Cet article est la retranscription écrite d’une capsule audio diffusée lors de la 2e édition des Audio Days. Pour en savoir plus sur cet évènement, rendez-vous sur audio-days.com. Vous pouvez également écouter la capsule à la fin de cet article.
Bonjour à toutes et à tous. Je suis Vincent Luciani, co-fondateur et CEO d’Artefact, une société de conseil qui est spécialisée dans la transformation data des entreprises. Je vais vous parler de data et d’analytics, et des grands enjeux pour 2022.
La First Party Data et l’importance de la collecte.
L’année 2021, pour nous, c’est clairement une année qui est une année de transition avec une augmentation de la maturité dans notre secteur de la donnée. Ce sont trois types de maturité. Déjà celle des entreprises. On se rend compte que la donnée d’entreprise devient absolument stratégique. Cette année, 90% des entreprises ont procédé à des recrutements dans la data, d’après une enquête qui a été faite par la mission numérique des grands groupes.
Ensuite, celle des citoyens et des consommateurs. Je pense qu’il y a une prise de conscience des gens, notamment sur l’importance de la protection des données. On l’a vu cette année, il y a eu des témoignages très médiatisés sur, notamment, les dangers des fake news et les effets d’enfermement dans les bulles. Il y a une augmentation de la maturité des consommateurs, et des citoyens.
Le troisième type de maturité, c’est la maturité des pouvoirs publics et la régulation. On voit le GDPR qui continue à faire des émules à travers le monde, notamment aux US, avec la déclinaison du CCPA en Virginie et dans l’Etat du Colorado, et même en Chine, où il y a eu la mise en œuvre du PIPL, qui est l’équivalent du GDPR chinois, entré en vigueur le 1er novembre dernier.
Donc, les tendances qu’on observe s’inscrivent dans un cycle d’évolution, avec à la fois des avancées technologiques, associées à un plus fort respect de la protection des données.
La première tendance que je vais commenter, c’est suite à cette évolution, la nécessaire maîtrise de ce qu’on appelle les données first party. Puisqu’il devient absolument fondamental de pouvoir s’appuyer sur de la donnée propre, consentie et maîtrisée. Cette maîtrise de données first party va passer par deux choses : de la collecte et des nouveaux outils. C’est d’abord, collecter plus de données. En effet, la third party va disparaître. Les trois principaux navigateurs qui étaient utilisés dans le monde ont supprimé, ou vont supprimer, l’utilisation de cookies third party. On s’attend donc à une collecte de plus en plus importante via des programmes innovants. On peut citer par exemple McDonald, qui a fait de son opération Monopoly annuelle, un programme 100 digital, qui oblige à la création d’un compte sur l’app McDo+, où on peut scanner ses vignettes pour connaître ses gains. Donc, c’est à la fois plus de collecte first party avec des produits innovants et à la fois des nouveaux outils. Donc là, l’outil de prédilection, c’est la fameuse CDP, la Consumer Data Platform. Pour nous, la CDP chez Artefact, c’est avant tout un framework qui est un framework ambitieux pour collecter, stocker et gérer les audiences et les activer.
Aujourd’hui, je pense qu’il n’y a aucune techno qui peut satisfaire à 100% l’ambition, donc il faut faire de l’assemblage. On s’appuie beaucoup sur la stack Google, où on a construit une offre qui s’appuie sur la suite Marketing Platform, et qu’on complète avec des technos comme par exemple Tealium ou Treasure Data (il y en a beaucoup d’autres…). Il y a deux points qui me paraissent importants sur la CDP.
La première, c’est sur la collecte. Ça va devenir indispensable de passer par ce qu’on appelle des data clean room pour ingérer, traiter la donnée média afin de respecter la privacy et le consentement. Chacun des grandes Suites à la sienne : Google avec ADH, Amazon avec Marketing Cloud, Facebook avec Advanced Analytics.
Le dernier point, c’est qu’on pense qu’il y a certaines grandes fonctionnalités qui doivent être construites en interne. On a lancé et construit une approche qui s’appelle Audience Engine, qui permet de piloter soi-même ses audiences par-dessus la CDP. Par exemple, on a construit cette Audience Engine pour des groupes comme Reckitt ou Samsung.
L’évolution de la mesure de la performance
Une des applications concrètes qui va dans un axe important pour 2022, c’est que la mesure de la performance va évoluer.
En effet, historiquement, on s’est beaucoup basé sur ce qu’on appelle la mesure déterministe qui était basée sur des identifiants, donc principalement les fameux cookies tiers qui vont disparaître. La fin des cookies tiers va rendre progressivement moins pertinente les approches de mesures classiques. Elles vont bien sûr continuer à fonctionner sur un scope réduit, dans les Walled Garden. C’est-à-dire qu’on va avoir une mesure de la performance chez Facebook, chez Amazon, chez Google, notamment avec l’approche cross device qui va être mise en œuvre via Google X4. Mais elle va être moins pertinente pour avoir une vision transverse. Donc, on s’attend à une augmentation de la mesure qu’on appelle probabiliste, qui consiste à relier les performances historiques de façon mathématique pour relier les ventes avec les actions commerciales.
Cette mesure de performance a l’immense avantage d’être exhaustive, c’est-à-dire qu’on peut théoriquement relier toutes les actions commerciales et toutes les ventes.
