Qu’est-ce que les first-party data?

Les first-party data font référence aux informations qu’une entreprise collecte directement auprès de ses propres clients ou des visiteurs de son site Web. Cela peut inclure des données telles que les noms, les adresses e-mail, les numéros de téléphone, l’historique des achats, le comportement du site Web et d’autres interactions avec l’entreprise.

Les first-party data sont considérées comme précieuses car elles sont généralement les plus précises et les plus pertinentes par rapport aux objectifs commerciaux de l’entreprise. Les entreprises peuvent mieux comprendre les préférences, les comportements et les intérêts de leurs clients en collectant et en analysant ces données. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour personnaliser les campagnes marketing, améliorer l’expérience client et, en fin de compte, stimuler la croissance de l’entreprise. Dans cet article, nous parlerons de la façon dont les first-party data peuvent devenir un excellent outil pour les spécialistes du marketing.

Source: Twilio. (June 16, 2022). Reasons why brands used exclusively first-party data to personalize customer experiences worldwide as of May 2022 [Graph]. In Statista.

1. Différents types de données

1. First-party data

Les first-party data font référence aux données client collectées et détenues par une entreprise via ses propres logiciels et systèmes. Ces données comprennent les interactions numériques, l’historique des achats, le comportement et les préférences.

Par exemple, une entreprise peut analyser le comportement d’un client sur le Web ou les applications mobiles, les interactions en magasin ou dans le centre d’appels, l’historique des achats et le statut de fidélité pour créer une annonce ou une offre très ciblée qui s’adresse spécifiquement à ce client.

2. Second-party data

Les second-party data sont des first-party data obtenues auprès d’un partenaire de confiance. Ce type de données peut aider une entreprise à atteindre une plus grande échelle qu’en utilisant uniquement ses propres first-party data. Contrairement aux third-party data, qui sont généralement disponibles à l’achat par n’importe qui, les third-party data ne sont pas vendues ouvertement et peuvent donc offrir une plus grande valeur.

Par exemple, une entreprise vendant des tapis de yoga peut s’associer à un magasin d’aliments naturels pour obtenir des données sur les clients qui s’intéressent au bien-être et à une vie saine. Cela pourrait permettre au magasin de tapis de yoga de proposer des recommandations de produits et un marketing ciblés aux clients susceptibles d’être intéressés par leurs produits.

3. Third-party data

Les third-party data sont des données collectées à partir de sources externes plutôt que directement auprès des clients d’une entreprise, contrairement aux first-party data. Ce type de données est souvent recueilli à partir de diverses sources sur Internet et est ensuite compilé, segmenté et vendu à des entreprises pour être utilisé dans leurs propres efforts publicitaires.

Une agence immobilière achète une liste d’individus qui ont récemment recherché en ligne des maisons dans une zone particulière. L’agence peut utiliser ces données pour créer des campagnes publicitaires ciblées, atteindre ces clients potentiels et leur proposer des services et des annonces pertinents.

2. Pourquoi les first-party data sont-elles plus puissantes ?

Les first-party data sont souvent considérées comme meilleures que les données de tiers pour plusieurs raisons.

Les entreprises ou les marques collectent des first-party data directement auprès des clients qui ont interagi avec leurs actifs. Cela signifie qu’il est plus précis et adapté aux besoins spécifiques de l’entreprise. Ce type de données peut capturer la relation d’un client avec une marque et ne pas se contenter de s’appuyer sur des sosies. En revanche, les entreprises ou les marques collectent souvent des données tierces à partir de diverses sources sur le Web. Bien sûr, cela signifie qu’il peut être moins ciblé et moins pertinent pour les besoins spécifiques d’une entreprise. En dehors de cela, les données peuvent également être datées et pas aussi récentes ou fraîches, ce qui rend les informations moins précises.

Deuxièmement, les first-party data sont également plus précieuses car elles sont uniques à votre entreprise et ne peuvent pas être facilement reproduites ou acquises par des concurrents. Cela en fait un atout stratégique qui peut aider à différencier votre marque. Plus important encore, cela peut être un avantage concurrentiel sur le marché. En dehors de cela, vous pouvez également personnaliser les données à collecter en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise. Par exemple, avez-vous besoin de plus d’informations qu’un simple intérêt potentiel pour un produit spécifique ? Vous pouvez également suivre combien de temps un client est resté sur un seul produit.

Source: Twilio. (July 15, 2022). Share of brands that used exclusively first-party data to personalize customer experiences worldwide in 2021 and 2022 [Graph]. In Statista.

“Les first-party data sont également plus précieuses car elles sont uniques à votre entreprise et ne peuvent pas être facilement reproduites ou acquises par des concurrents”

Enfin, les données de première partie sont souvent plus rentables car elles appartiennent déjà à l’entreprise et n’ont pas besoin d’être achetées auprès d’un fournisseur tiers. En revanche, les données tierces peuvent être coûteuses à acquérir. Pour cette raison, les données tierces peuvent ne pas fournir un bon retour sur investissement. L’acquisition de données tierces peut sembler être une solution rapide pour combler les lacunes de vos propres données. Cependant, cela peut être coûteux et ne pas fournir le même niveau de précision et de pertinence. Trop compter sur des données tierces peut également entraîner des occasions manquées de dialoguer avec vos propres clients et d’établir des relations plus profondes avec eux.

