Comprendre et utiliser les données de première partie pour votre marketing
Les données permettent aux entreprises de comprendre les clients et de mener des campagnes de marketing numérique efficaces dans le monde moderne. Et les données les plus efficaces dont disposent les spécialistes du marketing sont les données de première main.
Les données de première main étant collectées directement auprès des clients, elles constituent l’un des types de données les plus précis et les plus fiables qui soient. Elle fournit des informations précieuses sur la manière dont les clients interagissent avec votre marque et peut améliorer la qualité et le succès des efforts de marketing personnalisés.
Dans ce guide, nous donnerons des exemples de données de première partie et nous examinerons en détail ce qu’elles impliquent. Nous aborderons également ses avantages, les meilleures pratiques et les questions les plus courantes que vous pourriez vous poser. Commençons.
- 1. Introduction aux données de première partie
- 2. Types de données de première partie
- 3. Données de première partie vs. données de deuxième partie et données de troisième partie
- 4. Comment utiliser les données de première partie dans le marketing
- 5. Défis et considérations
- 6. Tendances futures en matière de données de première main
Introduction aux données de première partie
Les données de première main sont les données que vous collectez directement auprès de vos clients. Avec les données de première partie, il n’y a pas d’intermédiaire – vous êtes la « première partie » à entrer en contact avec les données.
Les données de première main ont toujours existé. À l’époque où les ordinateurs n’existaient pas encore, les commerçants suivaient manuellement les achats des clients selon les jours de la semaine et utilisaient les informations recueillies pour optimiser leurs stocks. Puis sont apparus les ordinateurs, l’internet et l’explosion des données clients.
Les entreprises pourraient soudain suivre toutes les interactions d’un client en ligne. Le paysage des données clients est devenu un Far West de pratiques contraires à l’éthique, les données des clients étant achetées, partagées, collectées et utilisées sans leur consentement.
Ce qui nous ramène au présent. La sensibilisation à la protection des données s’est lentement développée et, au cours des dernières années, les gouvernements du monde entier ont commencé à adopter des lois pour protéger les consommateurs. Il s’agit notamment du règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne et de la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA).
Avec la répression par les gouvernements de l’utilisation abusive des données, les données de première partie deviennent rapidement le seul type de données qui compte. En fait, 81 % des personnes interrogées dans le cadre d’une enquête Edelman ont déclaré que le fait de pouvoir faire confiance à une marque pour faire ce qui est juste est un facteur important dans leur décision d’achat.
Types de données de première partie
La plupart des spécialistes du marketing modernes utilisent une série d’outils et de plateformes pour mener à bien leurs campagnes. C’est une excellente nouvelle en ce qui concerne la collecte de données : vous disposez probablement déjà d’un grand nombre de données de première main à portée de main.
Les types de données de première main disponibles par le biais de ces plateformes sont les suivants :
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- Informations démographiques (par exemple, le nom du client, son âge et sa localisation)
- Informations sur l’entreprise (par exemple, le nom de l’entreprise, le secteur d’activité et les coordonnées du contact principal)
- Données CRM (par exemple, coordonnées et historique des achats)
- Interactions avec les médias sociaux (par exemple : « j’aime », « je suis » et messages directs)
- Engagement dans le marketing par courrier électronique (par exemple, taux d’ouverture et taux de clics)
- le comportement du site web (par exemple, les pages visitées, le temps passé et la source du trafic)
Vous pouvez également recueillir des informations que les clients partagent activement et intentionnellement avec vous. Ces données sont parfois appelées « données de tiers » et couvrent des éléments tels que
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- Enquêtes
- Commentaires
- Sondages
- Conversations sur le service à la clientèle
L’analyse de différents types de données de première main vous permet de connaître les besoins, les intérêts et les préférences de vos clients. Cela vous aidera à créer des expériences personnalisées qui résonnent au niveau individuel.
Méthodes de collecte des données de première partie
Les données de première partie peuvent être collectées à partir de n’importe quelle plateforme par laquelle vous interagissez avec vos clients. Cela signifie que vous pouvez trouver des informations précieuses :
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- Analyse du site web
- Systèmes de gestion de la relation client (CRM)
- Marketing par courrier électronique
- Médias sociaux
- Outils de retour d’information pour les clients
Les plateformes utilisent des technologies différentes pour suivre et collecter les données des utilisateurs. Lorsque vous collectez des données via Google Analytics (GA), par exemple, vous installez un petit morceau de code sur votre site web. Ce code suit les interactions des clients sur votre site, puis regroupe les données et les envoie à la plateforme GA où elles sont présentées dans un format digeste.
