Quelle est la meilleure alternative aux cookies en ligne ?
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Quelle est la meilleure alternative aux cookies en ligne ?

L’avenir des cookies de données de tiers est incertain. Les données de première partie font partie de la nouvelle stratégie du marketing en ligne – et les salles de données propres offrent une approche attrayante pour les utiliser avec succès comme alternative.

Data-Clean-Room – DCR en abrégé – est un terme qui gagne actuellement de plus en plus en popularité dans le marketing en ligne. Après l’abandon éventuel des cookies de données de tiers, les stratèges publicitaires sont actuellement à la recherche de nouvelles approches pour mesurer les activités publicitaires, générer des informations importantes sur les produits et le marketing et s’adresser à divers groupes cibles de manière personnalisée. Toutefois, il est important que la vie privée des consommateurs soit protégée.

DCR : Pas aussi difficile qu’il n’y paraît

Le terme de salle blanche pour les données semble plutôt lourd et peu pratique à première vue. Dans la pratique, cependant, le concept est très accrocheur et est donc utilisé en marketing depuis des années. Les RDC sont des infrastructures technologiques partagées – généralement basées sur le cloud – dans lesquelles plusieurs partenaires peuvent vérifier leurs grands ensembles de données pour détecter les chevauchements et les mettre à jour. Pour ce faire, ils s’appuient sur des variables ou des identifiants communs tels que les adresses électroniques, par exemple.

Si des concordances sont trouvées lors de la comparaison, elles peuvent ensuite être utilisées : pour obtenir des informations sur les groupes cibles et les clients, pour mieux comprendre l’impact réel de la publicité ou pour la modélisation de l’attribution, c’est-à-dire pour les modèles avec lesquels les futures stratégies de marketing sont développées.

Les ensembles de données propres et originaux restent toujours séparés de ceux de l’autre partie. Chacun des partenaires de données conserve ainsi le contrôle de ses informations et obtient des informations précieuses, par exemple sur les groupes cibles ou les performances marketing. Ces informations peuvent être utilisées, par exemple, pour le ciblage de la publicité en sélectionnant les canaux les plus pertinents pour les sosies de leurs clients actuels et potentiels. On peut même imaginer des modèles statistiques pour un ciblage personnalisé anonyme.

Comment la vie privée des consommateurs est-elle protégée dans ce processus ?

Les données sont cryptées et traitées de telle sorte qu’elles peuvent être utilisées dans tous les domaines sans que les partenaires puissent voir les données originales. Cela garantit non seulement que le contrôle total des données est maintenu à tout moment, mais aussi qu’aucun client individuel ne peut être identifié.

Avec le contenu utilisateur, il est toujours possible de suivre les utilisateurs jusqu’au point de vente – pour l’analyse du parcours client et l’attribution – mais uniquement au niveau de la première partie et par un partenaire en salle blanche. Un deuxième partenaire de la salle blanche peut fournir ses propres données pour la reconnaissance des formes. Au final, les deux partenaires reçoivent des informations, des rapports ou un modèle pour leur ciblage.

L’utilisation croisée d’ensembles de données tout en les gardant séparés est rendue possible par l’abstraction des données dans les cohortes et l’apprentissage automatique. Cette forme de collaboration en matière de données offre deux avantages essentiels par rapport à l’écosystème actuel.

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