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Data Management Platform : comment croiser Big Data et efficacité sans se perdre ?

La donnée étant la source décisionnelle des entreprises, le monitoring de l’environnement digital de celles-ci est vite devenu d’une importance cruciale, notamment à l’heure d’optimiser le coût de transformation et/ou d’acquisition sur internet. C’est alors que les Data Management Platforme, DMP, s’imposent sur ce marché de la donnée, pour le plus grand bonheur des marketeurs.

Définition d’une DMP : Data Management Platform

Une DMP est une plateforme permettant de collecter, de rassembler et d’utiliser les données des usagers de votre écosystème digital (visiteurs, prospects et clients). L’objectif global est d’utiliser les données consolidées pour automatiser des tâches redondantes de marketing, soit directement, soit via des outils tiers, délivrant une action et/ou un message le plus proche possible du besoin de la cible. L’ensemble est réalisé par rapport à des objectifs marketings et commerciaux clairs, établis dès la genèse du projet. 

Ces plateformes sont considérées comme des bases de données clients/prospect particulièrement pertinentes et alimentent, de fait, la stratégie de relation client de l’entreprise. Afin d’augmenter la finesse du ciblage, les DMP peuvent être enrichies de données provenant de plusieurs canaux, parmi lesquels le CRM (Customer Relationship Management) ou l’achat de données (à des fournisseurs de données).

Ces outils n’ont cependant pas tous le même périmètre d’intervention, selon par exemple, que la société chez qui la DMP est déployée exerce son activité sur un marché BtoB (analyse manuelle des données collectées) par exemple, ou BtoC (traitement de masse et automatisation obligatoire).

D’un point de vue technique, la majorité des DMP traitent les données en deux temps : la majorité est réalisée en temps réel, et certains traitements plus lourds sont réalisés de façon asynchrone.
De toute façon, les DMP fonctionnent toutes autour d’une donnée centrale : l’identifiant visiteur, c’est le cookie visiteur. 

Avant d’entrer dans les détails voici, dans les grandes lignes, les actions successives d’une DMP :

  • Récupération des « UserID », c’est-à-dire du cookie
  • Identification des informations qui le caractérisent spécifiquement, par exemple : Homme, 45 ans, Client Fidèle, Date Dernier Achat, Propriétaire BMW, A Visité La Page En Savoir Plus, Formulaire Téléchargé, etc.
  • Classement en temps réel des cookies visiteurs par segments, sous-segments, etc..
  • Transmission d’informations à des outils tiers (au site internet, à un adserver, à une plateforme d’email marketing, etc.) pour déclenchement d’une action.
  • Rapprochement, souvent asynchrone, de différents cookies liés au même individu (cookie sur ordinateur, cookie sur smartphone…) grâce à des informations uniques (email lors de la saisie d’un formulaire, identifiant client en cas d’accès à un espace privé…)
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Fonctionnement d’une DMP : le moteur

Comme indiqué précédemment, les DMP sont des logiciels complexes de traitement des données, qui proviennent de l’environnement digital de l’entreprise (sites web, applications mobiles, newsletters, …) et de données externes. Afin de pouvoir être exploitées, ces données doivent subir un traitement de normalisation, de rapprochement et de segmentation, que nous détaillons ci-dessous. A noter : les données d'une DMP sont des cookies.

Dans un premier temps, la DMP va récupérer les cookies et les agréger dans la base de données. Cette étape est réalisée sur la base de plusieurs sources de données possible (online, offline, propriétaires ou tierces) et de différentes façons possibles (APIs, JSON, imports .CSV, etc.).

Dans un deuxième temps, afin de garantir leur association et leur croisement avec d’autres données (tierces notamment), ces cookies sont normalisés.

La troisième étape est cruciale. C’est l’analyse des données, c’est l’étape ou l’on cherche à les interpréter, à les sonder, dans l’objectif de comprendre à la fois les profils utilisateurs et leurs intentions. Cette étape conduit naturellement à la segmentation qui est réalisée en fonction de différents critères métiers, propre à l’activité de l’entreprise. C’est lors de cette étape, que la recherche d’une meilleure finesse dans la segmentation va conduire à compléter la base de données avec des données externes, complémentaires.

La quatrième étape, celle du « look alike modeling », peut désormais être réalisée par la DMP. Les algorithmes vont tacher de rapprocher, souvent en temps réel, le comportement des individus (les cookies en fait) navigant sur les sites et applications de l'entreprise, des comportements déjà répertoriés et existant dans la base de données. C’est le cœur de la DMP. L'objectif est de proposer à ces visiteurs inconnus des contenus les plus proches possibles de leurs intentions. Autrement dit, c’est l'étape ou l'on adresse un visiteur inconnu (en se basant sur son cookie) en le rapprochant d’un type de comportement connu et répertorié dans la DMP.

Enfin, vient l’étape de l’optimisation. En se basant sur des rapports d’efficacité par segments d’audience, des actions préréglées peuvent être optimisées, les messages améliorés, les tailles de segments audités, les critères métiers affinés.

Hadrien GORMAND
Auteur de l’article

Hadrien GORMAND

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