Le pixel Facebook fonctionne de la même manière. Après avoir ajouté le bout de code à votre site web, le pixel connecte les données des visiteurs de votre site web à votre compte publicitaire Facebook. En reliant les deux, vous pouvez créer des audiences similaires basées sur des profils de clients existants et mieux comprendre les actions que les gens entreprennent après avoir vu vos publicités.
Les stratégies de collecte de données impliquant des interactions directes sont généralement plus simples. Par exemple, les clients peuvent simplement vous remettre des informations sous la forme de réponses à des enquêtes ou de formulaires d’inscription.
Lorsque vous interagissez avec des clients directement par l’intermédiaire d’une autre plateforme, telle que votre plateforme de marketing par courrier électronique ou de plateforme de webinaireles outils d’analyse intégrés feront le travail à votre place. Les plates-formes disposent de leurs propres pixels et codes déjà installés qui enregistrent les actions effectuées et vous les communiquent.
Avantages des données de première main
L’utilisation de données de première main présente de nombreux avantages pour les spécialistes du marketing. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les entreprises se concentrent de plus en plus sur la collecte de données de première partie :
- Précision et fiabilité – Lorsque vous collectez vous-même les données, vous savez qu’elles sont fiables. Cela signifie également que vous pouvez tenir les systèmes à jour en temps réel, ce qui garantit l’exactitude des communications avec les clients.
- Amélioration de la personnalisation – Les données de première main sont des données de haute qualité, pertinentes et traçables. Les données peuvent être agrégées et mises à jour, ce qui les rend idéales pour créer des stratégies de marketing personnalisées et continues.
- Meilleure expérience client – Les données de première main vous aident à comprendre comment les clients interagissent avec vos produits et services. Il ne s’agit pas seulement d’informations les concernant, mais aussi d’informations sur l’offre de votre entreprise et sur sa capacité à répondre aux attentes des clients.
Données de première partie vs. données de deuxième partie et données de troisième partie
Maintenant que nous avons expliqué les données de première partie et les avantages qu’elles offrent, il est temps d’examiner les données de deuxième partie et de tierce partie. Bien qu’elles ne soient pas aussi largement utilisées que les données de première partie, le fait de les connaître vous permettra d’approfondir votre compréhension de l’éventail des données clients.
Données secondaires
Les données de seconde partie sont des données collectées par une entreprise et utilisées par une autre. Il doit y avoir une relation directe entre les deux entreprises pour que les données soient considérées comme des données de seconde partie. Dès que vous introduisez une troisième entreprise dans la chaîne, les données deviennent – vous l’avez deviné – des données de tiers.
Les données de seconde partie sont partagées entre des partenaires de confiance qui entretiennent une relation mutuellement bénéfique. Par exemple, lorsqu’un client remplit ses coordonnées sur un site web de comparaison d’assurances, il consent à ce que ses données soient partagées avec une série de fournisseurs d’assurances.
Voici comment les avantages et les inconvénients des données de seconde partie se comparent à ceux des données de première partie :
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- Une audience plus large (mais généralement moins pertinente)
- Données de haute qualité obtenues grâce à la collaboration avec un partenaire de confiance (mais les données ne sont pas les vôtres)
- Peut être coûteux (les données sur les clients sont précieuses – les acheter à une autre entreprise est donc généralement plus coûteux que de collecter ses propres données).
Données de tiers
Les données de tiers sont des données qui sont passées par plusieurs entités avant de vous parvenir. Les données sont souvent agrégées à partir de différentes sources, ce qui rend difficile la recherche de l’origine des données.
La création de données de tiers se présente souvent de la manière suivante : une entreprise collecte des données auprès de ses clients. Ils les vendent à une autre entreprise, qui les combine ensuite avec les données qu’elle a achetées auprès d’autres sources. Ce paquet de données est ensuite vendu à une autre entreprise.
Cette chaîne peut se poursuivre indéfiniment, de multiples entreprises ajoutant et ajustant les données au fur et à mesure qu’elles changent de mains.
Voici comment les données de tiers se comparent aux données de première main :
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- Très grande portée (mais potentiellement très peu de pertinence)
- Aucun moyen de vérifier l’exactitude et l’intégrité des données
- De nombreuses autres parties, y compris des concurrents, pourraient utiliser les mêmes données.
Comment utiliser les données de première partie dans le marketing
Les données de première main sont le meilleur outil dont vous disposez pour comprendre vos clients. Aucune stratégie de marketing numérique n’est complète sans elle. Voici quelques-unes des façons pratiques dont elle peut être utilisée dans le marketing.
