Décrit comme “la troisième vague de la publicité numérique*”, le secteur du Retail Media est en pleine mutation. À ce jour, plus de 90 % des annonceurs s’associent déjà aux retailers pour atteindre leurs consommateurs. Et ce n’est que le début : l'IAB Europe précise que les dépenses publicitaires Retail Media en ligne dépasseront celles de la télévision linéaire traditionnelle d'ici 2026 pour atteindre 25 milliards d'euros* en Europe.

Cette transformation s’explique par plusieurs facteurs : la croissance de l’e-commerce, une nouvelle volonté des retailers de monétiser leurs data et une demande encore plus grande des consommateurs pour un monde numérique sans cookies tiers.

Les retailers, qui hésitaient longuement à ouvrir l’accès à leurs données, sont conscients aujourd’hui de leur rôle essentiel, en particulier en raison de la suppression imminente des cookies. Dans le même temps, les marques sont à la recherche de nouvelles opportunités, issues de sources de données fiables, pour réussir dans un monde sans cookies et stimuler les ventes de leurs produits à travers les différents canaux de distribution. Les segments d’audience des retailers sont aujourd’hui très recherchés, offrant un accès à un ciblage encore plus précis, au plus près de l’acte d’achat.

Pour rester toujours pertinentes et respectueuses des choix des consommateurs, les marques ajustent rapidement leurs stratégies marketing. Cette transformation pousse les marketeurs vers des solutions adtech toujours plus innovantes et qui donnent autant la priorité au respect de la vie privée, qu’au consentement et à la personnalisation des dispositifs publicitaires et marketing. Ainsi, 35% des annonceurs estiment l’accès à la donnée first-party des retailers comme la principale opportunité offerte par un partenariat Retail Media. Mais comment l’opérer de manière 100% sécurisée et dans les respect des internautes ?

Parmi les alternatives aux cookies-tiers, les Data Clean Rooms sont désormais considérées comme un outil indispensable de la Data Collaboration. Elles offrent aux retailers une technologie sécurisée, qui contrôle l’accès aux données des parties autorisées et qui est en conformité avec les réglementations sur la protection des données. Ce qui réduit ainsi le risque de violation des données. 

Le principe fondamental d’une Data Clean Room est de rendre possible l’analyse et le traitement des données sans révéler des informations sensibles ou personnelles identifiables. Voici les principales caractéristiques des Data Clean Rooms, qui démontrent leur importance dans un monde sans cookies : 

 ● Les données ne sont jamais partagées : dans une Data Clean Room, les données sont conservées dans un environnement sécurisé. L’objectif est de fournir des résultats issus de données agrégées pour identifier des insights et réaliser des analyses sans compromettre la vie privée des utilisateurs 

● Aucun identifiant ou information personnelle identifiable ne sort de la Data Clean Room : Ces informations restent secrètes et sont inaccessibles en dehors de la Data Clean Room, garantissant que même dans cet environnement sécurisé, les analystes travaillent uniquement à partir de données anonymisées et agrégées

● Les requêtes groupées : les Data Clean Room utilisent des requêtes « group by » pour agréger des données selon des dimensions ou des attributs spécifiques, ce qui permet d’analyser des modèles sans révéler des informations personnelles 

● La clause JOIN pour les identifiants hachés : si besoin, les Data Clean Rooms peuvent effectuer des opérations JOIN sur des identifiants hachés ou anonymisés, assurant ainsi la protection des identités individuelles 

● La K-Anonymisation : en fixant un seuil minimal d’enregistrements pour calculer l’ensemble des résultats (MIN_RECORDS_K_ANONYMITY), la protection de la vie privée se voit renforcée. Si le nombre d'enregistrements devient inférieur à ce seuil, la requête revient à zéro pour éviter la triangulation des données 

● Éviter la triangulation des données : celle-ci pose un problème de protection de la vie privée car elle utilise des données agrégées pour identifier de manière indirecte des individus. La fixation d’un seuil minimal d’enregistrement permet ainsi de réduire ce risque 

En adhérant à ces principes, les Data Clean Rooms permettent de combiner l’analyse des données avec la protection de la vie privée. Les retailers doivent respecter ces normes pour conserver la confiance des utilisateurs et rester en conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données. Le suivi et l’audit en continu des processus des Data Clean Rooms sont essentiels pour assurer la confidentialité des données au long cours.

