Stratégies éprouvées pour mettre en place une stratégie first-party data à l’aide d’une plateforme de données client (CDP)

Les third-party cookies sont en train de disparaître. Les modèles d’attribution ne fonctionnent plus. Et les marques qui s’imposent aujourd’hui ne sont pas celles qui déplorent la perte de données, mais celles qui ont mis en place une stratégie first-party avant même d’y être contraintes. Une stratégie de first-party data va bien au-delà de l’acquisition d’une plateforme de données clients (CDP) ou d’une simple liste de contrôle de conformité.

C’est le modèle opérationnel qui détermine quelles données clients vous collectez, comment vous les harmonisez, qui en assure la gestion et quels cas d’usage vous mettez en œuvre en priorité.

Ce guide vous présente des stratégies éprouvées pour jeter ces bases : de la définition des objectifs d’activation à la conception des processus de consentement, en passant par la mesure de l’incrémentalité et la démonstration du ROI.

Vous apprendrez à collecter uniquement les données que vous pouvez exploiter à court terme, à harmoniser les profils sans aller trop loin dans la fusion des données, et à relier directement les investissements en données first-party aux résultats en termes de chiffre d’affaires.

Que vais-je apprendre dans ce guide ?

Une stratégie first-party data est le modèle opérationnel qui régit la manière dont vous collectez, harmonisez, gérez et exploitez les données clients dont vous êtes directement propriétaire. Il ne s’agit pas de l’acquisition d’une plateforme.

• Définissez vos objectifs d’activation avant de choisir une plateforme de données clients ou une architecture d’entrepôt de données
• Ne collectez que les données que vous pouvez exploiter à court terme, avec un consentement clair et un échange de valeur
• Utilisez des tests de validation pour établir un lien entre vos investissements first-party data et les résultats en termes de chiffre d’affaires

En quoi consiste une stratégie first-party data ?

Une stratégie first-party data est le modèle opérationnel qui détermine quelles données vous collectez, comment vous les harmonisez, qui en assure la gouvernance et quels cas d’usage vous mettez en œuvre en priorité. Les équipes confondent souvent l’achat d’une plateforme de gestion des données clients (CDP) avec le fait de disposer d’une stratégie, et les statistiques du secteur des CDP reflètent cet écart. Une CDP est une infrastructure. La stratégie précède les outils.

Les données first-party sont les données que votre organisation collecte directement auprès de ses clients via ses propres points de contact, en toute connaissance de cause ou avec leur consentement. Elles se distinguent des données third-party, qui sont achetées ou agrégées à partir de sources externes, ainsi que des données zero-party, qui correspondent aux préférences que les clients communiquent explicitement de leur plein gré.

Une stratégie complète comprend :

• Objectifs et hiérarchisation des priorités : quels sont les résultats commerciaux que vous cherchez à atteindre, qu’il s’agisse de fidélisation, d’efficacité en matière d’acquisition ou de personalization
• Portée des données : ce que vous collectez, d’où proviennent ces données et sur la base de quel consentement
• Modèle d’identité : comment relier les profils entre les différents canaux et appareils
• Gouvernance : Qui est responsable de la qualité des données, de la transmission des consentements et de la conservation des données ?
• Feuille de route de mise en œuvre : quels canaux et cas d’usage allez-vous lancer en priorité ?
• Cadre de mesure : comment démontrer le ROI

Le choix des fournisseurs, les délais de mise en œuvre et l’architecture technique interviennent une fois la stratégie définie.

Pourquoi les données first-party revêtent-elles aujourd’hui une importance particulière ?

La perte de signaux affecte déjà les performances des médias payants. Les modèles de mesure qui reposaient sur le suivi intersites perdent en efficacité. Nul besoin de vous faire un cours d’histoire sur la fin progressive des cookies pour en ressentir les conséquences.

• Ciblage : les « jardins clos » tels que Google, Meta et Amazon privilégient de plus en plus les données first-party pour le ciblage d’audience. Les équipes qui ne disposent pas d’identifiants email ou téléphoniques valides et pour lesquels un consentement a été obtenu enregistrent des taux de correspondance plus faibles et des CPM plus élevés.
• Mesure : la modélisation de conversion et les tests d’incrémentalité deviennent indispensables lorsque l’attribution déterministe ne suffit plus. Les données first-party constituent la base de ces deux approches.
• Personnalisation : la personnalisation en temps réel nécessite des profils unifiés. En l’absence d’une infrastructure de données first-party, les équipes se rabattent par défaut sur des segments traités par lots, qui accusent un décalage de plusieurs heures, voire plusieurs jours, par rapport au comportement des clients.

