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Comment les data clean rooms peuvent-elles aider les marques à accélérer leur activité et maximiser leur efficacité ?

Comment les data clean rooms peuvent-elles aider les marques à accélérer leur activité et maximiser leur efficacité ?
Par Laure Gery, Head Media Digital du marketing technologiste Numberly, et Stéphane Grenier, Directeur General, d’Amazon Ads en France.

Du 27 février au 2 mars 2023 s’est tenu le Mobile World Congress à Barcelone, un des événements du secteur de la téléphonie mobile les plus influents au monde. Ce congrès annuel a réuni plus de 850 opérateurs téléphoniques et 250 industriels pour discuter de l’innovation dans le domaine du mobile et partager leur vision de demain.

C’est dans ce cadre que Laure Gery, Head Media Digital du marketing technologiste Numberly, et Stéphane Grenier, Directeur General, d’Amazon Ads en France ont pu échanger sur l’évolution du marketing, les insights first and third party et la façon dont ils sont utilisés par les marketeurs pour optimiser l’efficacité des campagnes tout en maintenant la confiance des consommateurs.

La digitalisation de la société a bouleversé les usages, notamment en matière de consommation. Comment les CMO vivent-ils la situation ?

S.G. : Leur travail est de plus en plus difficile. Ils sont dans l’obligation constante d’évoluer et de s’adapter.
Effectivement, comme le disait McKinsey dès 1966, l’immobilisme est plus coûteux que le changement lui-même. Refuser de transformer notre approche media entamerait la confiance des consommateurs et compromettrait notre capacité à délivrer des résultats durables.
Ces dernières années, la technologie a accéléré un grand nombre de nos activités quotidiennes, comme le shopping, le streaming ou encore la recherche de nos clés. 
Ainsi, le temps consacré à faire une activité est devenu le facteur de différentiation essentiel. Cependant, nous ne le maitrisons pas complètement puisque, comme en témoigne une étude menée par Amazon Ads en collaboration avec Environics Research : 87% des consommateurs français veulent déterminer eux-mêmes quand interagir avec une marque et quand se déconnecter pour passer du temps avec leurs proches. 

Quels sont dès lors les principaux défis auxquels vos clients sont confrontés ?

L.G. : Ces défis sont assez nombreux. Pour n’en citer que quelques-uns, nous pouvons évoquer la performance dans un monde sans cookies, le nombre croissant des indices de mesures, la mise en parallèle et corrélation des insights ou encore le respect de la vie privée et de la confiance des consommateurs.

S.G. : Il est de plus en plus difficile pour les marques d’accéder aux signaux/insights pertinents pour effectuer une mesure omnicanale efficace. Ainsi, seules 14% des entreprises disent avoir une vue à 360 degrés de leurs clients (source : Gartner, 2021) !  Un autre défi notable est celui de l’attribution. Dans son dernier rapport Revenue Attribution Insights, Demand Lab indique qu’alors que 95% des responsables marketing estiment que l’attribution est essentielle à la réussite stratégique, 24% d’entre eux n’ont aucun plan pour la mettre en œuvre.

Mais le défi le plus important pour 43% des marques (source : Gartner, 2021) demeure la qualité des données. Il faut travailler sur les insights first and third party, et la façon dont ils sont utilisés pour maintenir la confiance des consommateurs et obtenir des résultats de campagnes efficaces.

A quoi servent les data clean rooms chez Numberly ?

L.G. : Elles permettent de renforcer, voire de créer, des relations stratégiques autour de certains insights, de mettre en place des collaborations sécurisées et respectueuses de la vie privée des utilisateurs. Elles permettent également d’aller plus loin dans l’analyse des campagnes, d’être encore plus précis dans les études et donc ultimement d’optimiser davantage le parcours client.

Bien qu’elles présentent encore de nombreux défis techniques, les data clean rooms ouvrent la voie à de nombreuses possibilités permettant à la fois de respecter la vie privée des utilisateurs et d’offrir aux annonceurs un niveau d’analyse supérieur à ce qui était fait auparavant.