Reciblage
Les données de première main vous permettent de recibler les clients qui ont déjà interagi avec votre marque. La plupart des plateformes de publicité en ligne utilisent des pixels de suivi pour ce faire. Lorsqu’un client visite votre site, le pixel enregistre son adresse IP, qui est ensuite utilisée pour lui proposer des publicités à l’avenir.
En fonction de la plateforme, le pixel peut également enregistrer ce que le client a fait lorsqu’il était sur votre site web. Ces informations peuvent être utilisées pour rendre les publicités plus pertinentes et aider les clients à reprendre là où ils se sont arrêtés.
Personnalisation
Les données de première main vous aident à comprendre qui sont vos clients, ce dont ils ont besoin et ce qui les intéresse. Une fois que vous disposez de ces informations, vous pouvez personnaliser leurs interactions avec votre marque afin de leur offrir une meilleure expérience.
Les campagnes de marketing personnalisé impliquent normalement la segmentation des clients en groupes sur la base de caractéristiques communes. Ils peuvent ensuite être ciblés par un contenu, des messages et des recommandations sur mesure.
Plus vous recueillez de données de première main, plus vous serez en mesure d’affiner vos segments marketing et plus vos efforts de personnalisation seront couronnés de succès.
Engagement des clients
Les données de première main peuvent également être utilisées pour améliorer les taux d’engagement des clients. Elle vous aide à nouer des relations plus étroites avec vos clients, ce qui les rend plus enclins à s’engager auprès de votre marque.
En examinant les différents indicateurs d’engagement, les données comportementales et les commentaires des clients, vous pouvez identifier quand et pourquoi les clients ne s’engagent pas. Vous serez également en mesure de voir quand ils le sont, ce qui peut fournir des informations précieuses que vous pouvez utiliser pour optimiser votre stratégie à l’avenir.
Analyse prédictive et prise de décision
L’un des principaux avantages des données de première main est leur précision – c’est pourquoi elles jouent un rôle inestimable dans la prise de décision en matière de marketing. Grâce à un riche ensemble de données de première main, il n’est plus nécessaire de faire des suppositions pour décider des changements de stratégie ou d’optimisation.
L’analyse prédictive va encore plus loin. Vous pouvez utiliser les données historiques pour trouver des modèles qui peuvent guider vos efforts d’acquisition et de fidélisation. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique accélèrent ce processus en analysant de grandes quantités de données pour anticiper les besoins des clients en une fraction du temps qu’il faudrait à un humain.
Défis et considérations
Il est pratiquement impossible de mener à bien une entreprise ou une campagne de marketing sans utiliser des données de première main. Mais cela ne veut pas dire que les choses se passent toujours bien. Voici quelques-uns des défis et des considérations auxquels vous pourriez être confronté.
Garantir la qualité et l'exactitude des données
Si les données de première partie sont généralement de meilleure qualité et plus précises que les données de deuxième ou de troisième partie, elles doivent néanmoins être correctement gérées afin d’éviter les idées fausses. Les clients sont des personnes réelles dont les intérêts et les comportements évoluent au fil du temps. Il est donc indispensable de procéder à un nettoyage régulier des données afin de supprimer les informations obsolètes.
Les processus de validation des données peuvent également prévenir les incohérences ou les manques de pertinence. Il existe de nombreux outils automatisés qui permettent de vérifier rapidement s’il y a des entrées en double ou d’autres erreurs afin d’éviter la contamination des données.
Enfin, les méthodes de collecte des données doivent être fiables et impartiales pour garantir l’exactitude des données. Un bon exemple de mauvaise collecte de données est celui des entreprises qui cachent des contenus interdits d’accès derrière des enquêtes obligatoires. Cela peut inciter les utilisateurs à cliquer sur n’importe quelle réponse, qu’elle soit pertinente ou non, simplement pour pouvoir accéder au contenu. Quelques cas seulement peuvent fausser les résultats globaux au point de les rendre inutilisables.
Intégrer les données à travers les plates-formes
Les données de première main sont plus précieuses lorsqu’elles sont combinées à partir de sources multiples pour fournir une image complète du comportement des clients. Mais avec autant de plateformes possibles, cela peut s’avérer plus facile à dire qu’à faire.
L’élaboration d’une stratégie unifiée en matière de données, dans laquelle toutes les données sont collectées et enregistrées en un seul endroit, permet d’assurer la cohérence entre les équipes et les départements. La gestion des données peut être grandement facilitée par les plateformes de données clients (CDP), qui centralisent les données provenant de diverses sources afin qu’elles puissent être visualisées par client.
