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Hatime Araki (Keley Data) : "CRM et DMP s'apportent mutuellement de la valeur"

Publié le
25/5/2016
|
Keley Data
|
DMP
Publié le
25/5/2016
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DMP

Quels sont les principaux usages d’une DMP ? Quel type d’entreprise en déploie ? Quels sont les liens avec le CRM ? Qu’est-ce qu’un data lake ? Le cofondateur de Keley Data répond à ces questions et évoque les grands enjeux de la data pour les entreprises.

La société Keley Data, dont vous êtes cofondateur, a été lancée en avril dernier. Quels sont ses objectifs ?

Hatime Araki : Keley Consulting aide depuis 10 ans maintenant ses clients à se transformer et à passer au digital. Aujourd’hui, le digital ne peut s’entendre sans data. Les objectifs de Keley Data sont de permettre à ses clients d’en tirer profit rapidement et de discerner parmi les buzz words leurs vrais besoins et les ROI qu’ils peuvent légitimement en attendre. Pour ma part, je baigne dans l'univers de la data depuis une quinzaine d’année et depuis 3 ans dans la Big Data dans le cadre d’un projet de développement d’une DMP et des services associés.

« DMP » : voici un des buzz word actuels, quelle en est l’utilité ?

La DMP - Data management Platform - est une plateforme qui a principalement un usage de communication marketing. De fait, cela reprend un besoin pas si neuf qui se résume en trois temps : collecte, valorisation, activation.

La nouveauté réside dans la nature et le volume des données collectées. Il s’agit de données comportementales : navigation sur le site de la marque ou sur des sites partenaires ou tiers, commentaires ou interactions sur les réseaux sociaux, activités sur les applications mobiles…

La valorisation de ces données peut se faire sur la base d’événements simplement identifiables comme un abandon de panier. Mais, elle peut aussi nécessiter le travail de data scientists permettant de prédire des appétences ou intérêts en fonction de corrélations basées sur des signaux faibles. Enfin, les modalités d’activation sont bien plus diverses que par le passé avec, en particulier, la capacité d’influer sur la décision d’achat et de vente de média.

Plus concrètement, à quel type d’entreprises une DMP peut-elle servir ?

Dans le secteur de la presse et des médias, le dernier sujet est évidemment clé. La monétisation ne se limite plus à l’inventaire d’espaces disponibles mais peut s’étendre à l’audience sur tous les espaces accessibles en RTB (Real Time Bidding). En fonction des lectures d’un internaute sur un site de presse, une audience intéressée par la bourse peut être identifiée et se verra pousser des bandeaux publicitaires pour une banque en ligne par exemple.

Cette évolution est fortement encouragée par Google qui aide financièrement les titres de presse français à s’équiper en DMP et autres DSP (Demand Side Platform). Mais, au-delà de l’orientation media, des applications sur d’autres canaux sont possibles.

Quid des autres secteurs d’activité justement ?

Pour les annonceurs, il ne s’agit pas - ou moins - de valoriser leur audience mais plutôt de réduire leur coût d’achat media et d’améliorer leur communication vers les internautes. Ces derniers comprennent de moins en moins qu’une marque - a fortiori s’ils en sont clients - leur présente des bannières qui ne leur correspondent pas ou qui sont en contradiction avec leurs actions récentes ou les emails et les courriers qu’elle leur a envoyés.

Dans ce cadre, la DMP permet une meilleure connaissance et une meilleure identification des visiteurs et / ou clients de la marque. Ces informations collectées vont pouvoir être enrichies par des informations tierces et permettre une segmentation plus riche. Les actions publicitaires vont pouvoir être complétées par des actions marketing, et inversement. Le programmatique prend là son sens : en fonction du comportement et de l’identification d’un internaute, un enchaînement de communication lui est poussé. L’analyse de ces actions et leur ajustement via des modèles « intelligents » permet d’augmenter sensiblement les taux de transformation et donc le retour sur investissement global.

