Pourquoi la conformité à la confidentialité des données devrait être une priorité commerciale urgente en 2022 et au-delà
Publié: 2022-06-04La confidentialité des données n'est plus quelque chose que les spécialistes du marketing peuvent considérer comme bon leur semble s'ils ont le temps, l'envie ou une mission d'entreprise. Alors que les géants de la technologie déploient des solutions de confidentialité et que la législation prend de l'ampleur au niveau des États et au niveau fédéral, la façon dont les marques sont habituées à cibler les clients et à suivre les performances évolue rapidement.
Ces deux éléments cruciaux du marketing moderne sont sous le feu des critiques. Nous appellerons le premier identité : comment les spécialistes du marketing utilisent les informations personnellement identifiables (PII) et d'autres signaux pour créer des audiences, cibler des campagnes, etc. La deuxième composante est la mesure. Les informations tirées des données de performance sont le principal moyen pour les entreprises d'évaluer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas dans leur stratégie marketing.
Ensemble, l'identité et la mesure créent la boucle de rétroaction que nous utilisons pour optimiser les campagnes marketing, allouer efficacement le budget, cibler les bons publics, etc. En bref, l'interaction entre l'identité et la mesure est à la base de ce que nous appelons le marketing à la performance. Et cette boucle de rétroaction se brise, rapidement.
Vos équipes marketing doivent évoluer, pas seulement réagir, si vous souhaitez conserver un avantage concurrentiel. Il est temps de donner la priorité au respect de la confidentialité et d'être proactif pour définir un nouveau cap afin que votre entreprise soit prête pour l'avenir.
Les restrictions sur les données marketing se durcissent : changements de plate-forme et législation
Les plates-formes technologiques continuent de déployer des changements radicaux dans la manière dont les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données pour cibler les clients et mesurer les performances, et cela ne ralentira pas de sitôt.
D'Apple à Facebook, des batailles publiques et de nouvelles initiatives en matière de confidentialité pour une année 2021 mouvementée. Certaines des annonces clés incluent :
- Apple a lancé iOS 14.5, y compris le nouveau AppTrackingTransparency (ATT), qui oblige les utilisateurs à accepter l'accès aux données par les applications
- Facebook a supprimé sa fenêtre d'attribution de 28 jours et a limité les spécialistes du marketing à une fenêtre d'attribution de 7 jours et est passé à des conversions modélisées, qui se sont ensuite avérées sous-déclarées d'environ 15 %.
- iOS 15 d'Apple a ajouté de nouvelles fonctionnalités de confidentialité qui ont principalement affecté le marketing par e-mail
- Google a continué à développer des solutions de confidentialité dans le Privacy Sandbox, mais a annoncé qu'il retardait la suppression des cookies tiers dans Chrome jusqu'en 2023 et qu'il remplaçait sa proposition Federated Cohort Learning of Cohorts par l'API Topics.
Mais ce ne sont pas seulement les plates-formes qui ciblaient la manière dont les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données des consommateurs. En 2022, une nouvelle législation sur la confidentialité au niveau des États entrera en vigueur en Californie, au Colorado et en Virginie, tandis que d'autres États, dont New York, la Floride et Washington, ont des projets de loi actifs sur la confidentialité.
Source : Le New York Times
La California Privacy Rights Act (CPRA) en particulier étendra et clarifiera la California Consumer Privacy Act (CCPA), en répondant aux questions sur les informations personnelles identifiables (PII) et la collecte de données qui étaient sujettes à interprétation. Les lois californiennes sur la protection de la vie privée sont déjà les plus strictes du pays, et ces changements, qui entreront en vigueur en tant que loi le 1er janvier 2023, renforcent les limites sur le partage de données et la manière dont les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données personnelles sensibles.
Bien qu'il soit peu probable que nous voyions une législation fédérale adoptée en 2022, les législateurs ont introduit la "Loi sur l'interdiction de la publicité sous surveillance" qui vise à interdire aux annonceurs de cibler des publicités basées sur des données personnelles telles que la race, le sexe et la religion.
L'époque où l'on attend et voit ce qui se passe est révolue. N'attendez pas d'être obligé de vous conformer. Si vous comptez sur de petits ajustements et que vous espérez conserver l'ancienne méthode d'utilisation des données pour cibler les audiences et mesurer les performances, il est temps d'être proactif si vous souhaitez préparer votre entreprise au succès et conserver un avantage concurrentiel dans le respect de la vie privée. premier monde.
Une solide stratégie de données de première partie n'est plus négociable pour votre entreprise
À ce stade, vous avez probablement entendu dire que vous devez investir dans une stratégie de données de première partie au moins autant de fois qu'on vous a dit de manger vos légumes ou de faire 10 000 pas quotidiens. C'est avec raison.
À mesure que les cookies tiers disparaissent, les données de première partie offrent une alternative viable pour que vous puissiez continuer à diffuser des publicités pertinentes aux bonnes personnes. En effet, partagés de manière volontaire et consensuelle, ils sont à la fois plus précis et peuvent être le moyen de construire une relation plus forte, basée sur la confiance, avec vos clients.
Étant donné que les données de première partie sont collectées sur le canal appartenant à une marque, soit passivement via quelque chose comme une adresse IP, soit activement via une soumission de formulaire, les avantages de votre entreprise doivent gagner l'accès à ces données directement, avec le consentement du client.
