L’ère des cookies est révolue. Place à l’ère de la donnée pour une stratégie data-driven incontournable. Le retrait progressif des cookies tiers bouscule le monde de la publicité digitale. Pour autant, cette transition peut être une opportunité de croissance pour les marques qui sauront miser sur la data. Quelles sont donc les marches à suivre pour réussir sa mue data et doper ses résultats ?
Les 3 étapes clés pour bâtir une stratégie data-driven performante
1. Mettre en place une stratégie data-driven pour piloter vos campagnes marketing
Jusqu’à présent, les cookies third-party traquaient automatiquement les internautes. Ils fournissaient des informations précieuses pour comprendre son audience et mesurer l’impact de ses campagnes publicitaires.
Désormais, ces cookies disparaissent progressivement. Dès lors, comment faire pour continuer à tracker l’efficacité de ses actions marketing ? La solution réside dans les first-party data, ou données propriétaires.
Celles-ci sont collectées grâce à la relation directe nouée avec les clients. Elles permettent de nourrir les algorithmes d’intelligence artificielle de Google. Ainsi, l’IA peut modéliser le comportement des internautes sur son site web ou application mobile. Et cela donne accès à des mesures de conversion très fiables.
Surtout, en fournissant des données de qualité à l’IA, les publicités diffusées seront beaucoup plus pertinentes. Le ciblage sera affiné.
Néanmoins, ces données first-party sont souvent éparpillées dans différents silos (CRM, data warehouse…). Pourtant, 90 % des spécialistes du marketing les jugent cruciales. Mais seuls 33 % arrivent à les exploiter efficacement.
Pour centraliser et valoriser ces données, des outils tels que Google Ads Data Manager sont d’une aide précieuse. Ils simplifient leur gestion et activation via l’IA. Résultat : un meilleur ciblage des campagnes et des mesures de performance optimisées.
2. Mettre en place un tag management pour un tracking optimal
Les data propriétaires sont la clé pour alimenter les algorithmes. Mais encore faut-il pouvoir les collecter facilement !
Pour cela, le tag management est incontournable. Il s’agit d’insérer des balises de tracking au sein même du code source de son site web ou de son application.
Ces tags vont permettre de suivre finement l’activité des utilisateurs : pages vues, clics, actions, etc. Autant de data précieuses pour comprendre leur parcours et leurs intérêts.
Jusqu’à présent, mettre en place ces tags était complexe. Cela demandait des compétences techniques avancées. Heureusement, Google Tag Manager change la donne en simplifiant considérablement leur déploiement.
Concrètement, GTM intègre une balise universelle sur l’ensemble des pages du site. Ensuite, il suffit de gérer les tags via une interface visuelle simple. Plus besoin de passer par le développeur à chaque fois !
Résultat : un tracking puissant pour collecter un maximum de signaux utilisateurs, sans effort technique. De quoi mieux comprendre son audience pour la cibler au plus juste.
3. Entraîner son IA avec des données propriétaires riches
Plus on fournit de données propriétaires à son IA, meilleures sont ses performances. Certains annonceurs craignent de perdre le contrôle de leurs données précieuses. Pourtant, ce n’est pas le cas avec les technologies d’IA responsables.
Chez Google, seules des données de conversion agrégées et anonymisées sont utilisées. L’objectif est d’améliorer les algorithmes pour l’ensemble des clients, pas d’exploiter les data de chacun.
Les données propriétaires de chaque annonceur restent parfaitement sécurisées. Et ce sont justement elles qui permettent à l’IA de s’améliorer constamment.
Plus l’IA sera nourrie avec des volumes importants de données de qualité, meilleurs seront ses résultats dans le ciblage et les prédictions.
L’entreprise Swapfiets a parfaitement compris cet enjeu. En combinant ses objectifs marketing à ses données online et offline, elle a augmenté de 36 % l’acquisition de nouveaux clients via l’IA.
Une croissance durable est garantie par une stratégie data-driven basée sur les données propriétaires et l’IA. Il est temps d’opérer sa mue pour collecter, centraliser et activer la data au sein de son organisation. Les résultats suivront.