à l’aide de plateformes e-mail.
Fidélisation des clients
Un ensemble de données complet comprenant l’historique des achats client, leurs préférences et leurs interactions est crucial pour les efforts pratiques de fidélisation de la clientèle. L’analyse des données peut aider à discerner les tendances et à mieux comprendre le comportement des clients afin de renforcer les relations avec les clients existants.
Vous pouvez utiliser les données de première partie pour la fidélisation des clients en :
- Mettant en œuvre des campagnes e-mail ciblées qui reconnaissent les achats passés, offrent des promotions exclusives et fournissent un contenu pertinent adapté aux préférences individuelles ;
- Anticipant les besoins des clients et en fournissant des suggestions de produits ou de services en fonction de leurs choix précédents ;
- Créant des programmes de fidélité et des incitations personnalisées pour récompenser et fidéliser les clients ;
- En évaluant régulièrement les commentaires des clients et les données de satisfaction, en répondant rapidement aux préoccupations pour améliorer l’expérience client globale.
Si un utilisateur s’est enregistré mais est resté inactif pendant une période spécifiée ou est un visiteur récurrent sur le site Web mais n’a pas été connecté, Piwik PRO Analytics Suite peut le réengager. Cela se fait en envoyant du contenu qui l’intéresse, des réductions personnalisées ou en déclenchant des rappels par e-mail pour l’encourager à explorer les dernières offres et mises à jour de notre plateforme.
Ventes croisées et incitatives
L’utilisation de données de première partie pour la vente croisée et la vente incitative implique une approche stratégique pour ajuster les recommandations en fonction des préférences et des interactions des clients. En agrégeant des profils de clients complets, les entreprises peuvent segmenter leur clientèle en fonction du comportement d’achat.
L’analyse des données de première partie aide à identifier les opportunités naturelles de vente croisée, ce qui permet de recommander des produits ou des services correspondants qui complètent les achats précédents. Les offres de vente incitative sur mesure sont conçues avec compréhension des habitudes de dépenses et des intérêts du client et en présentant des options premium ou améliorées qui ajoutent de la valeur à ses sélections. De plus, le regroupement stratégique de produits, les campagnes par e-mail personnalisées et le contenu dynamique du site Web améliorent encore davantage l’efficacité des efforts de vente croisée et de vente incitative.
Optimisation des campagnes de marketing publicitaire et par e-mail
La collecte de données peut être utilisée pour concevoir des campagnes publicitaires et e-mailing ciblant des segments de clientèle spécifiques avec des messages qui répondent aux intérêts individuels.
Il existe plusieurs façons d’optimiser les campagnes marketing, telles que :
- Présenter des produits ou des services basés sur les interactions des clients pour un contenu dynamique et des recommandations dans les annonces et les e-mails.
- Envoyer des messages opportuns et pertinents à l’aide de déclencheurs comportementaux, tels que des paniers abandonnés ou des achats précédents.
- Encourager l’engagement et les conversions avec des offres personnalisées et des réductions basées sur le comportement passé.
- Assurer une expérience client cohérente grâce à l’uniformité cross-canal et aux tests A/B.
De plus, les pages d’accueil pour un segment spécifique et l’intégration des commentaires client contribuent à affiner et à améliorer l’efficacité des efforts marketing. En outre, il est essentiel de respecter les réglementations en matière de confidentialité et d’obtenir un consentement explicite, d’où l’importance de la transparence et de la confiance des clients.
Optimisation des produits et services
L’optimisation est un processus stratégique visant à affiner les offres en fonction des informations sur les données client. En collectant des données internes détaillées, vous pouvez comprendre les expériences et les attentes, en identifiant les thèmes récurrents et les domaines à améliorer. Vous pouvez ensuite évaluer les modèles et les comportements d’utilisation des clients pour identifier les fonctionnalités qui résonnent mieux ou les domaines qui peuvent nécessiter une amélioration.
Ayant ces données, vous pouvez :
- Personnaliser les offres en fonction des préférences individuelles, recommander des produits correspondants et anticiper les besoins futurs grâce à l’analyse prédictive.
- Mettre en œuvre des stratégies de test et d’amélioration itératives basées sur les informations acquises, y compris les tests A/B, l’affinement des interfaces utilisateur et l’ajustement des processus de prestation de services.
- Optimiser les parcours clients, déployer des mises à jour et des fonctionnalités alignées sur les données et améliorer les services de support client en résolvant de manière proactive les problèmes courants.
- Évaluer les stratégies de tarification et les comparer aux concurrents pour assurer la compétitivité.
