Collecte, segmentation, activation… La CDP a succédé à la DMP dans les modes passagères, pourtant ces deux types de plateformes sont bel et bien utiles et complémentaires. Elles répondent à la fois aux besoins des éditeurs tout comme à ceux des annonceurs. Parmi les sociétés spécialistes du data marketing présentes lors de l’édition 2018 de Dmexco on retrouvait mediarithmics, créée en 2013 par Stéphane Dugelay. Nous avons eu l’occasion de discuter des enjeux et nouvelles tendances en la matière avec Emilien Sanchez, anciennement Responsable Projet & Innovation chez Schneider Electric et aujourd’hui Product Manager de mediarithmics depuis près de deux ans.
La DMP a été largement adoptée par les régies/éditeurs et les annonceurs ces dernières années. Quels sont les enjeux qui permettent de l’expliquer et comment tentez-vous en tant que technologie data d’aider ces acteurs ?
E. S : Pour les régies publicitaires, l’utilisation de la Data Management Platform (DMP) permet de répondre à leur besoin de stocker, d’analyser et de segmenter le plus finement possible l’ensemble des données collectées en amont sur les sites éditeurs, et ce dans le but d’en maximiser la monétisation. Cette data granulaire et activable est recherchée par leurs clients – les annonceurs – car elle représente un vrai facteur de performance. Elle leur permet en effet de réaliser des campagnes personnalisées one-to-one en temps réel ou encore des campagnes de retargeting efficaces.
Si elle reste toujours chronophage, la gestion de la data constitue un enjeu business prioritaire pour les régies/éditeurs comme pour les annonceurs. Une gestion qu’il est désormais impératif d’industrialiser.
En ce sens, afin de leur proposer une alternative efficace aux fonctionnalités des DMP et les aider dans la prise de décisions au jour le jour pour la création de segments de qualité, mediarithmics a développé un modèle de segmentation unique leur permettant de réaliser des analyses ultra-précises sur toutes les métriques business. Grâce à la finesse et à la pertinence de ces segments, les annonceurs sont en mesure d’exploiter la micro-personnalisation et la réactivation en temps réel. De leur côté, les éditeurs bénéficient de segments stables qu’ils pourront vendre en programmatique.
Au fil des innovations, le nombre de technologies utilisées en simultané par les spécialistes du marketing n’a cessé de croître. L’interopérabilité des plateformes est-il toujours un défi pour les plateformes de data marketing ?
E. S : Cela reste en effet un challenge à l’heure actuelle. Par ailleurs, le marché tend à s’orienter vers des plateformes intégrées plutôt qu’une multiplication de technologies à intégrer.
Le principal enjeu reste de capter le plus de données possible en temps réel et de pouvoir les exploiter sur l’ensemble des plateformes d’activation. Ceci reste assez facile tant que l’on reste cantonné à l’univers du cookie. Cela l’est en revanche moins lorsque l’on doit croiser des données multi-sources on-line et off-line aux identifiants différents (cookie, mobileID, hash email, identifiant CRM, …) qu’il faut savoir compiler, réconcilier et activer sur le maximum de plateformes tierces, le tout toujours en temps réel et avec une bonne finesse de segmentation. Cela implique une réactivité et un stockage cohérent de la data pour qu’elle puisse être transférée sur n’importe quelle plateforme externe.
Dès l’origine de mediarithmics, notre plateforme répondait à ces besoins fonctionnels alors que nous nous classions dans la catégorie “DMP”. Le marché tend aujourd’hui à appeler “CDP” (Customer Data Platform) les plateformes capables de réconcilier et d’activer une donnée protéiforme multi-identifiant. mediarithmics est donc aussi une CDP.
La grande actualité de 2018 a bien sûr été la mise en vigueur du Règlement Général sur la Protection des Données personnelles (RGPD). Quelles répercussions cette nouvelle réglementation a-t-elle eu sur votre activité ?
Du fait de nos partis pris, mediarithmics a toujours placé le respect de la vie privée des utilisateurs au centre de sa plateforme. La mise en conformité de mediarithmics a donc été largement anticipée et beaucoup moins douloureuse que pour d’autres acteurs. Nous n’avons pas eu à “pivoter”, juste à compléter notre documentation et nos process.
Le RGPD a amené nos clients éditeurs à prendre conscience de leur responsabilité sur la maîtrise de leurs données, et dans le même temps de la valeur inexploitée dont ils disposaient. La plateforme de mediarithmics les a aidé à garantir une pleine protection de leurs actifs data – en l’hébergeant chez eux en tant que “walled garden” lorsqu’ils le souhaitaient – pour favoriser un déploiement des campagnes avec leurs clients en mode “managed” ou “self service”, tout en gardant le contrôle sur leurs données.
En outre, suite au lancement du framework de l’IAB et l’apparition des CMPs (plateformes de gestion du consentement), nous nous adaptons au gré des évolutions.
Quelle est la grande tendance actuelle en data marketing ?
E. S : L’unification des données dans une CDP (Customer Data Platform) est une tendance très actuelle permettant l’ultra-personnalisation et la scénarisation. Une fois les données unifiées disponibles, l’objectif est en effet d’interagir avec l’utilisateur aux moments clés où celui-ci a besoin que l’on communique avec lui. Par ailleurs, l’ancien modèle basé sur le déploiement de grosses campagnes à destination de profils cibles est en train d’être relégué au second plan. Aujourd’hui, on capte des “moments de vie” où l’on détecte que les individus sont potentiellement sur le point d’avoir envie d’acheter tel produit ou service. Il est ainsi possible de faire entrer l’individu dans un cycle de vente au cours duquel il sera progressivement informé sur les produits afin qu’à terme, il puisse choisir de lui-même et de façon “éclairée” le produit correspondant le mieux à son besoin.
Anticiper l’intention d’achat dans le cadre des moments de vie doit donc impliquer un nouveau niveau de connaissance client. Comment détecter efficacement les intentionnistes ?
Repérer les tendances dans le bruit ambiant des données suggère d’utiliser l’intelligence artificielle (IA). Nous pouvons en effet utiliser l’IA et le Machine Learning pour détecter les individus qui commencent à se comporter comme ceux qui ont précédemment acheté un produit donné. Par la suite, deux cas sont possibles :
- les intégrer à un scénario pré-défini par le marketeur comme l’expérience idéale jusqu’à la conversion ;
- les intégrer à un moteur décisionnel qui les conduiraient progressivement vers la transformation sans aucune action manuelle du marketeur.
Aujourd’hui, ce deuxième point est peu envisagé par les marketers. Ceux-ci préfèrent encore les actions tangibles pour une meilleure maîtrise. Donner la responsabilité complète à une machine sans savoir quelle a été l’expérience client générée reste encore difficile pour eux. Il est néanmoins possible de prévoir que ceci sera une tendance dans les 4 à 5 ans à venir.
Dans les deux prochaines années, le marché va certainement rester sur une scénarisation manuelle, et potentiellement personnaliser à chaque étape du scénario des bouts de communication entre la marque et le client via le Machine Learning ou l’Intelligence Artificielle.
Propos recueillis par Stéphanie Silo
