Les Data Clean Rooms : un élément clé du nouveau paradigme cookieless ?

Emmanuel Chomier, Senior Manager chez Converteo, est expert des sujets Data & Media. Il accompagne nos clients dans l’utilisation de la donnée pour améliorer leurs performances media, via l’optimisation de leur écosystème data marketing et des analyses avancées (Test & Learn, Attribution, Omnicanalité, MMM, ..)

A retenir : 

• Face à la suppression imminente des cookies tiers, les acteurs du digital explorent des solutions alternatives avec pour certaines d’entre elles une efficacité encore à démontrer.
• Dans un contexte d’incertitude, la donnée first party, collectée dans le respect des réglementations, se révèle être une ressource fiable et précieuse.
• La data clean room représente un outil innovant offrant la possibilité de partager et d’enrichir leurs données 1st party au sein d’un cadre sécurisé. Elle garantit l’anonymat des données tout en offrant des insights précieux, répondant ainsi aux préoccupations actuelles de confidentialité et de réglementation.
• Tandis que Google et Amazon ont leurs propres data clean rooms intégrées à leurs écosystèmes, les entreprises peuvent également créer leurs propres espaces neutres et sécurisés pour une collaboration par la donnée.
• Malgré les défis des data clean rooms, ces innovations post-cookie symbolisent une industrie en évolution, où la confiance et le partage sécurisé deviennent primordiaux pour définir l’avenir du marketing digital.

Depuis plusieurs années, et avec une intensification récente, chaque semaine apporte son lot de questions, de propositions et d’innovations liées à la fin des cookies tiers.  

Malgré de nombreuses zones d’ombres, une chose est sûre : les acteurs du digital doivent se préparer à leur suppression définitive, car le compteur est officiellement lancé depuis le 4 Janvier !

Pour pallier cette suppression, les propositions alternatives ne manquent pas. ID universels, data clean room, les environnements logués, le ciblage contextuel ou encore les solutions proposées par les navigateurs (notamment la Privacy Sandbox – Google Chrome). 

Cependant, leur efficacité est encore à démontrer, malgré un potentiel clair.  Comme avec les ID universels, évoqués dans cet article par Minted.

Une priorité semble tout de même générer un consensus : s’appuyer davantage sur la donnée 1st party. C’est historiquement la moins volumineuse mais de loin la plus qualitative, et la régulation devrait nous permettre un usage à long terme.

La Data Clean Room a pour promesse de faciliter l’exploitation de cette donnée 1st party, dans des cas d’usage de ciblage média, à des fins de connaissance client ou même de monétisation. C’est aujourd’hui une des solutions cookieless les plus avancées. 

La data clean room, un environnement privé  : 

Pour commencer, l’IAB définit une data clean room par un environnement de collaboration sécurisé permettant à deux ou plusieurs participants d’utiliser des actifs de données pour des utilisations spécifiques et mutuellement convenues, tout en garantissant l’application de restrictions strictes d’accès aux données, par exemple en ne révélant ni en exposant les données personnelles de leurs clients à d’autres parties.

Si l’on résume les choses, une data clean room est un environnement neutre dans lequel plusieurs partenaires vont partager leur donnée 1st party de manière anonymisée, afin d’en faire ressortir des insights agrégés ou de les partager à un tiers en toute sécurité (ex. pour du ciblage). 

De toute évidence, il est obligatoire que chaque partie dispose du juste consentement de leurs utilisateurs pour chacun des cas d’usage envisagés.

Utiliser une data clean room permettra notamment les cas d’usages suivants :

• Enrichissement de la donnée avec la donnée d’un tiers
• Analyse d’overlap d’audiences entre plusieurs bases de données
• Analyse de reach et de fréquence sur des campagnes Media
• Mesure du lift incrémental d’activations
• Analyse d’attribution
• Ciblage d’audience 
• Création d’audience lookalike
• Monétisation de la donnée en la rendant accessible à un tiers

Exemple 1 : Une entreprise (ex assurance) peut améliorer sa compréhension de sa base de clients en collaborant avec une tierce partie (ex Leboncoin) au sein d’une data clean room, ce qui lui permet d’effectuer des analyses croisées. Cette démarche consiste à analyser conjointement les données pour identifier des tendances pertinentes. 

Exemple 2 : Une entreprise peut recibler ses clients chez des parties tierces via un partage sécurisé de sa base CRM

Exemple 3 :  Une entreprise peut générer des revenus supplémentaires en partageant des données de manière sécurisée avec des partenaires ou des tiers, tout en préservant la confidentialité des données sensibles.

S’il existe plusieurs types de data clean room, avec pour chacune leurs spécificités en matière d’interopérabilité et d’avantages, on peut regrouper les data clean room en deux catégories :

1. Les data clean room agnostiques, une solution technologique pariant sur l’interopérabilité, mettant à disposition des places de stockage et de collaboration dédiées sans fournir de données (Liveramp, Google BigQuery, Snowflake, Weborama)
2. Les data clean room des partenaires média (Meta, Amazon, Google Ads Data Hub, TF1, Carrefour Links, ..), qui utilisent les données de leur propre régie et s’en servent pour enrichir leur suite média d’un nouvel outil de partage de données sécurisé.