3. Sources des first-party data

Les first-party data proviennent directement des interactions d’une marque avec ses clients. Il est collecté via différents points de contact que les consommateurs utilisent pour interagir avec la marque. Ces points de contact peuvent être à la fois en ligne et hors ligne. Pour utiliser pleinement les avantages, il est crucial d’acquérir les données appropriées à partir de sources appropriées. Les données de première partie peuvent provenir de diverses sources. Vous trouverez ci-dessous les emplacements probables où vous pouvez l’obtenir :

1. Site Web :

Un site Web peut être une riche source de first-party data pour les entreprises. Les entreprises peuvent obtenir des informations sur le contenu et les produits les plus populaires, les pages les plus visitées et le temps que les visiteurs passent sur chaque page en suivant le comportement des utilisateurs sur leur site Web. Ces données peuvent aider les entreprises à optimiser la conception de leur site Web, à améliorer l’expérience utilisateur et à adapter leurs stratégies marketing pour mieux répondre aux intérêts de leur public.

2. Application mobile :

Les applications mobiles peuvent fournir une multitude de données sur le comportement, les préférences et les données démographiques d’un utilisateur. Par exemple, les entreprises peuvent collecter des données sur la fréquence à laquelle les utilisateurs ouvrent l’application, les fonctionnalités qu’ils utilisent, les produits qu’ils consultent et les actions qu’ils effectuent, telles que l’ajout d’articles à un panier ou la réalisation d’un achat. Ces informations peuvent aider les entreprises à comprendre les intérêts de leurs utilisateurs et à adapter leurs messages marketing et leurs offres de produits en conséquence.

3. Courriel :

Les campagnes de marketing par e-mail peuvent fournir des informations sur les messages ouverts, les liens cliqués et les produits ou services qui intéressent le client. Ces informations peuvent être utilisées pour adapter les futurs messages et offres aux préférences du client. En conséquence, la probabilité d’engagement et de conversion peut augmenter.

4. Point de vente :

Un système de point de vente est l’endroit où une transaction a lieu. Il capture des informations telles que les produits achetés, la date et l’heure de l’achat et le montant total payé. Ces données peuvent fournir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients. Les données peuvent être utilisées pour personnaliser les campagnes de marketing et les promotions.

5. Centres d’appel :

Lorsque les clients appellent une entreprise, ils fournissent une mine d’informations sur leurs besoins, leurs préférences et leurs comportements. Les agents des centres d’appels peuvent capturer ces informations et les utiliser pour créer un profil client plus complet.

Source: MarketingCharts. (October 4, 2021). Leading ways to grow or enhance first-party data among advertisers in the United States as of September 2021 [Graph]. In Statista.

4. Exemples de données propriétaires et cas d’utilisation : le ciblage client de Google

Interagir directement avec vos clients fournit des informations précieuses sur leurs préférences et leurs besoins. Ces first-party data, uniques à votre entreprise et provenant directement de vos clients, sont très précieuses. Le Customer Match de Google est un outil publicitaire qui exploite ces données pour vous aider à optimiser vos efforts de marketing. En téléchargeant vos données client propriétaires sur Google et en les comparant aux données utilisateur de Google en toute confidentialité, vous pouvez utiliser Customer Match pour approfondir les relations clients existantes ou en créer de nouvelles sur les propriétés de Google.

Les candidats idéaux pour Customer Match sont les entreprises qui ont de multiples points de contact avec les clients tout au long de leur parcours client. Ces entreprises peuvent utiliser Customer Match pour envoyer des messages personnalisés aux clients qui reviennent et interagir avec de nouveaux segments d’audience basés sur ces clients à forte valeur ajoutée. Cela permet aux entreprises d’optimiser leurs stratégies marketing et d’améliorer leurs relations clients, en tirant le meilleur parti de leurs first-party data.

Pour illustrer le processus d’utilisation du ciblage par liste de clients, considérons un exemple dans lequel vous souhaitez faire la promotion d’un nouveau programme de fidélité auprès de vos clients existants à l’aide de Google Marketing Platform. Il y a plusieurs étapes importantes à suivre, et le diagramme ci-dessous fournit une représentation visuelle de la façon de créer et d’activer cette audience en combinant vos données client avec les données utilisateur de Google.

Source: Google. (n.d.). Activate First-Party Data Using Customer Match.

1. Préparez la liste des données client en suivant les directives de formatage.

2. Hachez les données client avant de les télécharger, ou Google peut les hacher pour vous si elles sont téléchargées sans hachage.

3. Google fait correspondre les données des clients avec leurs données d’utilisateur.

4. Après la correspondance, Google supprime les données client.

5. Après avoir créé le segment Customer Match, utilisez-le pour le ciblage de la campagne.

6. Utilisez les listes de clients correspondants et l’apprentissage automatique de Google pour trouver des audiences similaires.