A titre d’exemple, une marque peut cibler une personne en phase de déménagement - information tierce - en lui adressant un courrier si elle est cliente, un email si elle est prospect identifié et, sinon, lui pousser une bannière. En fonction de sa réaction, elle pourra activer un second canal…

Quel est le lien entre CRM et DMP ?

Le CRM garde son rôle d’animation de la relation client (et prospect identifié) via les canaux traditionnels : canal postal, email, téléphone et sms. Le lien avec la DMP apporte de la valeur additionnelle de part et d’autre : nouveaux segments dans le CRM et critères supplémentaires dans la DMP. Cela passe néanmoins par une étape non triviale de CRM onboarding, ou rattachement d’un identifiant CRM (client ou prospect) au cookie d’un internaute visiteur d’un site (de la marque ou d’un partenaire). Si la marque ne compte que sur ses propres moyens, cette opération d’onboarding peut être longue et déceptive.

De plus, l’onboarding est un enrichissement permanent. Un client peut utiliser plusieurs terminaux (ordinateurs, tablettes, portables) et la durée de vie moyenne d’un cookie est bien plus courte que celle d’une adresse email ou d’une adresse postale. Cette multiplication de cookies identifiant l’internaute pour un même identifiant CRM amène également de la richesse.

D’une part, la logique de référentiel unique se poursuit avec des identifiants « pivots », en considérant que le visiteur connecté sur sa tablette à 21 h et ayant passé une commande est le même que celui qui s’était connecté sur son ordinateur à 17h et laissé un panier sans confirmation. D’autre part, un internaute sur son ordinateur a un comportement qui s’étend au-delà de la marque, ce qui peut enrichir son profil. Cependant, un ordinateur peut être utilisé par plusieurs personnes. Il faut donc bien définir les attendus derrière des termes comme « individu » ou « profil ».

A quel stade de maturité une entreprise doit-elle / peut-elle s'équiper d'une DMP ?

Pour les raisons évoquées précédemment, la DMP ne peut se justifier sans un minimum de volume : volume de trafic sur le site ou les sites de la marque, volume d’achat media (ou de vente), volume de données CRM. Cependant, de nombreuses opérations peuvent être mises en place sans s’équiper d’une DMP en propre : retargeting (display, email ou postal), analyse de comportement de navigation, remarketing ou enrichissement tierce. Il est néanmoins nécessaire d’avoir une vision globale de ces opérations pour capitaliser sur ces expériences et améliorer sa connaissance client et son efficacité marketing.

On parle beaucoup de Data Lake, à quoi cela correspond-il ?

Eh oui, un mot chasse l’autre, la DMP semble presque dépassée aujourd’hui. En réalité, le Data Lake est à la DMP ce que le Data Warehouse peut être au Datamart Marketing. L’idée est d’élargir la plateforme à l’ensemble des fins de l’entreprise et pas uniquement au marketing. On parle ici de logistique, de production ou de ressources humaines.

Ce concept a plus un sens technique : collecter (rassembler) toutes les datas utiles dans l’entreprise pour valorisation (études, enrichissement, scoring, segmentation) en vue d’une prise de décision (action marketing, détection de fraude, prédiction de panne…). Pour poursuivre l’analogie, le Data Lake est le terrain de jeu des Data Scientist comme le Data Warehouse est celui des data miners, même si je n’aime pas beaucoup cette mise en opposition trop réductrice à mon goût.

En cumulant et regroupant toutes ces données, la question du respect de la vie privée des consommateurs se pose inéluctablement. Quelles sont les limites de tous ces dispositifs DMP / Data Lake ?

Effectivement, difficile d’évoquer ce sujet sans traiter cette question. On peut légitimement s’inquiéter en tant que consommateur de la puissance développée par ces outils. Mais, relativisons, la DMP d’une marque aussi puissante soit-elle n’a rien à voir avec celle de Google ou de Facebook ! Enfin, les sociétés françaises (et européennes) sont tenues au principe de finalité. Leurs décisions en termes de collecte, de conservation et de croisement de données doivent être justifiées par leur finalité : tout un programme !

Hatime Araki est directeur associé chez Keley Data.

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