La data clean room comme hub d’échange 

Ces data clean rooms sont indépendantes, un endroit neutre et sécurisé dans lequel plusieurs partenaires peuvent partager de la donnée de manière sécurisée. Elles ne fournissent aucune données et sont uniquement une solution technologique disponible pour mettre à disposition sa propre donnée. 

Ces data clean rooms permettent donc à un annonceur de rendre sa donnée accessible à leurs partenaires, et selon les termes de la collaboration d’accéder en retour à leurs données, hors environnement clôt. Elles peuvent être un outil notamment clé dans une stratégie de monétisation de données à grande échelle (1 annonceur souhaite rendre sa donnée accessible à 20 annonceurs, comme 1 retailer et ses marques partenaires par exemple).

Les principaux fournisseurs de data clean room “indépendantes” sont Snowflake, Decentriq, Liveramp, Weborama, ..

Ce type de data clean room présente les avantages suivants : 

• Neutralité : indépendance vis-à-vis des grands acteurs du marché.
• Impartialité : traitement équitable des données sans influence extérieure.
• Flexibilité : possibilité de personnalisation et d’intégration avec diverses sources.

Cependant, il sera nécessaire de prendre en compte les inconvénients suivants : 

• Coût : mise en place potentiellement onéreuse, avec une nécessité d’économie d’échelle pour rentrer dans ses frais (techniques & humains)
• Complexité : Compétences techniques pour l’installation et la maintenance (mise en place, normes sécurités, évolutions réglementaires, ..)
• Reach : Nécessité d’avoir des volumes de données importants à partager

Les Data Clean Room comme extension de plateformes d’achat media 

Selon ses besoins, une entreprise peut aussi se tourner vers des Data Clean Room (DCR) clés en main proposées par les acteurs majeurs de la publicité, tels que Google, Amazon, Meta, ou encore TF1 & M6,. Ces derniers s’appuient sur des Data Clean Room “indépendantes” (cf partie 1).

Ces solutions prêtes à l’emploi pour les annonceurs tiers offrent une alternative pratique pour les entreprises cherchant à exploiter des données dans un environnement sécurisé, sans avoir à établir des partenariats spécifiques.

Les DCR des partenaires média sont des environnements sécurisés où les données peuvent être analysées tout en respectant la confidentialité. 

• Les données standards accessibles via ces DCR sont les données Médias. Google Ads Data Hub, Meta (Advanced Analytics) et TF1 ou M6 (avec Liveramp) proposent ainsi uniquement  des informations détaillées sur l’engagement des utilisateurs avec les contenus médias, les tendances de visionnage et l’efficacité des campagnes publicitaires.
• D’autres permettent d’aller plus loin, via l’accès à des données média et de consommation, comme Carrefour Links (avec Liveramp), Le Bon Coin (avec Liveramp) et Amazon, offrant des insights précieux sur les habitudes d’achat et les préférences des consommateurs. 

Snapchat, Tiktok et d’autres publishers pourraient également se positionner mais aucune annonce officielle n’a été réalisée pour l’instant. 

Grâce à la force de frappe que peuvent offrir ces acteurs, ces solutions présentent plusieurs avantages :

• Le premier, la disponibilité. Aucun contrat supplémentaire ou discussion approfondie n’est nécessaire pour avoir des accès si vous remplissez les critères d’éligibilité (dépendant de votre zone d’activité et votre budget dépensé sur la plateforme notamment).
• Le second, l’absence de frais de licence. Ces data clean room sont régulièrement offerts par ces acteurs comme une brique additionnelle à leur offre publicitaire

Elles présentent cependant aussi des pré-requis à avoir en tête avant de se lancer :

• L’accessibilité : Elles requièrent souvent une maîtrise technique pour en tirer leur plein potentiel (maîtrise de SQL minimum) 
• L’interopérabilité : Elles sont limitées par définition à un environnement (on ne peut utiliser Advanced Analytics de Meta pour ses campagnes Youtube)
• Le partage de données : Certains contrats ne peuvent pas toujours être mis à jour et ne respectent pas les guidelines de DPO Européens

En conclusion, dans un univers post-cookie, les data clean rooms se positionnent comme une innovation majeure, alliant protection de la vie privée et compréhension ciblée des consommateurs. Ce sont des outils complexes par leur nature ultra sécurisée et leur utilisation technique, avec des gains importants en termes de mesure et d’activation. Elles révèlent une industrie en évolution, où les données, leur partage sécurisé et la transparence priment. 

Avant de vous lancer dans un projet d’intégration ou d’utilisation d’une data clean room, il est crucial de se poser les bonnes questions pour définir leur pertinence et le gain potentiel. Cette réflexion stratégique est essentielle pour identifier le type de Data Clean Room à utiliser, garantir l’adoption de ces technologies à long terme, valider leur rôle dans la stratégie de l’entreprise et anticiper les besoins humains pour mener à bien ce projet.

Si vous souhaitez vous lancer dans cette aventure, Converteo est capable de vous accompagner dans la validation du besoin d’une data clean room, le choix de la solution, sa mise en place et son utilisation au jour le jour.

Découvrez notre offre de conseil data marketing.

Contributeur : Fabien Rubin, consultant Média x CRM