Des API pourraient être nécessaires pour transférer de manière transparente les données entre les CDP et les plateformes de marketing. Vous pouvez également opter pour des outils dotés de capacités d’intégration intégrées afin d’éviter de passer par des étapes supplémentaires inutiles.
Tendances futures en matière de données de première main
Les changements sont rapides dans le monde des données sur les clients, où les progrès technologiques et législatifs obligent les spécialistes du marketing à anticiper en permanence pour ne pas être pris au dépourvu. Voici quelques-unes des plus grandes tendances futures à prendre en compte lors de la planification de votre stratégie en matière de données de première partie.
L'évolution vers un monde sans cuisines
Les principaux navigateurs tels que Google Chrome et Safari ont annoncé qu’ils éliminaient progressivement les cookies tiers. l’élimination progressive des cookies tiers en 2024, ce qui a des conséquences importantes pour les spécialistes du marketing. Les cookies tiers sont des cookies placés sur des sites web qui ne sont pas ceux de l’entreprise. Ils peuvent suivre les utilisateurs sur plusieurs sites web et ont traditionnellement joué un rôle clé dans le ciblage publicitaire.
Avec un avenir sans cuisinier qui approche à grands pas, il est plus important que jamais pour les spécialistes du marketing d’apprendre à collecter des données de première main. L’exploitation de ces données sera essentielle pour maintenir les efforts de marketing personnalisé et de reciblage publicitaire.
L’adaptation nécessitera de nouvelles stratégies, notamment l’amélioration des interactions directes avec les clients afin de pouvoir recueillir des données plus détaillées de première partie. Les spécialistes du marketing devront également se tenir au courant de la manière dont les modifications apportées aux cookies affecteront les données qu’ils voient dans des plateformes telles que Google Analytics.
Le rôle de l’IA et de l’apprentissage automatique dans l’utilisation des données
L’IA et l’apprentissage automatique (ML) transforment la façon dont les entreprises utilisent les données de première main. La technologie peut analyser de grandes quantités de données provenant de sources multiples et trouver des modèles complexes qu’un être humain ne serait pas en mesure de repérer immédiatement.
Les modèles identifiés par l’IA et le ML fournissent des informations précieuses sur le comportement des clients et accélèrent le processus de segmentation de la clientèle. Ils changent également la donne en matière d’analyse prédictive et de fourniture d’expériences proactives et personnalisées à grande échelle.
Les entreprises recherchent désespérément des données pertinentes et fiables qu’elles peuvent utiliser pour prendre des décisions à tous les niveaux. Avec l’utilisation d’outils alimentés par l’IA tels que Intelligent Engagement Platform d’ON24 et Tableau de Salesforce, la prise de décision basée sur les données devient plus efficace que jamais.
Une attention accrue à la confidentialité des données et à la conformité
L’adoption du GDPR, du CCPA et d’autres législations ne sont que les premières étapes sur la voie d’une plus grande confidentialité des données pour les clients. Comme nous le constatons déjà avec le déclin des cookies de tiers, les réglementations continueront à se développer dans les années à venir.
Cela signifie que les entreprises devront continuellement mettre à jour leurs pratiques en matière de collecte, de stockage et d’utilisation des données pour s’assurer qu’elles restent conformes. Il est judicieux d’investir dès maintenant dans la formation et la recherche afin de minimiser l’impact des futures exigences réglementaires.
Une gouvernance des données stricte et transparente, comprenant des audits réguliers et des mécanismes de consentement clairs, vous aidera également à instaurer la confiance avec les clients et à exploiter les avantages d’une relation durable.
Intégration des données omnicanales
Alors que nous évoluons vers des pratiques de collecte de données plus éthiques, l’intégration des données omnicanales deviendra le meilleur moyen d’acquérir une compréhension globale des besoins des clients. Lorsque les différents points de contact des sites web, des applications mobiles et des interactions en magasin sont combinés, ils ajoutent du contexte les uns aux autres, ce qui permet d’obtenir des informations plus approfondies.
En intégrant des données provenant de canaux multiples, et avec l’aide des CDP, les entreprises sont en mesure de créer des vues unifiées de la clientèle. Il est ainsi beaucoup plus facile de proposer des expériences transparentes, personnalisées et cohérentes, ce qui est une autre raison pour laquelle la tendance à l’intégration des données omnicanales ne fera que s’accentuer.
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