5. Activation des données propriétaires et du ciblage client de Google

Vous pouvez utiliser les listes d’audience Customer Match à différentes étapes du parcours client pour optimiser votre stratégie publicitaire. Par exemple, vous utilisez Customer Match pour renouer avec votre audience ou exclure les clients qui ne s’engagent pas activement avec votre marque. Cependant, il est important d’éviter de limiter l’impact potentiel de votre audience en utilisant uniquement vos listes pour la suppression ou le ciblage négatif. Cette approche néglige la valeur des données que vous possédez et vous empêche de nourrir vos clients existants.

Considérez l’approche de ciblage basée sur l’entonnoir suivante pour maximiser pleinement la valeur de vos first-party data tout au long de l’entonnoir de vente.

Source: Source: Google. (n.d.). Activate First-Party Data Using Customer Match.

Sensibiliser

Réalisez un rapport d’analyse du profil d’audience pour mieux comprendre votre clientèle actuelle. Utilisez ces informations pour mettre en œuvre des stratégies de ciblage d’audience spécifiques qui peuvent vous aider à atteindre et à engager efficacement votre public cible souhaité.

L’étape de sensibilisation se concentre sur la portée totale de votre public. Ces clients potentiels qui pourraient être intéressés par l’achat de votre produit à l’avenir, mais qui n’ont pas actuellement d’intention d’achat immédiate. Les 2 principales stratégies de ciblage lors de la sensibilisation avec la correspondance client sont de trouver des audiences similaires et d’exclure des audiences similaires. Tout d’abord, vous pouvez utiliser vos audiences pour trouver des audiences similaires. Alternativement, vous pouvez exclure vos audiences pour éviter la surexposition, les messages contradictoires et le gaspillage du budget média.

Influencer la considération

Tirez parti de vos listes de correspondance de clients pour cibler des audiences similaires, qui sont des groupes d’utilisateurs partageant des caractéristiques similaires avec vos clients existants. Étendez votre portée en incluant des audiences similaires dans vos efforts de ciblage sur YouTube, la recherche, le display et Gmail.

Au cours de la phase de réflexion, l’accent est mis sur les publics qui ont manifesté un intérêt spécifique pour votre produit ou service.

Tirez parti des first-party data pour obtenir des informations sur les comportements des consommateurs qui ont exprimé leur intérêt ou envisagent un achat. En combinant ces données avec les puissantes capacités d’apprentissage automatique de Google, vous pouvez identifier et cibler les utilisateurs les plus susceptibles d’être intéressés par votre produit ou service au bon moment. Cela vous permet de présenter votre offre à des clients potentiels au moment optimal de leur processus de prise de décision, maximisant ainsi vos chances de convertir leur intérêt en achat.

Conduisez à l’action

Utilisez les listes de correspondance client pour cibler les consommateurs qui ont manifesté de l’intérêt pour des produits spécifiques ou qui se sont engagés dans des actions indiquant un intérêt pour le produit. Cela vous permet d’adapter vos messages et vos campagnes pour atteindre ceux qui ont démontré une plus grande probabilité d’être intéressés par vos produits ou services.

Dirigez vos efforts vers des audiences qualifiées qui ont manifesté leur intérêt, comme les consommateurs qui se sont inscrits à un essai gratuit ou ont ajouté des articles à leur panier d’achat en ligne.

Utilisez vos listes de ciblage client pour interagir avec ces audiences en diffusant des messages personnalisés qui les encouragent à effectuer un achat. En adaptant votre messagerie à leurs intérêts spécifiques, vous pouvez efficacement nourrir leur intention et augmenter la probabilité de les convertir en clients payants.

Fidéliser

Tirez parti des listes de correspondance client pour cibler vos clients actuels, en créant des listes distinctes pour vos clients les plus engagés. Utilisez des techniques de modélisation pour identifier les clients à forte valeur ajoutée ou à risque d’attrition. Cela vous permet de segmenter votre audience et de diffuser des messages ou des campagnes personnalisés pour interagir efficacement avec votre clientèle existante et optimiser vos efforts de marketing.

L’étape de fidélisation du parcours client consiste à fidéliser les clients existants qui effectuent des achats répétés ou expriment leur intérêt pour d’autres produits ou services proposés par votre entreprise.

Tirez parti de Customer Match pour combiner des données provenant de diverses sources telles que votre application, votre site Web et vos canaux hors ligne, afin de créer une audience de grande valeur. Ciblez ce public avec des messages sur mesure ou du contenu personnalisé lorsqu’il visite votre application ou votre site Web, améliorant ainsi son engagement et sa fidélité.

De plus, vous pouvez également utiliser Customer Match pour cibler les clients périmés ou utiliser des techniques de modélisation pour identifier les clients qui risquent de se désabonner. En adaptant votre messagerie pour encourager le réengagement, vous pouvez efficacement fidéliser ces précieux clients et renforcer leur fidélité à votre marque.

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