Les spécialistes du marketing moderne doivent maîtriser les first-party data pour optimiser leur entonnoir de marketing. Les raisons sont assez simples à comprendre : les régulateurs limitent ce qui peut être fait avec les cookies et les données de tiers, et les principaux acteurs, comme Apple et Google, s'intéressent de près à la protection de la vie privée des utilisateurs. Une autre question importante à se poser est la suivante : quels sont les types de cookies et de données de première partie ? Quels sont les types de données de première partie ?
Voyons donc rapidement pourquoi first-party data dans le marketing sont si importantes et ce que les spécialistes du marketing peuvent faire pour comprendre leur impact.
Le pourquoi des First-Party Data
Les First-party data offrent aux spécialistes du marketing un remède idéal puisqu'elles sont basées sur des interactions directes avec le public et qu'elles sont capturées sur un canal appartenant à l'entreprise. Ce concept vous autorise directement à collecter des données auprès d'un utilisateur et à interagir avec lui à un niveau plus humain.
Ces données diffèrent des données tierces, qui sont recueillies auprès de sources autres que votre organisation. Alors que les données tierces ont été essentielles pour les activités de marketing B2B au cours des dernières années, les first-party data offrent aux professionnels davantage d'opportunités de nouer des relations qui comptent réellement.
Quels sont les types de First-Party Data ?
Il existe plusieurs façons de classer et de comprendre les différents types de first-party data. Cependant, il est utile d'examiner les types de données de première données de première main à travers deux optiques principales. Il s'agit des données structurées et des données non structurées.
Données structurées
Les données structurées peuvent être facilement considérées comme des données quantitatives. Elles se présentent sous un format cohérent et sont normalisées. Il s'agit des données que la plupart des spécialistes du marketing sont à même de comprendre et dont ils peuvent le plus facilement tirer des enseignements.
Parmi les exemples de types de données structurées, on peut citer le volume de trafic sur le site web, le nombre de participants à laWebinaire , les formulaires remplis et bien d'autres choses encore. À partir de ces types de données, il est possible de comprendre les taux de conversion et les tendances des données.
Mais toutes les données structurées ne sont pas égales. Il existe différentes classifications de mesures au sein de ce type de données. Cela ne veut pas dire qu'un type de données est meilleur qu'un autre, mais il est important de connaître le rôle qu'elles jouent dans votre stratégie de mesure globale.
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- Mesures d'activité. Il s'agit des formes les plus fondamentales d'indicateurs. Il s'agit du décompte des actions que vous entreprenez en tant que spécialiste du marketing - votre production en tant que personne et/ou équipe. Parmi les exemples d'indicateurs, citons le nombre de webinaires organisés, le nombre d'e-mails envoyés, les livres électroniques rédigés, etc.
- Mesures d'impact. Les indicateurs d'impact sont les résultats des actions que vous avez entreprises. Ils montrent comment les publics ont répondu ou réagi aux actions que vous avez entreprises. Parmi les exemples d'indicateurs, citons les inscriptions, les formulaires remplis, la fréquentation, etc.
- Mesures de l'activité. Il s'agit des mesures qui sont en fin de compte une compilation de plusieurs programmes et mesures d'impact. Ils montrent l'impact du marketing sur les objectifs de l'entreprise. Ces mesures comprennent les leads, canalisationles nouvelles opportunités, l'impact sur les comptes, etc.
Données non structurées
Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas présentées dans un format cohérent. Les informations sous forme de texte et les réponses sous forme de formulaire ouvert sont de parfaits exemples de données non structurées.
Les données non structurées sont plus difficiles à utiliser pour les spécialistes du marketing, car elles se présentent sous diverses formes et peuvent être difficiles à synthétiser à grande échelle. La plupart des données non structurées que les spécialistes du marketing peuvent recueillir doivent être compilées dans un format permettant d'obtenir des résultats ou des jeux spécifiques.
L'un des moyens pour les spécialistes du marketing de surmonter ce défi consiste à définir, avant le début d'une activité, la manière dont ils agiront sur ces données non structurées à la fin de celle-ci. Cela signifie qu'il ne sera pas important d'agir ou d'écouter toutes les données non structurées, mais de choisir celles qui seront importantes et d'avoir un plan d'action.
Il peut s'agir de questions posées lors d'un événement, que ce soit par écrit ou oralement. Il est difficile de saisir et d'unifier ces données, mais elles permettent souvent de mieux comprendre les intentions d'un client ou d'un acheteur.
Franchir les prochaines étapes avec les First-Party Data
Maintenant que vous avez une meilleure compréhension des types de données de première partie, quelle est la prochaine étape ?
Les spécialistes du marketing se sont efforcés de s'appuyer davantage sur les données. Mais souvent, ils se concentrent sur des données qui ne font que suggérer un intérêt, au lieu de s'appuyer sur les signaux réels de leurs clients et prospects.
First-party data sont un élément essentiel pour comprendre les publics et créer des expériences personnalisées plus percutantes.
La première étape pour être mieux informé sur la mesure du marketing est de comprendre les différents types de données - y compris les types de données de première partie.
À l'heure où le marketing se numérise de plus en plus, il est essentiel que les spécialistes du marketing acquièrent les compétences nécessaires pour comprendre et exploiter les first-party data, en particulier celles qui ne sont pas structurées.