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Comment gagner avec les données de première partie dans un avenir sans cookie

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En 2020, Google a annoncé son plan de suppression progressive des cookies tiers, qui entrera en vigueur fin 2024. Bien que l’élimination des cookies tiers par Google ait été repoussée une fois de plus, elle arrive. Le sursis n’a pas fait grand-chose pour apaiser les craintes des chefs d’entreprise, des éditeurs et des spécialistes du marketing.

Même avec les fonctionnalités promises du Privacy Sandbox de Google, de nombreuses personnes s’inquiètent de l’impact de l’avenir sans cookie sur les modèles commerciaux et tactiques de commercialisation, notamment autour d’expériences digitales personnalisées. Mais ne craignez pas les changements inévitables, car il existe une meilleure solution pour répondre à vos besoins.

Les données de première partie ne vont nulle part, et les tendances marketing allaient déjà dans cette direction. Maintenant, il s’agit simplement de déterminer la meilleure façon de capturer et d’utiliser toutes les données sur les consommateurs à votre disposition.

L’historique des achats, l’activité du site Web, l’engagement par e-mail, les intérêts des consommateurs, le comportement des applications mobiles et bien plus encore peuvent vous en dire beaucoup sur vos consommateurs. Mais de nombreux décideurs marketing ne savent pas par où commencer, 41 % d’entre eux affirmant que le le plus grand défi sera la capacité de suivre les bonnes données des consommateurs.

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Pourquoi les données de première partie sont plus précieuses à long terme

Les données de première partie sont les données de vos consommateurs. Sa collecte, sa segmentation et son utilisation sont entièrement en toi contrôler, ce qui signifie que son exactitude et son intégrité ne sont jamais remises en question. De plus, vous avez la propriété exclusive, ce qui peut fournir un avantage concurrentiel majeur.

Lorsqu’elles sont utilisées correctement, les données de première partie offrent également l’opportunité unique de positionner votre marque de manière distinctive, ce qui peut offrir plusieurs avantages pour vous et vos consommateurs, tels que :

Expérience significative

Lorsque les consommateurs partagent des données, ils vous disent exactement ce qu’ils veulent, souvent directement. Utilisez donc des données de première partie pour personnaliser les expériences des consommateurs de manière significative et pertinente. De la première découverte à l’achat proprement dit, rendez le voyage aussi fluide et agréable que possible. Créez du contenu utile. Partagez-le sur tous les canaux. Cherchez des moyens d’ajouter continuellement de la valeur aux décisions d’achat.

En termes d’expériences significatives, les Service Disney Génie fait exactement cela pour les visiteurs du parc à thème. Le service, intégré à l’application My Disney Experience, fait des recommandations inspirées de ce que les visiteurs souhaitent faire. L’application continuera à suggérer de nouvelles options tout au long de la visite d’une personne pour s’assurer qu’elle passe le meilleur moment possible dans le parc.

Une plus grande personnalisation

Les données de première partie améliorent les initiatives marketing en vous permettant de personnaliser pratiquement chaque point de contact tout au long du parcours du consommateur. La personnalisation peut prendre plusieurs formes, mais elle commence souvent par une segmentation dynamique de l’audience et un contenu dynamique. Ensuite, vous pouvez explorer les recommandations de produits et les messages personnalisés. L’envoi d’e-mails personnalisés stimule l’engagement, tout comme l’interaction directe avec les consommateurs sur tous les canaux.

Amazon est une entreprise qui comprend la personnalisation. La société recueille des informations sur les achats passés des utilisateurs, les émissions de télévision et les films qu’ils ont regardés et les articles qu’ils ont regardés lors de leurs achats. Ils prennent ces informations et donnent des recommandations personnalisées sur ce qu’il faut acheter ou regarder à l’avenir.

Fidélité à la marque

Au fur et à mesure que vous offrez des expériences de consommation personnalisées et pertinentes à vos publics cibles, un niveau de confiance commence à se former. La confiance est la base de toutes les relations à long terme, y compris la fidélité à la marque. Il s’agit de rencontrer les consommateurs là où ils se trouvent avec les bons messages au bon moment sur les bons canaux, et cela est rendu possible grâce aux données de première partie.

Les marques disposant de programmes de fidélité peuvent créer des offres personnalisées basées sur les données des consommateurs. Données est le saint graal de tout programme de personnalisation, et un programme de fidélité est le point de départ. Mais si un programme de fidélité peut être utilisé pour permettre la personnalisation, il n’est pas automatiquement synonyme de personnalisation. La personnalisation favorise la fidélité à la marque car elle permet aux consommateurs de développer des liens plus profonds avec les marques et vice versa.