La Data Clean Room de Weborama répond à ces défis en aidant les acteurs à accélérer leur stratégie de data collaboration, sans compromis sur la maîtrise de leurs données. Ces solutions proposent notamment : 

● Un cadre contractuel robuste et simplifié : pour travailler sur des données sensibles ou confidentielles sans compromettre leur sécurité ou leur confidentialité et garantir une stratégie de data collaboration gagnant-gagnant avec ses partenaires (cadre contractuel : entre le propriétaire fournisseur de la donnée et le client récepteur de la donnée). 

● Une grande simplicité d’utilisation grâce à une solution no-code puissante à la portée de tous les services de l’entreprise (média, CRM, relation client, marketing, communication) pour casser les silos et développer les cas d’usage sans multiplier les investissements humains. Pour les cas les plus avancés, les requêtes SQL manuelles sont bien évidemment possibles.

● Une réelle interopérabilité avec une solution ouverte, agnostique et multi cloud enrichie de nombreux connecteurs natifs pour bénéficier de l’ensemble de l’écosystème digital sans se restreindre à un seul. 

● Un accompagnement privilégié et local de Weborama, qui met à disposition des équipes d’experts dédiées pour tirer parti de toutes les opportunités liées à la Data Clean Room : monétisation first-party, enrichissement CRM, Marketing Automation, connaissance client activable, d’activation média et fiabilité de la mesure. 

● Un système modulable et évolutif qui s’adapte à l’écosystème technologique des éditeurs, retailers et annonceurs. 

Les Data Clean Rooms offrent de nombreuses opportunités pour accélérer les activités Retail Média dans un monde sans cookies, en particulier pour l’activation et la mesure. 

Illustration avec deux cas d’usage que nous avons mis en œuvre : 

● La Data Clean Room à des fins d’insights : 

Un retailer qui souhaite mieux comprendre les préférences d'achat de ses clients fidèles. Grâce à une DCR, cet acteur peut fusionner ses propres données (first-party) avec celles d'un partenaire, par exemple, un éditeur disposant d’une grande audience en ligne. En utilisant le trafic enregistré comme indicateur clé, la superposition de ces ensembles de données révèle des segments de clients plus enclins à acheter en fonction du contenu qu'ils consultent sur les sites de cet éditeur. Ces informations ne contiennent aucune donnée personnelle identifiable (PII). Avec ces insights, le retailer peut prendre des décisions éclairées sur son inventaire, ajuster ses stratégies marketing ou même envisager de nouvelles lignes de produits. 

● La Data Clean Room à des fins de mesure d’efficacité des campagnes: 

Cas 1: La plateforme de commerce électronique lance une campagne pour une nouvelle gamme de produits. Grâce à la DCR, elle est en mesure d'analyser le trafic enregistré après l'affichage des publicités et de calculer les mesures de conversion, en exploitant les données First Party des grands éditeurs qui diffusent leurs publicités. Ainsi, il est désormais possible de mesurer les performances d'une campagne - même sans savoir exactement qui s'y trouve - en comparant les taux de conversion de ceux qui ont été exposés à la publicité et de ceux qui ne l'ont pas été. 

Cas 2: Une entreprise de grande consommation veut comprendre comment ses campagnes en ligne affectent les ventes en magasin. En intégrant les données de ses campagnes publicitaires avec les données transactionnelles du retailer dans une Data Clean Room, elle peut utiliser la mesure Research Online Purchase Offline (ROPO) et créer des segments d'audience personnalisés pour des publicités ciblées.

Avec l’avènement d’un monde sans cookies, les Data Clean Rooms s’imposent comme des alternatives puissantes et efficaces pour la Data Collaboration et la protection de la vie privée. Elles permettent aux retailers et aux marques de naviguer, dans cet univers en pleine mutation, en toute confiance, en innovant et en respectant les choix des consommateurs.

EN CONCLUSION 

Pour survivre à l’extinction des cookies tiers, il est indispensable de mettre en œuvre des stratégies data de long terme et des plans d’action solides. Leur succès réside dans la maîtrise de la donnée first-party et son partage, pour maximiser leur valeur et promouvoir un écosystème de données souverain qui encourage la collaboration tout en respectant la vie privée des utilisateurs. La Data Clean Room est le pilier de ce cercle vertueux et favorise la Data Intelligence au service de l'activation et du marketing. 

*Source : Selon le dernier rapport de l’IAB Europe