- Affiner et adapter continuellement les produits et services en réponse à l’évolution des besoins des clients et de la dynamique du marché.
Dans Piwik PRO Analytics Suite, lorsqu’un visiteur télécharge un type spécifique de contenu, nous pouvons automatiquement affecter le vendeur concerné. Le principal avantage de cette fonctionnalité est sa pertinence. Nous pouvons contacter le prospect immédiatement pendant la phase d’examen avant qu’il ne soit trop tard. Cela affecte positivement l’impression de notre marque, de notre produit ou de notre service.
Le mécanisme fonctionne de manière suivante :
- Nous créons une audience dans notre CDP.
- Nous avons mis en place des conditions pour la classification des prospects SQL (Sales Qualified Leads), par exemple en visitant la page de tarification deux fois au cours des derniers jours et en téléchargeant un contenu spécifique en fournissant une adresse mail.
- Une fois les conditions spécifiées remplies, une notification est envoyée automatiquement pour affecter un vendeur au SQL en fonction des données reçues.
- Le vendeur désigné contacte le prospect via Microsoft Teams ou Slack, ce qui facilite un processus d’engagement rationalisé et ciblé.
Expérience utilisateur améliorée
Vous pouvez également utiliser des données de première partie pour améliorer l’expérience utilisateur de votre site Web ou de votre application. Cela peut être utile pour personnaliser le contenu du site Web, offrir des recommandations personnalisées pour les produits et services et rationaliser le parcours client.
Les informations tirées des données de première partie améliorent la pertinence des interactions et contribuent à une navigation plus fluide des utilisateurs. En outre, les données internes peuvent améliorer les services de support client en comprenant de manière exhaustive l’historique et les préférences des clients.
Grâce à ces connaissances, les équipes service client peuvent offrir des interactions plus personnalisées et plus efficaces, offrant des solutions ciblées qui correspondent aux besoins uniques de chaque utilisateur. L’intégration des données de première partie dans votre stratégie vous permet de créer un environnement numérique centré sur l’utilisateur, favorisant la satisfaction, l’engagement et la fidélité à long terme.
Acquisition d’utilisateurs optimisée
Des stratégies d’acquisition d’utilisateurs efficaces peuvent être plus précises et plus percutantes grâce à l’utilisation stratégique des données de première partie. Les entreprises peuvent créer des campagnes ciblées en identifiant et en attirant des publics similaires en étudiant les caractéristiques de leurs clients existants.
Cette approche augmente l’efficacité des efforts d’acquisition des utilisateurs et augmente la probabilité d’atteindre les personnes qui partagent des caractéristiques clés avec la clientèle établie. Essentiellement, en exploitant les données de première partie, les entreprises peuvent affiner et optimiser leurs stratégies d’acquisition d’utilisateurs pour une plus grande précision et un succès dans l’expansion de leur portée client.
Dans Piwik PRO Analytics Suite, lorsque les visiteurs explorent le site Web en se concentrant sur un contenu spécifique, nous personnalisons leur expérience en présentant une page dédiée. Par exemple, lorsqu’un visiteur s’intéresse au contenu lié à la loi HIPAA, nous supposons automatiquement qu’il s’agit d’un visiteur américain du secteur de santé. C’est à ce moment-là que notre balise peut préparer de manière dynamique une page de destination avec des prix, présentant les logos des clients qui ont choisi la solution d’analyse en fonction de sa conformité aux réglementations HIPAA.
Cette approche offre l’avantage d’adapter automatiquement les pages de destination en fonction de divers critères d’audience, d’augmenter les chances de choisir notre offre en fonction du comportement des visiteurs et de l’intérêt récent, et de fournir une touche personnalisée à l’expérience du site Web.
Tests A/B
Enfin, les entreprises peuvent mener des expériences significatives en utilisant les informations des stratégies d’optimisation et de tests. Cette approche axée sur les données permet une prise de décision éclairée, contribuant à identifier les éléments qui favorisent l’amélioration des taux d’engagement et de conversion.
Essentiellement, en intégrant des données de première partie dans le processus de test A/B, les entreprises peuvent adapter de manière itérative leurs offres et leurs messages pour s’aligner plus étroitement sur les préférences et les comportements de leur clientèle diversifiée.
Simon Westphall Pansch
Directeur de transformation digitale chez GORM x ENVISION
“Le RGPD est là et ne va pas s’en aller, et la nouvelle frontière du marketing est dans les données de première partie. Même si nous ignorons les risques juridiques lorsque nous conseillons nos clients sur des solutions de données, nous devons toujours tenir compte des risques commerciaux – et ne pas posséder de données ou ne pas utiliser de plateformes qui garantissent l’accès aux données historiques est un risque inacceptable. Aucune stratégie commerciale axée sur les données ne peut réussir avec des réinitialisations constantes des données.”