En quoi les données first-party, second-party et third-party diffèrent-elles les unes des autres ?

Dans quels cas devriez-vous compléter vos données first-party par des sources de deuxième ou de troisième partie ? Et à partir de quand cela présente-t-il davantage de risques que d’avantages ?

• Utilisez les données de second-party lorsque : vous disposez d’un partenaire de confiance dont l’audience recoupe la vôtre, et que vous pouvez vérifier la chaîne de consentement. Un retailer s’associant à une marque complémentaire pour mener des campagnes co-marquées en est un bon exemple.
• Évitez d’utiliser des données third-party dans les cas suivants : lorsque vous ne pouvez pas vérifier l’origine du consentement, ou lorsque vos données first-party couvrent déjà le cas d’usage concerné

Si vous souhaitez évaluer votre combinaison de données first-, second-, third-party au regard des risques réels liés à l’activation et à la conformité, demandez une dém et nous déterminerons ensemble ce qu’il convient de conserver, ce qu’il faut supprimer et ce qu’il faut corriger en priorité.

Comment collecter correctement les données first-party.

Les équipes collectent toutes les données disponibles, mais peinent ensuite à les exploiter. Une collecte sans plan d’exploitation à court terme engendre des coûts de stockage, alourdit la charge liée à la gouvernance et conduit à des profils obsolètes.

Le principe : ne collectez que les données que vous pouvez exploiter à court terme. Si vous ne pouvez pas associer une donnée à une campagne, un segment ou un cas d’usage de personnalisation spécifique, ne la collectez pas pour l’instant.

• Suivi des événements (Web, application) : enregistre des signaux comportementaux tels que les pages consultées, les ajouts au panier et les requêtes de recherche. Nécessite le consentement conformément au Règlement général sur la protection des données (RGPD) et à la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). Le marquage côté serveur améliore la fiabilité lorsque les bloqueurs de publicités interfèrent avec le suivi côté client.
• Formulaires et centres de préférences : permettent de recueillir les données fournies par les clients, telles que leur adresse email, leurs préférences et leurs choix en matière de communication. L’échange de valeur doit être clair : qu’obtient le client en échange des informations qu’il partage ?
• Systèmes transactionnels : historique des achats, tickets d’assistance, activité liée au programme de fidélité. Le consentement est souvent déjà donné par le biais des conditions générales d’utilisation, mais il convient de vérifier les politiques de conservation des données.
• Collecte progressive des informations : recueillez les informations petit à petit au fil du temps plutôt que de tout demander d’emblée. Cela permet de réduire le taux d’abandon des formulaires et d’améliorer la précision des données.

La collecte d’événements comportementaux détaillés, tels que chaque défilement et chaque survol, sans case d’usage précise, augmente le volume de données et les coûts sans pour autant améliorer l’activation. Si votre infrastructure d’activation n’est pas en mesure de traiter les événements en temps réel, leur collecte entraîne une accumulation de données en attente qui nuit à la fraîcheur des données.

Types et exemples de données first-party

• Données fournies : nom, adresse email, numéro de téléphone, préférences transmises via des formulaires. Utilisation à des fins de recoupement d’identité dans le cadre des campagnes publicitaires payantes et de personnalisation des emails et SMS
• Données comportementales observées : pages consultées, produits consultés, requêtes de recherche, ajouts au panier. À utiliser pour les déclencheurs d’abandon de navigation, les recommandations produit et la personnalisation en temps réel
• Données transactionnelles : historique des achats, montant des commandes, fréquence d’achat, retours. À utiliser pour la segmentation RFM, la prévision de la perte de clientèle et le ciblage dans le cadre des programmes de fidélité
• Données relatives à l’assistance et au service client : historique des tickets, transcriptions des discussions en ligne, réponses au NPS. À utiliser pour une approche proactive auprès des clients à risque et pour une segmentation basée sur le sentiment.
• Données « zero-party » : préférences exprimées explicitement par l’utilisateur, telles que ses centres d’intérêt en matière de produits, la fréquence de communication souhaitée et sa date d’anniversaire. Elles sont utilisées pour la personnalisation fondée sur les données et les campagnes liées à des événements marquants.

