Pourquoi tout le monde parle des salles blanches de données ces jours-ci ?
Tout le monde parle des salles blanches (ou bunkers) ces jours-ci. Les experts du secteur n'ont jamais assez d'articles à leur sujet. De nombreux grands acteurs du secteur, comme LiveRamp et Snowflake, les commercialisent activement, et de nouveaux acteurs, comme Habu, entrent sur le marché.
Pourquoi leur popularité ? Les salles blanches sont largement considérées comme un moyen de se plaindre de la protection de la vie privée (c'est-à-dire sans cookies) pour mener des initiatives de marketing et mesurer et attribuer les campagnes. Les salles blanches ne sont en aucun cas une panacée aux défis auxquels les spécialistes du marketing seront confrontés lorsque Google Chrome commencera à bloquer les cookies tiers, mais elles constituent certainement un outil important dans la trousse à outils des spécialistes du marketing d'entreprise et méritent d'être connues.
Que sont les salles blanches de données ?
Les salles blanches sont des environnements sécurisés et protégés où les données d'identification personnelle (PII) sont dépouillées et traitées afin d'être mises à disposition pour diverses analyses de données. Le traitement effectué par la salle blanche produit des sous-produits anonymes des données IPI, qui peuvent ensuite être combinés avec des données sur les individus ou les ménages provenant de différentes sources, sans révéler leur identité.
C'est ici que les salles blanches de données gagnent leurs lettres de noblesse en matière de confidentialité : l'accès, la disponibilité et l'utilisation sont convenus dès le départ par les parties qui concluent l'accord sur la salle blanche, et le contrôle et la maintenance (c'est-à-dire la gouvernance des données) de ces accords sont appliqués par le fournisseur de la salle blanche. Ce cadre garantit qu'une partie ne peut pas voir les données de l'autre partie, répondant ainsi au mandat du GDPR selon lequel les données des consommateurs ne peuvent pas être partagées sans leur consentement.
Les salles blanches alimentent également des outils de gouvernance des données, ce qui permet aux marques d'utiliser leurs données à des fins multiples (voir ci-dessous) et d'avoir la certitude qu'elles sont protégées conformément à leurs normes rigoureuses.
Cas d'utilisation des salles blanches
Les salles blanches ont de nombreux cas d'utilisation existants, tant pour le marketing que pour d'autres secteurs, comme la recherche médicale. De plus, les marques repoussent les limites, trouvant chaque trimestre des utilisations nouvelles et créatives des salles blanches.
Voici quelques-unes des plus populaires utilisées par les annonceurs et les spécialistes du marketing numérique aujourd'hui.
Enrichissement du profil des clients
Supposons qu'une marque souhaite développer des profils plus riches sur ses clients en ajoutant des données supplémentaires provenant de sources tierces, afin de comprendre leurs besoins et leurs intérêts et d'offrir un meilleur service. Si elle souhaite obtenir des informations, elle veut également limiter ce qu'elle "sait" sur chaque personne à ce qui est absolument nécessaire. Une salle blanche permet à une marque d'obtenir des informations riches et stratégiques, par exemple : "montrez à ce client le contenu A, et non le contenu B", ou "ce client préfère probablement la fonction C", ou "ce client est susceptible d'effectuer une mise à niveau avec l'offre D". Ces informations exploitables peuvent être glanées sans que la marque ait besoin d'intégrer et de fusionner dans sa base de données CRM les centaines d'éléments de données qui ont été pris en compte dans l'algorithme qui a fait la prédiction ou la recommandation.
Par exemple, un service de streaming peut souhaiter disposer de beaucoup plus de données psychographiques sur ses principaux spectateurs afin de pouvoir cibler les personnes partageant les mêmes goûts dans ses campagnes de marketing. Le service peut entrer dans une salle blanche avec ShareThis, Experian ou un autre fournisseur de données, qui ajoute ensuite ce qu'il sait (c'est-à-dire un segment d'audience) sur les clients du service de streaming.
Avec ces informations en main, le service de streaming peut les utiliser pour segmenter les clients en groupes basés sur leurs intérêts. Ces données sur les intérêts des clients seront également très utiles pour orienter les activités promotionnelles et créer des expériences personnalisées.