Source : Groupe de conseil de Boston
Cela signifie investir à la fois du temps et de l'argent dans les stratégies de collecte, la technologie, etc. Les marques n'ont souvent pas fait les calculs de base pour soutenir l'investissement dans la stratégie de données de première partie. Vous devez calculer la valeur des données de première partie par rapport à la valeur à vie du client pour comprendre ce que votre entreprise est prête à payer pour acquérir ces informations.
L'un des moyens les plus courants pour les marques de collecter des données de première partie consiste à proposer des remises au point de vente. Mais une stratégie de données de première partie mature comprend des campagnes d'entonnoir supérieur où un échange de valeur dans les deux sens peut se produire : les consommateurs peuvent échanger leurs données contre des expériences, comme un contenu interactif, un accès exclusif ou un soutien à une cause sociale.
Il existe trois types généraux de stratégie de collecte de première partie à considérer :
- Observation : créez des expériences sur site qui donnent un aperçu du comportement des clients. Encouragez les états de connexion persistants et permettez aux spécialistes du marketing de connecter le contenu de l'entonnoir supérieur aux conversions à l'aide de cadres plus robustes.
- Déclaration : créez des expériences de contenu interactif qui offrent des recommandations personnalisées de produits/services en échange d'informations telles que des adresses e-mail et des paniers complétés.
- Même échange : ciblez l'établissement de relations à long terme et la collecte de données de première partie via des programmes de récompenses, des points de fidélité, des expériences VIP ou des promotions.
La bonne nouvelle est que vous disposez probablement déjà d'une bonne quantité de données de première partie facilement disponibles dans un système de point de vente ou de CRM. Dans de nombreux cas, les informations se trouvent déjà dans un système de point de vente ou CRM. Mais il ne suffit pas d'avoir les données, il faut pouvoir les utiliser.
Vous devez prendre le contrôle de votre mesure et moins dépendre des plateformes
Les marques qui continuent de dépendre de plates-formes telles que Google et Facebook n'obtiennent plus une image complète de leurs performances, et cela ne fera qu'empirer. Il est temps de prendre la mesure entre vos mains. Si vous comptez uniquement sur des plates-formes, vous ne pourrez pas comprendre l'image complète de vos performances.
Alors, que pouvons-nous faire si nous ne pouvons pas faire confiance à l'attribution déterministe ? Mettez en œuvre des solutions de validation telles que les tests d'incrémentalité tout en tirant parti d'outils de plate-forme utiles tels que les salles blanches qui peuvent nous aider sans retomber dans la dépendance à la mesure de la plate-forme, alors ne jetez pas le bébé avec l'eau du bain.
Les tests d'incrémentalité vous aident à comprendre l'impact réel de vos annonces en supprimant les conversions qui se seraient produites de toute façon. Pensez-y comme ceci : si quelqu'un reçoit une publicité sur Facebook et effectue un achat, Facebook attribuera la vente à votre publicité. Mais que se passerait-il si cette personne allait déjà acheter ? Vous n'obtenez pas une vue totalement précise de l'impact de vos annonces sans supprimer ces conversions.
Source : AppsFlyer
Comprendre l'incrémentalité a toujours été un élément important d'une approche de mesure mature, mais cela devient crucial car nous sommes obligés de nous appuyer de plus en plus sur des modèles et de continuer à lutter pour comprendre l'influence et l'attribution cross-canal. Des tests d'incrémentalité robustes peuvent vous aider à valider les données de performances modélisées et à obtenir une image plus claire de la manière dont vos campagnes affectent l'ensemble du parcours client.
Étant donné que les tests d'incrémentalité sont lents à voir les résultats, ont un coût pour les objectifs commerciaux (conversions, revenus) et mesurent un instantané dans le temps, nous nous sommes tournés vers la modélisation des médias mixtes (MMM) comme élément clé de l'équation de mesure dans une confidentialité. -premier futur.
Un bon MMM prédit avec précision les résultats sans utiliser de données individuelles, mais traditionnellement, il était trop lent pour générer des informations exploitables en temps réel et axées sur le recul plutôt que sur l'avenir. Nous avons construit un modèle de médias mixtes à grande vitesse appelé Growth Planner dans le cadre de notre plateforme marketing Polaris pour relever à la fois les défis de la confidentialité et l'actionnabilité.
Le planificateur de croissance prévoit l'année entière d'un client pour trouver l'investissement optimal du budget disponible pour atteindre les objectifs de revenus, puis indique à nos experts comment investir jusqu'à la tactique, le canal, le mois/la semaine/le jour spécifiques. Nous nous assurons que le modèle fonctionne et continuons à l'améliorer grâce à des tests d'incrémentalité rigoureux et continus.
En fin de compte, vous devez comprendre les performances réelles de votre marketing et, plus important encore, son impact global sur la croissance de l'entreprise. Cela n'arrivera jamais si vous restez dépendant des plateformes.
Le changement apporte de l'incertitude, ce qui peut être effrayant. Nous avons compris. Mais le changement apporte aussi de nouvelles opportunités. La confidentialité des données n'a pas à être catastrophique pour le marketing si vous êtes prêt à adopter une nouvelle méthode de marketing à l'avenir. Mais vous devez commencer maintenant si vous voulez saisir l'avantage concurrentiel.