Si vous hésitez entre mettre en place des outils dès maintenant ou plus tard, consultez la plateforme de démonstrations de produits pour découvrir comment certaines équipes transforment une taxonomie d’événements concise et pertinente en audiences en temps réel, sans générer de volume de données ingérable.

Comment harmoniser les données clients pour en obtenir une vue d’ensemble unique ?

Les données dispersées entre le système de gestion de la relation client (CRM), la plateforme d’ecommerce, les outils d’assistance et les outils d’analyse entraînent la création de profils en double, des attributs contradictoires et des retards d’activation. La création de profils clients unifiés est indispensable pour une personnalisation à grande échelle.

• Optez pour une approche « CDP-first » lorsque : vos principaux cas d’usage concernent des campagnes menées par les responsables marketing et que vous avez besoin d’un accès rapide aux profils. Ce sont les équipes disposant de capacités limitées en ingénierie des données qui en tirent le plus grand bénéfice.
• Optez pour l’approche « warehouse-first » lorsque : vous disposez d’une équipe chargée des données expérimentée, d’une infrastructure d’entrepôt existante et de cases d’usage qui tolèrent une latence par lots
• Optez pour la solution hybride lorsque : vous avez besoin d’une mise en œuvre en temps réel pour les canaux en contact avec la clientèle et d’analyses basées sur les données d’entrepôt pour le reporting et la science des données

Résolution d’identité et fusion de profils.

En l’absence de règles d’identification claires, vous vous retrouvez avec des profils fragmentés (une même personne figurant dans trois enregistrements) ou des profils fusionnés à tort (deux personnes regroupées en une seule). Ces deux situations nuisent à la personnalisation et à la mesure.

• Correspondance déterministe : utilise des identifiants connus, tels que l’email haché, le numéro de téléphone ou l’identifiant client, pour relier les enregistrements. Fiabilité élevée, couverture plus faible
• Correspondance probabiliste : utilise des signaux comportementaux tels que l’empreinte numérique de l’appareil, l’adresse IP et les habitudes de navigation pour déduire l’identité. Couverture plus étendue, niveau de confiance plus faible, risque accru de faux positifs

La plupart des équipes devraient privilégier d’abord l’approche déterministe. Ne recourez à la mise en correspondance probabiliste que pour des cas d’usage spécifiques, tels que la reconnaissance des visiteurs anonymes, où le risque de faux positifs est acceptable.

Les exigences en matière de gouvernance consistent notamment à définir quel identifiant prévaut en cas de conflit, à préciser dans quels cas les profils doivent être fusionnés ou rester distincts, et à fixer une fréquence de réactualisation à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Les règles par défaut du CDP correspondent rarement à votre contexte métier. Un foyer partageant des appareils nécessite des règles différentes de celles d’un compte interentreprises comportant plusieurs contacts.

Qualité et gestion des données.

Un segment élaboré à partir de données obsolètes ou inexactes envoie un message erroné aux mauvaises personnes. Les problèmes liés à la qualité des données se traduisent par une baisse des performances des campagnes, des réclamations de clients ou des incidents de conformité.

Principaux indicateurs à suivre :

• Exhaustivité : pourcentage de profils dont les attributs obligatoires ont été renseignés
• Précision : pourcentage des valeurs d’attribut qui correspondent aux données de référence
• Rapidité : délai entre la survenue d’un événement et la mise à jour du profil
• Unicité : pourcentage de profils dont les doublons ont été supprimés

Désignez un responsable des données chargé de la surveillance, des alertes et de la correction des problèmes. En l’absence d’une responsabilité clairement définie, la qualité se dégrade au fil du temps, à mesure que les sources évoluent et que les schémas dérivent.

Quand enrichir vos données avec des données second-pary ou partenaires

L’enrichissement consiste à intégrer des données que vous n’avez pas collectées, sans avoir obtenu le consentement nécessaire. Si la chaîne de consentement est rompue, vous en assumez la responsabilité en matière de conformité.

L’enrichissement est pertinent lorsque le case d’usage est spécifique, que la chaîne de consentement est vérifiée et que les données enrichies respectent vos politiques de conservation. Évitez l’enrichissement lorsque vos données first-party couvrent déjà le case d’usage ou lorsque le partenaire n’est pas en mesure de fournir les documents relatifs au consentement.

