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L’union fait la force : pourquoi les coopératives de données d’annonceurs sont en plein boom

 Rawpixel.com / Shutterstock

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La coopération entre annonceurs qui décident de partager les informations dont ils disposent sur leurs propres clients et prospects est un compromis souvent très astucieux, sinon nécessaire pour augmenter de manière significative la pertinence et le résultat de leurs efforts marketing en général, et de leurs campagnes publicitaires en particulier. Des acteurs du marché de la donnée et du marketing en ligne l’ont compris et sont de plus en plus nombreux à proposer des systèmes de coopératives ou de bourses de données.

Adobe, Krux, LiveRamp (Acxiom), Signal et Temelio font partie des entreprises qui proposent ce type de plateforme de partage de données, chacune ayant ses spécificités, dimension et règles du jeu. Certaines se matérialisent par des accords de gré à gré, en one by one, d’autres réunissent des petits groupes, d’autres enfin sont de véritables places de marché ouvertes à de nombreux annonceurs et publishers.

Complémentarités de cibles, d’intentions, de devices

L’union fait la force est le leitmotiv classique à l’origine de toute coopérative, et les données des entreprises n’échappent pas à cette règle. Les informations dont dispose une marque dont l’environnement est complémentaire à celui d’un autre annonceur peuvent être porteuses d’un impact supérieur à celui engendré par les données tierces (ou 3rd party).

Ce n’est pas une question de qualité ou de fiabilité des données tierces, car ces dernières peuvent être extrêmement qualitatives. La différence réside dans le fait que certains secteurs d’activité sont reliés entre eux de manière intrinsèque : les prospects et les clients d’un annonceur peuvent être les intentionnistes d’un autre tout simplement parce que leurs secteurs sont reliés, qu’un individu achètera et l’un et l’autre produit parce que c’est comme ça. N’oublions pas que les données sont aussi le reflet de la complémentarité économique des entreprises.

Cela va sans compter le fait que l’annonceur se trouve souvent confronté à deux extrêmes : d’un côté, les données dont il dispose de ses propres clients et prospects (ses données 1st party) sont sa mine d’or, lui fournissant des renseignements très précis sur ses cibles, mais sont par nature limitées ; de l’autre, les données agrégées au sein de segments qu’il peut acheter à des fournisseurs tiers, apportent la quantité, mais peuvent manquer de précision et l’exactitude exigée par un ciblage pointu et spécifique à un environnement. Entre les deux, les data 2nd party – soit les données des annonceurs (1st party) lorsqu’elles sont partagées avec d’autres annonceurs – tombent ainsi à point nommé.

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Une chaîne d’hôtels qui reconnaît ses meilleurs utilisateurs sur leur smartphone sera intéressée à retrouver ces mêmes clients sur leur PC, au bureau, là même où ils ont l’habitude de réserver leurs vols dans le site de la compagnie aérienne où ils disposent d’un programme de millage. Un constructeur automobile peut partager avec un assureur les données dont il dispose d’intentionnistes venant se renseigner sur son site web.

Dans le premier cas, les deux annonceurs vont collaborer pour augmenter leur connaissance cross-device de leurs clients et prospects, si nécessaire à la maîtrise de la pression publicitaire et à la garantie de la cohérence. Dans le second, ils en sauront plus sur leurs prospects, de manière à qualifier leurs données et à enrichir leurs connaissances sur leurs cibles.

S’il est vrai que ce type de collaboration devient plus courant au sein de certains écosystèmes, comme celui du voyage ou entre acteurs de la grande distribution et les fabricants de produits de grande consommation, ses potentialités sont bien plus larges. Le réseau d’affiliation Skimlinks a récemment démontré un certain nombre de complémentarités plus ou moins évidentes entre secteurs tout à fait disparates que les marketeurs ont parfois tendance à négliger.

En analysant le comportement de 1,4 milliards d’utilisateurs sur son réseau publicitaire, Skimlinks a montré qu’aucun achat ne se fait de manière isolée. Les acheteurs d’appareil photo numérique, par exemple, sont 17 fois plus susceptibles de consommer des accessoires pour bébés et, dans l’autre sens, les acheteurs de meubles pour bébés sont 15 fois plus enclins à acquérir un appareil photo numérique dans les six mois. Les exemples sont très nombreux !

Ce partage se passe entre annonceurs, mais aussi entre publishers et annonceurs. Prenons l’exemple de Yahoo ! Japon qui a eu recours à la technologie de Signal pour partager des données avec des annonceurs. Un important e-commerçant a pu ainsi identifier en temps réel chez Yahoo! ses utilisateurs ainsi que leurs profils jumeaux dont les recherches correspondaient aux produits proposés par l’e-commerçant, augmentant son reach à 16 millions de consommateurs potentiels. Au lieu de faire du retargeting, qui par définition se base sur un achat déjà effectué, cet annonceur s’est appuyé sur les données d’intention d’achat et est intervenu en amont de l’acte, augmentant sensiblement ses chances d’attirer des conversions.

Là aussi, une alternative aux « walled gardens » ?

Au milieu des annonceurs, l’entreprise technologique se place en tant que « garant neutre » de la coopérative, protégeant l’accès aux données, attribuant à chaque cookie, d’un côté, et à chaque device ID, de l’autre, les identifiants cross-device correspondants au même individu qui les détient de manière à ce que ces derniers jouent le rôle de passerelles entre chaque environnement ou bribe d’information.

Certains de ces acteurs sont des entreprises d’onboarding, processus qui consiste en l’activation sur l’univers digital de données de nature offline. D’autres sont des fournisseurs de plateformes de gestion de données (DMP) qui permettent de collecter, segmenter, enrichir et activer les données de l’annonceur.

En proposant des coopératives de données rendues anonymes, le plus fort argument de ces entreprises est celui de promouvoir une alternative crédible aux géants Google et Facebook, qui apparaissent pour beaucoup comme quasiment les seuls à ce jour à permettre à l’annonceur de retrouver ses propres clients et prospects ailleurs que sur leurs propres sites et propriétés digitales, voire des jumeaux statistiques aux comportement semblables de ceux de leurs meilleurs clients (lookalike).

 

 

 

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