Comprendre et utiliser les First-Party Data pour votre marketing

Les First-party data sont les données que vous collectez directement auprès de vos clients. Dans ce cas, il n'y a pas d'intermédiaire : vous êtes la première personne à entrer en contact avec les first-party data.

Les First-party data ont toujours existé. À l'époque où les ordinateurs n'existaient pas encore, les commerçants suivaient manuellement les achats des clients selon les jours de la semaine et utilisaient les informations recueillies pour optimiser leur stock. Puis sont arrivés les ordinateurs, l'internet et l'explosion des données clients.

Les entreprises pouvaient soudain suivre chaque interaction d'un client en ligne. Le paysage des données clients est devenu un Far West de pratiques contraires à l'éthique, les données des clients étant achetées, partagées, collectées et utilisées sans leur consentement. 

Ce qui nous ramène au présent. La sensibilisation à la protection des données s'est lentement développée et, au cours des dernières années, les gouvernements du monde entier ont commencé à adopter des lois pour protéger les consommateurs. Il s'agit notamment du règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne et de la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). 

Avec la répression par les gouvernements de l'utilisation abusive des données, les first-party data sont en passe de devenir le seul type de données qui compte. En fait, 81 % des personnes interrogées dans le cadre d'une enquête Edelman ont déclaré que le fait de pouvoir faire confiance à une marque pour faire ce qui est juste est un facteur important dans leur décision d'achat.

La plupart des spécialistes du marketing modernes utilisent une série d'outils et de plateformes pour mener à bien leurs campagnes. C'est une excellente nouvelle en ce qui concerne la collecte de données : vous disposez probablement déjà d'une mine de first-party data main. 

Les types de first-party data disponibles par le biais de ces plateformes sont les suivants :

• • Informations démographiques (par exemple, le nom du client, son âge et sa localisation)
  • Informations sur l'entreprise (par exemple, le nom de l'entreprise, le secteur d'activité et les coordonnées du contact principal)
  • Données CRM (par exemple, coordonnées et historique des achats)
  • Interactions avec les médias sociaux (par exemple : "j'aime", "je suis" et messages directs)
  • Engagement dans le marketing par courrier électronique (par exemple, taux d'ouverture et taux de clics)
  • le comportement du site web (par exemple, les pages visitées, le temps passé et la source du trafic)

Vous pouvez également collecter des informations que les clients partagent activement et intentionnellement avec vous. Ces informations sont parfois appelées "données de tiers" et couvrent des éléments tels que

• • Enquêtes 
  • Commentaires
  • Sondages 
  • Conversations sur le service à la clientèle 

L'analyse de différents types de first-party data vous permet de connaître les besoins, les intérêts et les préférences de vos clients. Cela vous aidera à créer des expériences personnalisées qui résonnent au niveau individuel. 

Les plateformes utilisent des technologies différentes pour suivre et collecter les données des utilisateurs. Lorsque vous collectez des données via Google Analytics (GA), par exemple, vous installez un petit morceau de code sur votre site web. Ce code suit les interactions des clients sur votre site, puis rassemble les données et les envoie à la plateforme GA où elles sont présentées dans un format digeste. 

Le pixel Facebook fonctionne de la même manière. Après avoir ajouté le bout de code à votre site web, le pixel connecte les données des visiteurs de votre site web à votre compte publicitaire Facebook. En reliant les deux, vous pouvez créer des audiences similaires basées sur des profils de clients existants et mieux comprendre les actions que les gens entreprennent après avoir vu vos publicités. 

Les stratégies de collecte de données impliquant des interactions directes sont généralement plus simples. Par exemple, les clients peuvent simplement vous remettre des informations sous la forme de réponses à des enquêtes ou de formulaires d'inscription. 

Lorsque vous interagissez avec les clients directement par le biais d'une autre plateforme, telle que votre plateforme de marketing par courrier électronique ou votre plateforme plateformeWebinaire les outils d'analyse intégrés feront le travail à votre place. Les plateformes disposent de leurs propres pixels et codes déjà installés qui enregistrent les actions effectuées et vous transmettent les informations.

Avantages des First-Party Data

L'utilisation de first-party data présente de nombreux avantages pour les spécialistes du marketing. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les entreprises se concentrent de plus en plus sur la collecte de first-party data :

• Précision et fiabilité lorsque vous collectez vous-même les données, vous savez qu'elles sont fiables. Cela signifie également que vous pouvez maintenir les systèmes à jour en temps réel, ce qui garantit l'exactitude des communications avec les clients.
• Personnalisation améliorée - lesfirst-party data sont des données de haute qualité, pertinentes et traçables. Elles peuvent être agrégées et mises à jour, ce qui les rend idéales pour créer des stratégies de marketing personnalisées en continu.

• De meilleures expériences pour les clients - Lesfirst-party data vous aident à comprendre comment les clients interagissent avec vos produits et services. Il ne s'agit pas seulement d'informations les concernant, mais aussi d'informations sur l'offre de votre entreprise et sur sa capacité à répondre aux attentes des clients.