Si les règles d’identité et la logique de fusion ralentissent l’activation, demandez une dém pour découvrir comment la résolution configurable permet d’éviter à la fois les doublons et les fusions excessives, sans pour autant que votre équipe chargée des données ne devienne un goulot d’étranglement.

Comment le consentement, la protection de la vie privée et la gouvernance sont-ils intégrés dès la conception ?

Un consentement enregistré dans le centre de préférences mais qui n’est pas transmis à la plateforme d’email pose des problèmes. Un client qui s’est désabonné continue de recevoir des messages, ce qui peut donner lieu à une réclamation ou à une enquête des autorités de régulation.

Schéma d’événement relatif au consentement : enregistrez le consentement sous la forme d’un événement structuré, et non pas simplement d’une valeur booléenne. Indiquez le type de consentement, l’horodatage, la source et la version des conditions acceptées.

Accord de niveau de service (SLA) relatif à la propagation : définissez la rapidité avec laquelle les modifications apportées aux consentements sont répercutées dans les systèmes en aval. En ce qui concerne la suppression, le SLA doit être mesuré en minutes, et non en heures.

Conservation et suppression : Définissez les durées de conservation en fonction du type de données. Lorsqu’un client demande la suppression de ses données, le processus doit identifier tous les systèmes contenant ces données et procéder à leur suppression dans les délais réglementaires.

Les équipes considèrent le consentement comme une simple case à cocher lors de l’inscription et n’y reviennent jamais. Le consentement devrait être revalidé lorsque les conditions générales changent, lorsque de nouveaux cas d’usage sont introduits ou lorsque des données sont partagées avec de nouveaux partenaires.

Comment exploiter les données first-party sur l’ensemble des canaux ?

L’activation ne consiste pas simplement à « activer tous les canaux ». Il s’agit de sélectionner les canaux sur lesquels les données first-party génèrent un gain mesurable, puis de définir des audiences et de mettre en place des expériences pour le démontrer.

• Commencez par les exclusions : avant de définir vos publics cibles, déterminez qui doit en être exclu. Les acheteurs récents, les utilisateurs qui se sont désabonnés et les clients ayant des tickets d’assistance en cours.
• Définir la fréquence de mise à jour : les audiences constituées à partir de données comportementales perdent rapidement de leur pertinence. Un segment « à forte intention d’achat », basé sur le comportement de navigation récent, doit être mis à jour fréquemment.
• Définissez des limites de fréquence : une activation multicanal sans limites de fréquence entraîne une surabondance de messages. Définissez des limites par canal et regroupez-les entre les différents canaux.

Exemple concret de stratégie de récupération des paniers abandonnés : le public cible comprend les utilisateurs qui ont récemment ajouté des articles à leur panier, qui n’ont pas finalisé leur achat, qui ont donné leur consentement à l’envoi d’emails et qui ne font pas l’objet d’un ticket d’assistance en cours. Les canaux utilisés sont l’email (canal principal) et les notifications push (canal secondaire). Prévoyez un groupe témoin afin de mesurer l’effet incrémental.

Mise en œuvre des médias payants sans cookies tiers.

Les taux de correspondance pour les audiences propriétaires sur Google et Meta dépendent de la qualité des identifiants et de la couverture du consentement. Les équipes dont les identifiants sont incomplets ou non hachés constatent une portée limitée et des CPM plus élevés.

• Hachage et mise en forme : effectuez le hachage des adresses email et des numéros de téléphone à l’aide d’une fonction de hachage cryptographique standard avant le téléchargement. Respectez les exigences de mise en forme propres à chaque plateforme.
• Nettoyage des listes : supprimez les emails invalides, les doublons et les utilisateurs inactifs depuis longtemps. Des listes plus courtes et mieux nettoyées permettent d’obtenir des taux de correspondance plus élevés.
• Mode de consentement : mettez en place le mode de consentement de Google afin de modéliser les conversions pour les utilisateurs qui refusent les cookies
• Listes d’exclusion : importez les listes d’acheteurs à exclure des campagnes de prospection

Les équipes téléchargent des listes brutes, non formatées, puis reprochent à la plateforme ses faibles taux de correspondance. Le formatage et la qualité des données relèvent de votre responsabilité.

