Quels sont les principaux types d'acteurs du data marketing ?

1. La collecte des données

Indispensable à la stratégie Data Marketing, les outils de collecte de données apportent une vision 360° du parcours prospect et client sur les différents canaux (site, app, magasin...) d'une marque, d'un média et/ou d'un site e-commerce. Dans ce domaine, interviennent :

• La Consent Management Platform (CMP) : permet de collecter la donnée uniquement consentie par l'utilisateur et favorise une gestion des consentements et finalités exposés à l'utilisateur.
• Le Tag Management System (TMS) : permet de gérer la manière dont sont déposés les tags sur les propriétés numériques ainsi que la donnée qui leur est transmise.
• Les outils d'Analytics vont permettent de mieux comprendre ce qui se passe sur les différentes propriétés numériques
• La Data Management Platform (DMP) : indispensable pour collecter la donnée s'appuyant sur le comportement de l'utilisateur (navigation, intentions...), pour la définition de segments de profils activables lors de campagnes marketing.
• La Customer Data Platform (CDP) : offre un périmètre plus large puisqu'elle permet de collecter tous types de données online comme offline pour la création et l'activation de segments. Elle s'appuie également sur des algorithmes pour la segmentation statistique. Certaines CDP sont aussi équipées ou connectées à des modules de visualisation de la donnée.
• Le Customer Relationship Management (CRM) : permet de centraliser les informations d'achat (ticket de caisse, carte de fidélité...) et de support du client. Il est très souvent connecté aux CDP pour permettre une meilleure segmentation.

2. Amélioration

Au-delà de la collecte, le volume exploité peut s'avérer indispensable notamment dans un objectif de monétisation auprès de tiers côté éditeur ou d'acquisition / fidélisation (campagnes marketing ciblés) côté annonceur. Dans ce cas, ils s'appuient sur :

• Le CRM Onboarding : vient relier les informations personnelles d'un client à ses activités numériques (identifiants mobiles, cookies email).
• Le Datalake : permet de stocker les données présentes au sein d'une organisation pour développer des modèles statistiques "à froid" et d'en exploiter le résultat au sein de la CDP ou de la DMP. L'un des cas d'usage réside dans la qualification de données socio-démographiques.
• Les algorithmes de Machine Learning : apportent une compréhension de chacun des utilisateurs identifiés et de leurs usages (canaux...) pour définir les meilleures recommandations de produits / services lors de la phase d'activation.

3. La phase d'activation

La phase d'activation - que l'on peut définir par le fameux adage "envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment" - constitue la dernière étape de la chaîne de valeur. Que ce soit pour la monétisation des espaces publicitaires par les éditeurs ou pour l'achat de ces derniers par les annonceurs, le procédé requiert l'usage de certaines technologies :

• La Demand Side Platform (DSP) : permet l'achat d'un emplacement publicitaire mis en vente sur marché ouvert, sur web et mobile, pour afficher des bannières, vidéos et/ou de l'audio.
• La Supply Side Platform (SSP) : offre à un éditeur une technologie de mise en vente de ses emplacements publicitaires sur ce marché ouvert. Il favorise aussi les deals privilégiés avec certains annonceurs.
• Les Ad Servers : apportent à un annonceur un contrôle de la publicité affichée mais également la visibilité sur les statistiques de celle-ci.
• La Dynamic Creative Optimization (DCO) : rend la personnalisation d'une création (bannière, vidéo...) selon le parcours de l'internaute possible. Elle est très souvent reliée à la DMP ou CDP.
• Les Email, SMS, Notification Routers : favorisent la diffusion du contenu sur le canal désiré et sont souvent couplés à la DCO pour la personnalisation du message.
• Les Walled Garden : utilisés par les annonceurs pour toucher une très grande audience notamment via de la publicité native.
• Enfin, les Attribution Platforms : permettent d'identifier l'apport d'une campagne dans la conversion. Elles apportent une analyse claire de l'impact des différentes campagnes sur les résultats attendus.

Cette définition a été rédigée par Grégoire Frémiot de Médiarithmics, adhérent du CPA.