Les données de seconde partie sont des données collectées par une entreprise et utilisées par une autre. Il doit y avoir une relation directe entre les deux entreprises pour qu'elles soient considérées comme des données de deuxième partie. Dès que vous introduisez une troisième entreprise dans la chaîne, les données deviennent - vous l'avez deviné - des données de tiers.

Les données de seconde partie sont partagées entre des partenaires de confiance qui entretiennent une relation mutuellement bénéfique. Par exemple, lorsqu'un client remplit ses coordonnées sur un site web de comparaison d'assurances, il consent à ce que ses données soient partagées avec une série de fournisseurs d'assurances. 

Voici comment les avantages et les inconvénients des données de seconde partie se comparent à ceux des first-party data:

• • Une audience plus large (mais généralement moins pertinente)
  • Données de haute qualité obtenues grâce à la collaboration avec un partenaire de confiance (mais les données ne sont pas les vôtres)
  • Peut être coûteux (les données sur les clients sont précieuses - les acheter à une autre entreprise est donc généralement plus coûteux que de collecter ses propres données).

Données de tiers

Les données de tiers sont des données qui sont passées par plusieurs entités avant de vous parvenir. Elles sont souvent agrégées à partir de diverses sources, ce qui rend difficile la traçabilité de leur origine. 

La création de données de tiers se présente souvent comme suit : une entreprise collecte des données auprès de ses clients. Elle les vend à une autre entreprise, qui les combine ensuite avec les données qu'elle a achetées auprès d'autres sources. Cet ensemble de données est ensuite vendu à une autre entreprise.

Cette chaîne peut se poursuivre indéfiniment, de multiples entreprises ajoutant et ajustant les données au fur et à mesure qu'elles changent de mains. 

Voici comment les données de tiers se comparent aux données de première main :

• • Très grande portée (mais potentiellement très peu de pertinence)
  • Aucun moyen de vérifier l'exactitude et l'intégrité des données
  • De nombreuses autres parties, y compris des concurrents, pourraient utiliser les mêmes données.

First-party data vous permettent de recibler les clients qui ont déjà interagi avec votre marque. Pour ce faire, la plupart des plateformes de publicité en ligne utilisent des pixels de suivi. Lorsqu'un client visite votre site, le pixel enregistre son adresse IP, qui est ensuite utilisée pour lui proposer des publicités à l'avenir. 

En fonction de la plateforme, le pixel peut également enregistrer ce que le client a fait lorsqu'il était sur votre site web. Ces informations peuvent être utilisées pour rendre les publicités plus pertinentes et aider les clients à reprendre leur visite là où ils l'ont laissée.

Personnalisation

First-party data vous aident à comprendre qui sont vos clients, ce dont ils ont besoin et ce qui les intéresse. Une fois que vous disposez de ces informations, vous pouvez personnaliser leurs interactions avec votre marque afin de leur offrir de meilleures expériences. 

Les campagnes de marketing personnalisé impliquent normalement la segmentation des clients en groupes sur la base de caractéristiques communes. Ils peuvent alors être ciblés par un contenu, des messages et des recommandations sur mesure. 

Plus vous recueillez de first-party data , plus vous serez en mesure d'affiner vos segments marketing et plus vos efforts de personnalisation seront couronnés de succès. 

Engagement des clients 

First-party data peuvent également être utilisées pour améliorer les taux d'engagement des clients. Elles vous aident à forger des relations plus solides avec vos clients, ce qui les rend plus enclins à s'engager auprès de votre marque. 

En examinant les différentes mesures d'engagement, les informations comportementales et les commentaires des clients, vous pouvez identifier quand et pourquoi les clients ne s'engagent pas. Vous serez également en mesure de voir quand ils le sont, ce qui peut fournir des informations précieuses que vous pouvez utiliser pour optimiser votre stratégie à l'avenir.  

Analytics prédictive et prise de décision

L'un des principaux avantages des first-party data est leur précision - c'est pourquoi elles jouent un rôle inestimable dans la prise de décision en matière de marketing. Grâce à un riche ensemble de données de première main, il n'est plus nécessaire de se livrer à des conjectures pour décider des changements de stratégie ou d'optimisation. 

L'analyse prédictive va encore plus loin. Vous pouvez utiliser des données historiques pour trouver des modèles qui peuvent guider vos efforts d'acquisition et de fidélisation. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique accélèrent ce processus en analysant de grandes quantités de données pour anticiper les besoins des clients en une fraction du temps qu'il faudrait à un humain.

Si les first-party data sont généralement de meilleure qualité et plus précises que les données de deuxième ou de troisième partie, elles doivent néanmoins être correctement gérées afin d'éviter les idées fausses. Les clients sont des personnes réelles dont les intérêts et les comportements évoluent au fil du temps. Il est donc indispensable de procéder à un nettoyage régulier des données afin de supprimer les informations obsolètes. 

Les processus de validation des données peuvent également prévenir les incohérences ou les éléments non pertinents. Il existe de nombreux outils automatisés qui peuvent vérifier rapidement les entrées en double et d'autres erreurs afin d'éviter la contamination des données.