Personnalisation sur le Web, dans les applications et dans les services de messagerie.

La personnalisation Web nécessite un accès aux profils avec une latence très faible. Si votre CDP ou votre moteur de personnalisation ne parvient pas à respecter ce SLA, vous proposerez des expériences par défaut à la plupart des visiteurs.

• Web : nécessite un accès au profil côté périphérie ou côté serveur. Les appels côté client augmentent la latence et sont bloqués par les bloqueurs de publicités.
• Application : la personnalisation des notifications push peut tolérer une latence légèrement plus élevée, car leur transmission est asynchrone
• Email/SMS : la personnalisation par lots est courante, mais les déclencheurs en temps réel, tels que l’abandon d’une page, nécessitent un flux d’événements et une latence réduite.

Si votre infrastructure ne permet pas la personnalisation en temps réel, commencez par des cases d’usage par lots et n’investissez dans une infrastructure en temps réel que lorsque le cas d’usage le justifie. Utilisez des groupes témoins pour mesurer le gain.

Segments prédictifs relatifs à la perte de clientèle et à la fidélisation.

De nombreuses équipes élaborent des modèles de désabonnement, mais ne les mettent jamais en œuvre. Un score de propension qui reste stocké dans un entrepôt de données ne permet pas de réduire le taux de désabonnement. Le modèle doit alimenter des segments qui déclenchent des interventions.

1. Définissez ce que l’on entend par « taux de désabonnement » : ce terme revêt des significations différentes selon les secteurs d’activité. Dans le cadre d’un abonnement : la résiliation. Dans le cadre de l’ecommerce : l’absence d’achat au cours d’une période donnée.
2. Sélectionnez les indicateurs : la récence, la fréquence et la valeur monétaire constituent les indicateurs de base. Ajoutez-y les signaux d’engagement, les interactions avec le service client et l’utilisation du produit.
3. Définir des seuils : Définissez le seuil qui déclenche une intervention
4. Concevez l’intervention : offre promotionnelle, démarche personnalisée ou formation sur le produit. L’intervention doit pouvoir faire l’objet d’un test.
5. Mesurer l’effet incrémental : utilisez un groupe témoin ne bénéficiant d’aucune intervention

Les équipes optimisent le modèle pour en améliorer la précision, mais ne vérifient jamais si l’intervention permet réellement de réduire le taux de désabonnement. Un modèle parfait associé à une intervention inefficace n’apporte aucune valeur ajoutée à l’entreprise.

Si vous êtes prêt à passer des « segments théoriques » à des parcours client qui se concrétisent réellement, rendez-vous sur la plateforme de démonstration des produits et découvrez comment les audiences en temps réel, l’exclusion et l’orchestration fonctionnent de concert sur l’ensemble des canaux.

Comment mesurez-vous l’impact et démontrez-vous le ROI ?

Les investissements dans les données first-party concernent plusieurs canaux et cas d’usage. Il est difficile d’attribuer le chiffre d’affaires à « la CDP » ou à « la stratégie en matière de données », car ces données permettent d’obtenir des résultats dans l’ensemble de l’entreprise.

Une approche sous forme d’arborescence des indicateurs clés de performance (KPI) s’avère efficace :

• Résultats commerciaux (en haut) : chiffre d’affaires, valeur vie client, marge brute
• Indicateurs avancés (au centre) : taux de conversion, montant moyen des commandes, taux de fidélisation, taux de réachat
• Indicateurs opérationnels (en bas) : taux de correspondance, portée par segment, taux de diffusion des campagnes, taux de personnalisation

Associez chaque case d’usage d’activation à une branche spécifique de l’arborescence, par exemple l’abandon de panier au taux de conversion ou la prévention du désabonnement au taux de fidélisation.

Pour les tests d’incrémentalité, réservez une partie significative de l’audience éligible pour constituer un groupe témoin. Définissez la période d’évaluation et veillez à ce que la taille des échantillons soit suffisante pour détecter des différences significatives.

Les équipes communiquent les indicateurs de performance des campagnes, tels que les taux d’ouverture et les taux de clics, sans établir de lien avec les résultats commerciaux. Un taux d’ouverture élevé pour un email d’intervention visant à lutter contre la perte de clientèle n’a aucun sens si les taux de perte de clientèle ne s’améliorent pas.

Comment élaborer une stratégie en matière de données first-party ?