Or, ces approches sont intéressantes, mais elles sont encore imparfaites. On a plusieurs problèmes. Par exemple, la granularité de cette mesure. C’est difficile d’avoir des informations pertinentes et c’est aussi très lourd. On a beaucoup de données pour entraîner les modèles. Il faut souvent de trois à six mois pour actualiser un modèle.
Troisième problème, c’est l’explicabilité. Là-dessus, le gros challenge, c’est que ces modèles sont en grande partie basés sur des corrélations historiques entre des ventes et des dépenses. Corrélation n’entraîne pas nécessairement causalité. Je vous donne un exemple : il y a une très forte corrélation entre le nombre de décès annuels dans une piscine et le nombre d’apparitions de Nicolas Cage dans un film. Mais c’est très dur de trouver un lien de cause à effet.
Pour tenter de résoudre tous les problèmes, Artefact a ouvert un centre de recherche en partenariat avec Google et l’Université de Boston, pour construire justement des nouveaux modèles. On a des axes de recherche qui sont très prometteurs. On a notamment testé une approche avec le groupe Reckitt Benckiser. On a utilisé des réseaux bayésiens qui sont construits sur des analyses de probabilités, qui peuvent être basées sur des données très granulaires qui sont rapides à entraîner et très compréhensibles pour des équipes sur le terrain, sans forcément avoir une expertise avancée en data science.
La convergence entre les ventes et le marketing grâce à la data
Donc, ces liens plus fins entre les ventes et marketing m’amènent justement à développer la troisième partie, qui sont la convergence entre les ventes et le marketing grâce à la data. Cette convergence, ça fait plusieurs années qu’on en parle, mais c’est la première fois qu’on observe une convergence des équipes. J’ai beaucoup d’exemples en Asie. On a des clients pour qui le canal e-commerce peut représenter jusqu’à 60% à 70% de leurs ventes. La particularité là-bas, c’est que les plateformes type tmall, jd.com englobent à la fois la négociation, je dirais traditionnelle, des distributeurs, où on va gérer les conditions de vente, les investissements promos, l’évolution de l’assortiment, et on va aussi s’occuper de l’investissement média. Ça veut dire que les marques doivent intégrer dans leurs discussions, avec ces plateformes, des équipes commerciales mais aussi des équipes média, et de plus en plus de compétences autour de la data et la tech. D’où la convergence des équipes.
Les premiers use case de cette convergence. C’est avant tout sur ce que j’appelle le Retail Media. Donc, le Retail Media, c’est utiliser le budget d’une marque pour aller faire de la promotion sur l’espace d’un distributeur, en utilisant notamment fortement la donnée des clients et des prospects, grâce à la base de fidélité du distributeur.
On s’attend à une accélération très forte du digital très marketing. En effet, si je compare aujourd’hui les budgets trade marketing et les budgets marketing traditionnels sont à peu près de même taille. Mais là où la digitalisation du média est de 50%, c’est à peine de 10% sur le trade marketing. Donc déjà, on s’attend à un très fort rattrapage. Ce rattrapage se pérennise, notamment cette année, grâce à une explosion des plateformes technologiques, qu’on appelle Retail Tech. Il y a par exemple celle de Carrefour, qui est sortie en 2021 avec Linxe, où Artefact est d’ailleurs un des partenaires officiels, et où on opère des campagnes pour des grandes marques comme Unilever. Linxe utilisent des plateformes ouvertes comme LiveRamp et Google, Walmart Connect aux US. Cette technologie permet justement d’accélérer la digitalisation des budgets très marketing.
Ce qui est intéressant, c’est qu’au-delà du retail média, on voit aussi d’autres use cases très intéressants et très prometteurs apparaîtrent autour de la collaboration entre les marques et les retailers. Tout ce qui concerne la gestion de la catégorie, comme la promotion personnalisée, la gestion de l’assortiment, le pilotage du prix ou encore l’intégration de la supply chain avec une logique intéressante de VMI, où demain la marque peut opérer une partie de la supply chain du distributeur. Donc, on voit vraiment cette convergence grâce à la data entre le sales et le marketing de façon très prometteuse.
En conclusion, je voudrais ouvrir le débat sur la culture data dans les entreprises. On voit aujourd’hui une amélioration significative de la maturité des entreprises sur ces sujets. Je dirais que les équipes cœur sont maintenant en place, et il est temps de former le reste de l’organisation. C’est ce qu’on appelle chez Artefact : la démocratisation de la donnée.
La demande en experts data et en particulier data analyst, qui sont des experts de la manipulation, la compréhension des données et la mesure, explosent ! Selon l’APEC, là où la demande en data scientist entre 2020 et 2021 a doublé, la demande en data analyst a quadruplé. Donc, on voit bien, aujourd’hui, qu’on étend le cercle de connaissances, au-delà d’un cercle pur d’experts pour aller toucher vraiment le reste de l’organisation. D’ailleurs, c’est pour répondre à ce besoin qu’on a créé chez Artefact notre Artefact School of Data, notamment pour aider les gens qui sont en situation de reconversion, qui souhaitent se former aux métiers de la donnée pour retourner dans leur métier de départ.
Je vous remercie pour votre attention. Je vous souhaite à tous beaucoup de succès dans vos projets data. Avec cette année, deux mots-clés à retenir : la responsabilité et la démocratisation.
Comme ce média Decriiipt, les Audio Days sont une création originale de notre Groupe Iteractii et de Intuiti, avec le soutien de supers partenaires et sponsors. Vous souhaitez nous écrire ? Envoyez-nous un mail à l’adresse contact@groupe-iteractii.com.
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