Enfin, les méthodes de collecte des données doivent être fiables et impartiales pour garantir l'exactitude des données. Un bon exemple de mauvaise collecte de données est celui des entreprises qui cachent un contenu à accès limité derrière des enquêtes obligatoires. Cela peut encourager les utilisateurs à cliquer sur n'importe quelle réponse, qu'elle soit pertinente ou non, simplement pour pouvoir accéder au contenu. Quelques cas seulement peuvent fausser les résultats globaux au point de les rendre inutilisables. 

Intégrer les données à travers les plates-formes

Les First-party data sont d'autant plus précieuses qu'elles sont combinées à partir de sources multiples afin de fournir une image complète du comportement des clients. Mais avec le grand nombre de plates-formes possibles, cela peut s'avérer plus facile à dire qu'à faire. 

L'élaboration d'une stratégie de données unifiée, dans le cadre de laquelle toutes les données sont collectées et enregistrées en un seul endroit, permet d'assurer la cohérence entre les équipes et les départements. La gestion des données peut être grandement facilitée par les plateformes de données clients (CDP), qui centralisent les données provenant de diverses sources afin qu'elles puissent être visualisées par client.

Des API peuvent être nécessaires pour transférer de manière transparente les données entre les CDP et les plateformes de marketing. Vous pouvez également opter pour des outils dotés de capacités d'intégration intégrées afin d'éviter de passer par des étapes supplémentaires inutiles.

Les principaux navigateurs tels que Google Chrome et Safari ont annoncé qu'ils éliminaient progressivement les cookies tiers. l'élimination progressive des cookies tiers en 2024, ce qui a des conséquences importantes pour les spécialistes du marketing. Les cookies tiers sont des cookies placés sur des sites web qui ne sont pas ceux de l'entreprise. Ils permettent de suivre les utilisateurs sur plusieurs sites web et jouent traditionnellement un rôle clé dans le ciblage publicitaire.

Avec un avenir sans cuisinier qui approche à grands pas, il est plus important que jamais pour les spécialistes du marketing d'apprendre à collecter des first-party data. L'exploitation de ces données sera essentielle pour maintenir les efforts de marketing personnalisé et de reciblage publicitaire.

Pour s'adapter, il faudra adopter de nouvelles stratégies, notamment en améliorant les interactions directes avec les clients afin de pouvoir recueillir des first-party data plus détaillées. Les spécialistes du marketing devront également se tenir au courant de la manière dont les modifications apportées aux cookies affecteront les données qu'ils voient dans des plateformes telles que Google Analytics.

Le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'utilisation des données

L'IA et l'apprentissage machine (ML) transforment la façon dont les entreprises utilisent les first-party data. La technologie peut analyser de grandes quantités de données provenant de sources multiples et trouver des modèles complexes qu'un humain ne serait pas en mesure de repérer immédiatement. 

Les modèles identifiés par l'IA et la ML fournissent des informations précieuses sur le comportement des clients et accélèrent le processus de segmentation de la clientèle. Ils changent également la donne en matière d'analyse prédictive et de fourniture d'expériences proactives et personnalisées à grande échelle.

Les entreprises ont désespérément besoin de données pertinentes et fiables qu'elles peuvent utiliser pour prendre des décisions à tous les niveaux. Avec l'utilisation d'outils alimentés par l'IA tels que Intelligent Engagement Platform d'ON24 d'ON24 et Tableau de Salesforce, la prise de décision basée sur les données devient plus efficace et efficiente que jamais.

Une attention accrue à la confidentialité des données et à la conformité

L'adoption du GDPR, du CCPA et d'autres législations ne sont que les premières étapes sur la voie d'une plus grande confidentialité des données pour les clients. Comme nous le constatons déjà avec le déclin des cookies tiers, les réglementations continueront à se développer dans les années à venir. 

Cela signifie que les entreprises devront continuellement mettre à jour leurs pratiques en matière de collecte, de stockage et d'utilisation des données pour s'assurer qu'elles restent conformes. Il est judicieux d'investir dès maintenant dans la formation et la recherche afin de minimiser l'impact des futures exigences réglementaires. 

Une gouvernance stricte et transparente des données, comprenant des audits réguliers et des mécanismes de consentement clairs, vous aidera également à instaurer la confiance avec les clients et à exploiter les avantages d'une relation durable.

Intégration des données omnicanales

Alors que nous évoluons vers des pratiques de collecte de données plus éthiques, l'intégration des données omnicanales deviendra le moyen privilégié d'acquérir une compréhension globale des besoins des clients. Lorsque les différents points de contact des sites web, des applications mobiles et des interactions en magasin sont combinés, ils ajoutent du contexte les uns aux autres, ce qui permet d'obtenir des informations plus approfondies. 

En intégrant des données provenant de plusieurs canaux, et avec l'aide de CDP, les entreprises sont en mesure de créer des vues unifiées du client. C'est une autre raison pour laquelle la tendance à l'intégration des données omnicanales ne fera que s'accentuer.