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Quels enjeux pour les TMS et les outils de Web Analyse et comment les intégrer dans son écosystème data ?

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1. COMMENT LES OUTILS DE WEB ANALYSE ET DE TMS S'INTÈGRENT-ILS DANS L'ÉCOSYSTÈME DATA ?

Avant de faire son choix d’outils de Web Analyse et de Tag Management System, il semble judicieux de se poser les questions suivantes :

1. La solution fait-elle partie d’un ensemble de solutions propriétaires (approche stack) avec des intégrations natives qui permettent de bénéficier de synergies - fonctionnalités additionnelles - entre les outils ? Une contrepartie à prendre en compte est la dépendance vis-à-vis de la solution propriétaire pour l’annonceur qui dépend donc d’un seul éditeur.

2. Comment la solution s’imbrique-t-elle avec les autres solutions ?
Pour un TMS, il faut par exemple porter une attention spécifique à la bibliothèque de templates de tags disponibles car cela permet un gain de temps (intégration “simili” native) et simplifie le process (étant donné que cela permet la pose de tag par des ressources moins expertes).
Pour une solution de web analyse, il est intéressant de regarder les connecteurs disponibles avec les différentes familles d’outils telles que les solutions de Testing, les outils de mesure du média digital (ad-server), de Customer Experience Management ou encore de CRM

Voici quelques exemples d’application :

  • Utiliser l’outil de web analyse pour analyser les parcours d’utilisateurs exposés à un test.
  • Pousser la segmentation client CRM dans l’outil de web analyse pour identifier des patterns de parcours en fonction de la typologie client.
  • Importer de la donnée des outils ad tech pour mesurer dans l'outil de web analyse des événements qui se déroulent en dehors du site en intégrant par exemple des données post-impressions des campagnes display, des données de CTR, des données de coût de campagnes.
  • Pousser la donnée comportementale collectée par l’outil de web analyse dans le CRM pour développer des cas d’activation de marketing automation.
  • Exporter de la donnée brute vers un datalake ou vers un outil de data visualisation (par exemple pour une exploitation avancée et pour centraliser plusieurs sources de données)
  • etc.

2. QUELS SONT LES ENJEUX DES TMS & DES OUTILS DE WEB ANALYSE ?

Les outils de TMS et de web analyse se confrontent à plusieurs enjeux tels que la fiabilité, l’exploitation de la donnée, la qualité de celle-ci et enfin sa mise en conformité face au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

FIABILITÉ DES DONNÉES :

  • Si la donnée est corrompue, elle devient impropre à l’analyse et de surcroît à l’activation.
  • Il est donc important de mettre en place des mécaniques de vérification de l’intégrité de la donnée. La recette est une étape clé à l’implémentation. Il y a également un enjeu de maintenance pour identifier les dysfonctionnements. (ex. : système d’alerte).
  • L’utilisation d’un dataLayer commun à l’ensemble des solutions de tracking permet également d’homogénéiser la mécanique de collecte et les variables appelées.

QUALITÉ DES DONNÉES COLLECTÉES

  • Contrairement à une croyance assez répandue, l’exhaustivité est moins clé que la pertinence des données. Tout collecter n’est pas une fin en soi : cela génère des problématiques de stockage (volumétrie) et la donnée collectée n’est ensuite pas forcément exploitable.
  • L’intérêt est de collecter ce qui a du sens et est créateur de valeur pour le business. Cela implique un réel travail de cadrage en amont de la collecte.

EXPLOITATION DE LA DONNÉE :

  • La plupart des outils de web analyse présente l’avantage de proposer des rapports par défaut, ce qui rend accessible aux équipes métiers / produits un premier niveau d’analyse.
  • Un accès à la donnée brute, qui permet des retraitements avancés sur des gros volumes par des équipes data dédiées, s’avère de plus en plus indispensable.
  • Enfin, pour une activation efficace, l’accès à la donnée en (quasi) temps réel est également une composante clé.

MISE EN CONFORMITÉ AVEC LE RÈGLEMENT GÉNÉRAL DE LA PROTECTION DES DONNÉES (RGPD)

  • La donnée manipulée par les outils de TMS et de web analyse est de la donnée personnelle relative au RGPD puisqu'il s’agit “d’information relative à une personne physique permettant de l’identifier directement ou indirectement”.
  • Les outils de TMS et de web analyse opèrent un certain nombre de traitements sur cette donnée, de la collecte à l’export, en passant par le calcul et potentiellement le croisement avec d’autres sources.
  • Pour rappel, le RGPD repose sur plusieurs grands principes :
    • Consentement : les entreprises doivent collecter et tracer les consentements libres, spécifiques, éclairés et univoques prouvant que les personnes ont accepté par un acte positif clair que leurs données fassent l’objet d’un traitement qui n’est pas d’ordre contractuel ou servant des fins d’intérêt légitimes de l’organisation.
    • Finalité : le traitement doit être licite et légitime. Les données doivent être pertinentes pour le traitement et il doit y avoir proportionnalité entre les données traitées et la finalité de traitement.
    • Transparence : les personnes doivent bénéficier d’une information préalable au traitement sur les droits dont elles disposent (accès, rectification, opposition à prospection / profilage). Les personnes doivent être informées du fondement juridique sur lequel repose le traitement (avec ou sans consentement).
    • Conservation : les données doivent être conservées pour une durée adéquate.
    • Sécurité : les données doivent être protégées et la confidentialité assurée.
  • L’entreprise doit donc s’adapter à deux niveaux : celui de la relation client et en interne. Concernant sa relation avec le client, l’entreprise doit veiller au consentement de ceux-ci lors de la récolte et pour tous les traitements qui seront opérés sur cette donnée. Au niveau de la transformation interne, l’entreprise doit analyser le stock des données personnelles collectées et traitées et leur durée de conservation comme vu dans les principes ci-dessus.

 

Cet article fait partie d'une série d'articles issus du Digital Benchmark réalisé en 2018 avec l'EBG.

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