Où commencer à recueillir des informations sur les consommateurs

Bien que cela va sans dire, la collecte d’informations sur les consommateurs commence par le consentement. Vous collectez des informations auprès de personnes réelles, après tout, et il est essentiel d’être transparent avec vos pratiques de collecte de données de première partie. Comment allez-vous utiliser les données des consommateurs ? Comment allez-vous protéger leurs informations ?

Il est également important d’encourager le partage de données. Il s’agit d’informations précieuses, et les consommateurs le savent. Vous devez donner quelque chose pour obtenir quelque chose – et je ne parle pas d’un e-mail hebdomadaire avec quelques coupons. L’incitatif doit avoir une valeur réelle pour les consommateurs.

Dans le même temps, vous aurez besoin d’un moyen non seulement de capturer des données de première partie, mais également d’analyser les informations à grande échelle. Sinon, il est presque impossible d’extraire des informations exploitables à partir des données des consommateurs pour éclairer vos tactiques de marketing.

Même dans ce cas, cependant, différents départements au sein des organisations « possèdent » souvent leurs actifs de données. Lorsque les données des consommateurs sont cloisonnées dans une entreprise, cela ne crée pas seulement des obstacles à l’accessibilité des données. La qualité des données commence à souffrir, car les chevauchements peuvent entraîner des incohérences et conduire à une mauvaise prise de décision. Vous pourriez penser que vous connaissez vraiment vos consommateurs, mais en réalité, vous ne connaissez qu’une partie de leur parcours.

En d’autres termes, quelle que soit la solution d’analyse de données sur laquelle vous accédez, elle doit également offrir la fonctionnalité permettant d’agréger vos données de première partie à partir de toutes vos sources de données. Ce n’est qu’alors que vous pourrez identifier d’où exactement vous collectez les informations sur les consommateurs et vous assurer qu’elles sont correctement étiquetées.

De nouvelles façons d’utiliser les données de première partie pour de meilleurs résultats

Une fois que vous pouvez faire confiance aux données dont vous disposez, vous pouvez vous concentrer sur l’optimisation de l’expérience client de nouvelles manières sur une myriade de canaux.

Prenez quelque chose d’aussi simple que des recommandations de produits personnalisées. Aider les consommateurs à trouver rapidement les articles qu’ils recherchent via le marketing contextuel augmente les chances de conversion. Cela rend également les consommateurs plus susceptibles de revenir pour des achats supplémentaires, vous permettant de capturer encore plus de données et de créer une image plus riche de votre public cible.

La segmentation d’audience dynamique, quant à elle, offre la possibilité de filtrer automatiquement les audiences en fonction du comportement. Plutôt que d’organiser les consommateurs en 10 ou 15 segments qui correspondent le mieux à leurs personnalités, la segmentation dynamique de l’audience vous permet de segmenter en continu votre audience. Cela signifie que les consommateurs sont constamment affectés aux segments les plus pertinents en fonction de leur activité actuelle, du contexte et des données historiques. Cela conduit finalement à l’optimisation continue de l’expérience du consommateur, améliorant le retour sur investissement du marketing.

Les données de première partie vous aident également à activer la personnalisation prédictive pour offrir de meilleures expériences aux consommateurs. Les outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique peuvent attribuer aux consommateurs des expériences individuelles en fonction de caractéristiques uniques, puis proposer le contenu le plus pertinent pour leurs intérêts.

Supposons qu’un consommateur se soit récemment penché sur la nourriture pour chatons, les sacs de transport pour petits animaux de compagnie et les jouets pour chats sans danger pour les chatons. Il y a de fortes chances qu’ils soient à la recherche d’un nouveau chaton ou qu’ils en aient récemment ramené un à la maison. L’animalerie qui a collecté ces données pourrait alors commencer à fournir du contenu basé sur les différentes étapes de la croissance du chaton.

Des données tierces peuvent encore être disponibles, et vous pouvez certainement toujours utiliser ces informations pour créer des expériences numériques personnalisées. Bientôt, cependant, cette option aura disparu. Alors, préparez-vous dès maintenant à un monde sans cookies. Avec les données de première partie comme base de vos efforts marketing à l’avenir, vous serez en mesure d’offrir des expériences plus personnalisées et plus sûres aux consommateurs tout en continuant à générer des résultats commerciaux.

Diane Keng est le PDG et co-fondateur de Breinify, un moteur d’IA et de personnalisation prédictive qui aide les marques à organiser des expériences dynamiques et significatives pour leurs consommateurs à grande échelle.

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