Le travail stratégique échoue lorsqu’il est considéré comme un exercice de planification ponctuel. Chaque étape aboutit à un résultat qui sert de base à la suivante, et ce cycle se répète à mesure que vous élargissez les cases d’usage.

• Définir les objectifs et les indicateurs de réussite
• Sources des données cartographiques et identification
• Autorisation de conception et gouvernance
• Sélectionnez les canaux d’activation et les expériences
• Mettre en œuvre et garantir la qualité des données
• Optimiser et itérer

Définissez vos objectifs et vos indicateurs de réussite.

Les équipes définissent leurs objectifs comme « une meilleure personnalisation » ou « une amélioration de la fidélisation » sans préciser à quoi ressemble la réussite ni comment elle sera mesurée.

Classez les cases d’usage par ordre de priorité en fonction de leur valeur, de leur impact potentiel sur le chiffre d’affaires ou les coûts, du niveau de confiance ou de certitude quant à l’existence des données et de l’infrastructure, ainsi que de l’effort requis ou de la complexité de mise en œuvre. Classez les cases d’usage en multipliant leur valeur par le niveau de confiance, puis en divisant le résultat par l’effort requis.

Il est indispensable de disposer d’une valeur de référence pour chaque indicateur. Vous ne pouvez pas démontrer une amélioration sans connaître le point de départ.

Résultat attendu : une liste hiérarchisée d’un petit ensemble de cas d’usage, accompagnée d’indicateurs de réussite et de valeurs de référence définis.

Sources des données cartographiques et identification.

Avant de choisir des outils, recensez les données existantes, leur emplacement et la manière dont elles sont actuellement identifiées.

• Systèmes sources : gestion de la relation client (CRM), plateforme d’ecommerce, outil d’assistance, outils d’analyse
• Types de données : déclarés, comportementaux, transactionnels
• Identifiants disponibles : email, numéro de téléphone, identifiant client, identifiant de l’appareil, cookie
• Statut du consentement : le consentement a-t-il été enregistré ? A-t-il été transmis ?
• Actualité : en temps réel, quotidienne, hebdomadaire ?

Répertoriez les identifiants d’un système à l’autre. Où se recoupent-ils ? Où y a-t-il des lacunes ?

Résultat attendu : un inventaire des sources de données comprenant le mappage des identifiants et le statut des consentements.

Autorisation de conception et gouvernance.

La conception du processus de consentement intervient avant la collecte des données, et non après. L’adaptation a posteriori du consentement aux données existantes est coûteuse et souvent incomplète.

• Types de consentement : emails marketing, SMS, partage avec des tiers, personnalisation
• Points de capture : formulaires Web, processus d’inscription à l’application, processus de paiement, centre de préférences
• Propagation : comment les modifications apportées aux consentements seront-elles répercutées dans les systèmes en aval ?
• Piste d’audit : comment démontrerez-vous votre conformité en cas d’audit ?

Livrables : un schéma de consentement, la documentation des conceptions UX et un workflow de diffusion assorti de SLA.

Sélectionnez les canaux d’activation et les expériences.

N’investissez pas dans des canaux où vous ne pouvez pas mesurer les résultats. Si vous ne pouvez pas effectuer de test de validation ou suivre les conversions, vous dépensez de l’argent sans en tirer d’enseignements.

• Préparation des données : disposez-vous des identifiants et des consentements requis pour ce canal ?
• Capacité de mesure : Pouvez-vous mettre en place des échantillons de validation et suivre les résultats en aval ?
• Taille de la population cible : La population cible éligible est-elle suffisamment importante pour permettre d’obtenir des résultats statistiquement significatifs ?

Résultats attendus : une matrice de hiérarchisation des canaux et des plans d’expérimentation pour les premiers canaux.

Mettre en œuvre et contrôler la qualité des données.

Une mise en œuvre sans surveillance entraîne des défaillances silencieuses. Une intégration défaillante ou une modification de schéma peut corrompre les données pendant des semaines avant que quiconque ne s’en aperçoive.

• Tableaux de bord de suivi : suivez quotidiennement l’exhaustivité, la ponctualité et l’unicité des données
• Alertes : définir les seuils qui déclenchent une enquête
• Processus de gestion des incidents : qui mène l’enquête ? Quelle est la procédure d’escalade ?