Avez-vous un exemple concret et récent d’une marque ayant bénéficié de la technologie des data clean rooms ?

L.G. : Depuis trois ans, nous aidons Signify, leader de l’éclairage connecté et intelligent, à maximiser les performances de ses opérations sur divers canaux afin de répondre à leur challenge principal : avoir une vision holistique pour maximiser l’efficacité de leurs campagnes.
En nous appuyant sur Amazon Marketing Cloud (AMC) nous avons pu mesurer et comprendre pour la première fois l’impact cross-channel de leurs campagnes. Cette approche globale a permis à Signify d’optimiser ses activations, notamment en choisissant le bon mix entre les différents formats publicitaires et ses objectifs sur l’ensemble du parcours utilisateur pour générer les meilleures performances.

Comment vos équipes travaillent-elles avec AMC pour réaliser des mesures omnicanales et « full-funnel » ?

L.G. : Toujours pour Signify, notre équipe data science a créé des requêtes spécifiques sur AMC afin de mieux comprendre l’impact de leurs campagnes et le parcours des acheteurs à travers les différents canaux.

Nous avons commencé par analyser les recoupements des différents leviers d’activation et canaux sur l’ensemble du parcours client. À l’époque, nous menions une campagne de notoriété avec de la vidéo, une campagne de considération avec des annonces display et une campagne de performance avec des Sponsored Ads.
D’une part, nous avons remarqué que pour un investissement moindre, le DSP Amazon display et vidéo nous permettait de toucher beaucoup plus de consommateurs qu’avec les Sponsored Ads. D’autre part, nous avons observé que la campagne de considération avait une influence sur presque toutes les conversions.
En comparant le taux d’achat entre un premier groupe de clients exposés à des annonces Sponsored Products, un deuxième exposé à des publicités display et un troisième exposé aux deux, nous avons eu la confirmation qu’une exposition combinée aux formats Sponsored Products et Display permettait de multiplier le taux d’achat par 5,5 pour un taux de 2.89 %.

Enfin, nous avons cherché à savoir si l’ordre des différents canaux avait des conséquences sur l’achat ou pas.
Nous avons donc réalisé une analyse du parcours de conversion clients afin de comprendre le taux d’achat de chaque parcours ainsi que la position optimale de chaque canal au travers de celui-ci. Le Display s’est révélé être le meilleur des trois chemins de conversion.

Comment avez-vous accompagné votre client d’un point de vue reco media ?

L.G. : Ces études nous ont permis d’optimiser et de mieux définir le mix publicitaire et budgétaire de la campagne Black Friday de Signify. Nous avons compris l’importance d’exposer un public large très en amont de l’évènement, avec des publicités display pour générer l’intérêt et la considération.
Ce sont elles qui permettent d’améliorer considérablement le taux d’achat lors de la phase de conversion. Ainsi, les études que nous menons sur AMC nous permettent d’obtenir des insights concrets que nous activons opérationnellement.

S.G. : Cette utilisation d’Amazon Marketing Cloud pour repenser son media planning et optimiser ses campagnes sur l’ensemble du parcours client est riche d’enseignements.
Elle démontre que l’attribution multi-touch est essentielle pour comprendre l’impact des différents canaux afin d’évaluer la performance d’une campagne.
Par ailleurs, elle témoigne également de la capacité des data clean rooms à offrir une intelligence marketing supérieure, notamment sur la collecte des insights et leur utilisation dans le cadre de plans marketing plus performants.
Ainsi, grâce à AMC, les marques peuvent mieux comprendre leurs audiences, ce qui contribue à renforcer la confiance des consommateurs tout en mesurant l’activation de ces audiences ainsi que l’attribution/la performance dans un monde futur sans cookies tiers que tu évoquais plus tôt.
Le tout dans un environnement sécurisé pour les marques, respectueux des règles de Privacy pour les consommateurs.

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