Analyse des chevauchements d'audience
Ce cas d'utilisation concerne les marques qui veulent savoir quels clients elles ont en commun afin de mener une sorte d'initiative marketing. Leurs données CRM sont entièrement anonymisées, et le fournisseur de salles blanches attribue un nouvel identifiant à chaque enregistrement client. Ensuite, il crée une liste de clients que les marques ont en commun. Chaque partenaire reçoit de la salle blanche une liste d'identifiants qui correspondent à ses propres clients.
Prenons l'exemple d'une compagnie aérienne et d'un hôtel. La compagnie aérienne recevra une liste de ses propres clients qui se trouvent être également les clients de l'hôtel, et vice versa. Ils sont alors libres de s'engager dans diverses activités de co-marketing, comme l'envoi par la compagnie aérienne d'une offre spéciale à ses clients sur votre hôtel.
Pour les clients de l'UE, le consentement de l'utilisateur peut être requis par le GDPR puisque cette application de la salle blanche est destinée à " traiter " des données à des fins de marketing. Vérifiez auprès de votre conseil d'entreprise avant d'entrer dans une salle blanche à cette fin.
Mesure et attribution des campagnes
Ce cas d'utilisation consiste à créer des "mini jardins clos" et de nombreux éditeurs adoptent activement les salles blanches à cette fin.
Supposons qu'un spécialiste du marketing ait acheté huit millions d'impressions auprès du New York Times et qu'il souhaite savoir si ces publicités placées ont donné de bons résultats. Le New York Times télécharge une liste d'utilisateurs totalement anonymes qui ont vu les publicités de la marque (qu'il connaît grâce à son serveur publicitaire). Pendant ce temps, la marque télécharge une liste d'utilisateurs totalement anonymes qui ont atterri sur la page de destination de la campagne. La salle blanche analyse ensuite le chevauchement et le présente au responsable du marketing, qui peut prendre une décision éclairée sur l'efficacité de la campagne.
Analyse des scores des utilisateurs
Supposons que la marque A souhaite vendre ses produits à la clientèle d'une autre marque B, et qu'elle promette de verser une commission pour chaque vente. La marque B pense que c'est une bonne idée, mais elle veut savoir : combien je suis susceptible de gagner ?
La marque A peut répondre à cette question car, au fil des ans, elle a développé un algorithme sophistiqué qui examine divers attributs des clients et les note en fonction de leur propension à acheter et de leur valeur à vie. Comme tous les algorithmes, il devient plus intelligent au fil du temps, de sorte que la marque A est pratiquement sûre de pouvoir prédire avec précision le montant de la commission que la marque B percevra.
Mais comme toute entreprise responsable, la marque B répugne à ouvrir ses données CRM à une partie extérieure. Les clients fournissent ces données en toute confiance. Pour répondre aux préoccupations très légitimes de la marque B en matière de gouvernance des données, la marque B télécharge ses données CRM anonymisées dans une salle blanche, et la marque A exécute son algorithme sur ces données. Les clients sont notés, les commissions sont calculées et la marque A présente à la marque B une estimation. S'ils décident d'aller de l'avant avec une initiative marketing commune, la marque B proposera les produits de la marque A à ses clients.
Remarque : ces descriptions sont très générales. Chaque fournisseur de salles blanches a sa propre façon de travailler avec les données. Beaucoup d'entre eux ne vous demandent pas du tout de "télécharger" vos données, mais travaillent avec les données là où elles se trouvent. Nous avons généralisé afin d'illustrer les types de cas d'utilisation et les idées qui sont possibles.
Une voie à suivre, et encore plus
Les salles blanches sont une technologie émergente qui est considérée comme une stratégie utile pour un ciblage sans cookies dans certains scénarios. Les salles blanches permettent de rassembler des données afin d'exploiter la puissance de l'ensemble des données combinées sans exposer l'identité des personnes individuelles à aucun des contributeurs. Les seuls résultats de la salle blanche sont des informations globales, par exemple, les clients qui ont fait X devraient se voir proposer Y. Il existe de nombreuses applications utiles pour les salles blanches, ce qui en fait l'un des nouveaux outils les plus intéressants de l'arsenal des spécialistes du marketing.
