Outils Data Marketing : comment éviter l’effet Buzzword et réussir leur implémentation ?
La collecte de données toujours plus importante peut être bénéfique aux entreprises … encore faut-il que la qualité de ces données soit au rendez-vous, et que les processus et compétences internes permettent d’en tirer parti ! Un outil en particulier soulève depuis plusieurs années un débat quant à son retour sur investissement : la DMP (Data Management Platform). La promesse est l’analyse fine des données, la création de segments d’audience et l’activation des données, pour une personnalisation de l’expérience client sur l’écosystème digital (site mobile, e-mail) mais aussi sur d’autres canaux (magasin, call center), tout en assurant le pilotage de son budget média.
Au-delà de la promesse du retour sur investissement, qu’en est-il de l’apport réel de valeur ? Comment se passe l’implémentation opérationnelle d’une DMP et quelles sont les étapes à suivre ? Découvrez comment l’implémentation d’une DMP chez un de nos clients a permis le pilotage de sa campagne phare de 2018.
Tout d’abord, petit rappel sur la définition d’une DMP : Une Data Management Platform est une plateforme logicielle permettant de collecter et centraliser les données clients et prospects, de les retraiter (en les unifiant, les enrichissant, les segmentant, les pilotant) dans le but de les activer sur les différents canaux avec lesquels la DMP est connectée. La capacité de la DMP à agréger les données propriétaires (données 1st party) et tierces (données 2nd party et 3rd party) est l’élément clé de son potentiel et des retours sur investissements envisageables.
I. Le cadrage de la démarche et l’identification des impacts
Mi-2017, Converteo a été mandaté par un client sur l’audit de sa DMP, mise en place deux ans auparavant par l’éditeur de la solution. Nous avons constaté que le Métier n’avait pas été embarqué dès le lancement du projet : sans connaissance précise de leurs enjeux concrets, les objectifs à poursuivre n’étaient pas clairement définis et la DMP n’apportait pas toute sa valeur potentielle (segmentation fine, personnalisation…). Durant plusieurs mois, nous avons donc accompagné notre client dans la définition des objectifs Métiers et avons notamment identifié quelles données devaient remonter dans la DMP. La priorisation des cas d’usage est cruciale, tant il est illusoire de penser que l’on pourra intégrer et utiliser toutes les données de l’entreprise tout de suite.
Une fois les cas d’usage validés et priorisés, nous avons modifié le plan de tracking, puis coordonné la pose de tags sur les sites de la marque. Cette étape est primordiale car elle garantit que les données nécessaires à la segmentation optimale des clients dans la DMP seront remontées et utilisées.
II. Le volume et la qualité des données
En parallèle du cadrage de la démarche, nous nous sommes assurés que le stock de données à disposition était suffisamment important, et que la qualité de celles-ci permettrait de tirer des enseignements fiables. Les projets de mise en place d’une DMP sont longs et peuvent aller jusqu’à deux ans pour espérer tirer tous les bénéfices de l’outil. Comme nous l’avons vu dans un précédent article – Audience activée via une DMP et déperdition : quelle part du gâteau vous reste-t-il ? – les déperditions sont importantes et il convient donc de travailler sur des forts volumes.
III. L’organisation interne
La présence de compétences en interne chez notre client a permis d’accélérer le paramétrage des segments d’audience, et nous avons pu apporter notre expertise en Analytics pour accélérer la mise en place du nouveau plan de tracking. L’animation d’une DMP s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue afin d’assurer l’alimentation optimale des bassins d’audience : répercussion des changements d’URLs pouvant intervenir sur les sites, arrivée de nouvelles fonctionnalités, mise à disposition de nouvelles données…
IV. La préparation d’une campagne média et le peuplement de la DMP
Une fois le paramétrage effectué, nous avons accompagné notre client dans les négociations avec les potentiels partenaires 2nd & 3rd parties, afin de valider des partenariats suffisamment en amont du lancement de sa campagne et ainsi avoir le temps d’alimenter les bassins d’audience. Sans anticipation, la campagne sur un segment (exemple : prospects sensibles au design du produit) ne sera que peu effective car sur peu de prospects « chauds ».
Le jour J, toutes les équipes étaient prêtes, et le lancement de la campagne a été couronné de succès : bons retours sur les campagnes personnalisées et des ventes à la hausse !
La surexposition à des campagnes de communication diminue l’attention que nous y portons, et la mise en place d’une DMP permet d’améliorer la performance des campagnes média en offrant des capacités de ciblage supérieures. La constitution des segments d’audience (fidèles, prospects chauds, flâneurs…) est clé pour permettre la réduction des coûts d’acquisition et l’augmentation des ventes. Comme nous l’avons vu, il ne faut pas sauter les étapes : cadrage des objectifs, intégration dans l’écosystème existant et compétences nécessaires.
L’implémentation d’une DMP peut-être intéressante dans le cas de forts volumes d’achat média et si la maturité interne (qualité des données, organisation) est suffisamment élevée. Quand bien même ces conditions ne sont pas réunies, la mise en œuvre d’un projet DMP peut permettre de casser les silos internes existants…
Enfin, il convient de prendre en compte les évolutions réglementaires (RGPD2 notamment) mais aussi développement des AdBlocks3, qui posent des défis au fonctionnement des DMP et ne pas hésiter à se tourner vers un éditeur full-stack, permettant une cohérence d’ensemble au sein de l’entreprise.
(1) 1st party data : les données dont l’annonceur est propriétaire ; 2nd party data : les données collectées et partagées par des partenaires de l’annonceur ; 3rd party data : ce sont des données externes, collectées par des tiers spécialisés et qui peuvent être achetées par les annonceurs
(2) RGPD (règlement général sur la protection des données) : régit les obligations des entreprises pour les traitements de données personnelles
(3) AdBlock : modules déployés sur les navigateurs afin de bloquer l’affichage des publicités
Auteur : Olivier Becquart, Manager, Practice Data x Business Consulting