Dans quelle direction progressent la collecte des données et la confidentialité ?
L’intersection des données de première partie et de la vie privée est un paysage critique et évolutif façonné par les progrès technologiques, les changements réglementaires et les attentes changeantes des consommateurs. Les pays et régions du monde entier mettent en œuvre et renforcent les réglementations en matière de confidentialité afin de donner aux individus plus de contrôle sur leurs données personnelles et d’exiger des entreprises qu’elles traitent les données de manière responsable.
Pour en savoir sur les régulations de confidentialité, consultez l’article 17 new privacy laws around the world and how they’ll affect your analytics
Les consommateurs sont également de plus en plus conscients des problèmes de confidentialité des données stimulés par des violations de données très médiatisées, des scandales et une couverture médiatique accrue. Le rapport d’enquête sur les violations de données mené par Verizon indique que les erreurs humaines, les attaques d’ingénierie sociale ou l’utilisation abusive des données sont à l’origine de 74 % des violations.
En conséquence, les clients sont plus conscients de la façon dont leurs données sont collectées, utilisées et partagées. Ils sont également plus intéressés par les entreprises qui sont transparentes sur leurs pratiques en matière de données et fournissent des options pour contrôler leurs informations personnelles. Selon Razorfish, près des deux tiers des consommateurs américains ont déclaré que la transparence d’une entreprise sur la façon dont elle envisage d’utiliser les données personnelles augmente leur confiance. Plus de la moitié des répondants ont déclaré qu’une entreprise serait plus susceptible de gagner leur confiance si elle ne collectait pas inutilement de données personnelles.
Les entreprises reconnaissent la valeur des données zéro-party que les clients partagent volontairement et de manière proactive. Cela implique l’obtention d’un consentement explicite et le renforcement de la confiance des utilisateurs qui fournissent des informations à leurs conditions.
Un autre aspect crucial est le développement et l’adoption croissants de technologies améliorant la vie privée (privacy-enhancing technologies, PETs). Celles-ci comprennent des outils et des techniques qui permettent l’analyse des données sans compromettre la confidentialité individuelle, tels que l’apprentissage fédéré, le calcul multipartite sécurisé ou la confidentialité différentielle. Les entreprises explorent différentes méthodes pour dépersonnaliser ou anonymiser les données afin de protéger la vie privée des individus tout en obtenant des informations précieuses. Cela implique de supprimer les informations personnellement identifiables des ensembles de données.
Parmi les méthodes d’anonymisation de données les plus prisés vous trouverez :
- Pseudonymisation, où les données d’identification sont remplacées par un pseudonyme ou un jeton.
- Suppression des identifiants directs et indirects.
- Masquage des données, qui consiste à remplacer les données d’un ensemble par des données fictives.
- Agrégation des données, qui présente les données collectées sous forme de valeurs agrégées sans attributs attachés. C’est la seule méthode vraiment irréversible.
De plus, les entreprises investissent dans des systèmes de gestion du consentement plus sophistiqués pour obtenir et gérer le consentement de l’utilisateur pour la collecte et le traitement des données. Cela inclut de fournir aux utilisateurs des options granulaires pour les données qu’ils sont à l’aise de partager.
Dans l’ensemble, les entreprises mettent l’accent sur les considérations éthiques dans la collecte et l’utilisation des données. Cela implique de s’assurer que les données sont utilisées de manière responsable et dans l’intérêt des entreprises et des consommateurs. Le paysage de protection de la vie privée étant dynamique, les entreprises doivent continuellement s’adapter à l’évolution des réglementations, de la technologie et des attentes des consommateurs. Il est essentiel de rester informé et proactif pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Pour en savoir plus sur la collecte de données axées sur la confidentialité, lisez nos articles :
Faire passer les données de première partie au niveau supérieur
Les données de première partie offrent une approche respectueuse de la vie privée et centrée sur le consommateur pour créer des stratégies de marketing plus ciblées qui contribuent à la croissance et au succès global. Les entreprises qui accordent la priorité à la transparence, au contrôle des utilisateurs et aux pratiques éthiques en matière de données navigueront probablement plus efficacement dans ce paysage en évolution.
Piwik PRO Analytics Suite est une plateforme d’analyse flexible qui vous aide à collecter facilement les données de première partie les plus précieuses sur vos clients d’une manière respectueuse de la vie privée. Grâce aux informations recueillies, vous pouvez mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre entreprise et utiliser ces informations pour améliorer les conversions.
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