Livrables : tableaux de bord de surveillance, règles d’alerte et processus de gestion des incidents.

Optimisez et itérez.

La première version de votre stratégie comportera certainement quelques erreurs. L’objectif est d’apprendre rapidement et de vous adapter.

• Chaque semaine : examinez les performances des campagnes et les alertes relatives à la qualité des données
• Chaque mois : examinez les résultats des expériences. Déterminez quels cas d’usage il convient de développer, de suspendre ou d’abandonner.
• Tous les trimestres : examinez l’arborescence des indicateurs clés de performance (KPI). Les indicateurs avancés ont-ils une incidence sur les résultats de l’entreprise ?

Définissez les règles de périmulation pour les segments et les modèles. Un modèle de désabonnement entraîné à partir des données de l’année dernière peut ne pas refléter le comportement actuel.

Livrable : un calendrier des révisions ainsi que des règles de péremption et d’actualisation pour les segments et les modèles.

Comment Insider One soutient-il les stratégies en matière de données first-party ?

Une stratégie axée sur les données first-party nécessite une infrastructure capable d’unifier les données, d’identifier les utilisateurs, de garantir le respect du consentement et de mettre en œuvre ces fonctionnalités sur l’ensemble des canaux en temps réel. Insider One offre toutes ces fonctionnalités au sein d’une plateforme unique.

• Base de données clients unifiée : l’infrastructure CDP d’Insider One regroupe les données clients, comportementales et produit issues de nombreuses intégrations pour former des profils complets, avec plus de 100 intégrations réparties dans plus de 20 catégories, allant des CRM (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics), les plateformes d’ecommerce (Shopify, VTEX), les outils d’analyse, les entrepôts de données (Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks) et même d’autres CDP (Segment, mParticle, Tealium), de sorte que les données first-party affluent depuis n’importe quelle source où elles sont déjà stockées. La gestion de la résolution d’identité évite les doublons et prend en charge des règles de fusion configurables. La base de données clients unifiée est native du lac de données et modulable ; elle offre une connectivité bidirectionnelle avec Snowflake, Databricks, BigQuery et Redshift, ainsi qu’une segmentation sans copie. Les équipes bénéficient ainsi d’une activation en temps réel axée sur la CDP et d’une propriété des données axée sur le lac de données au sein d’une même architecture, sans avoir à choisir entre les deux.
• Consentement et gouvernance : les signaux de consentement se propagent à travers les différents canaux grâce à des politiques de conservation configurables et à la journalisation d’audit. Les tableaux de bord de surveillance de l’entrepôt de données et des intégrations externes offrent une visibilité en temps réel sur les flux de données, ce qui permet de détecter les problèmes avant qu’ils n’atteignent les campagnes. Par ailleurs, la fonctionnalité d’exportation des métadonnées d’événements et d’attributs présente les informations d’utilisation, la couverture et les redondances, afin que les équipes puissent nettoyer et gérer leurs données en toute confiance.
• Activation multicanal : Architect, la solution d’orchestration du parcours client d’Insider One, permet une activation multicanal en temps réel via email, SMS, WhatsApp, le Web, les applications et les notifications push. Les audiences sont actualisées en temps réel et les règles d’exclusion sont appliquées automatiquement.
• Personnalisation basée sur l’intelligence artificielle (IA) : Sirius AI™, l’ensemble complet de fonctionnalités d’IA d’Insider One, permet la création de segments prédictifs, alimente le « Smart Recommender » pour les recommandations produit et optimise le moment d’envoi. Smart Segment Creator permet aux responsables marketing de transformer des données de première main en audiences à partir d’une simple instruction rédigée en langage courant, de sorte que la mise en œuvre ne dépende pas d’une équipe chargée des données ou d’un générateur de requêtes
• Mesure et optimisation : la fonction « A/B Auto-Winner Selection » automatise l’analyse des expériences. Insights Agent, qui fait partie d’Agent One™, la suite d’agents spécialisés d’Insider One destinés à l’engagement client, surveille de manière proactive les performances des campagnes et met en évidence les anomalies.

Si vous souhaitez découvrir comment cela se traduit concrètement pour vos données, des règles d’identité à la propagation du consentement en passant par l’activation en temps réel, demandez une démonstration et nous passerons en revue avec vous les premiers cas d’usage qu’il vaut la peine de mettre en œuvre.

Foire aux questions