Si vous travaillez dans le marketing digital, vous avez certainement entendu parler des « Data Clean Room ».
En général, le concept est évoqué lorsque la conversation s’oriente sur les données propriétaires (first party), les normes RGPD, la disparition imminente des cookies, etc.
Suivez le guide !
Une data clean room est un environnement qui permet à deux parties de partager des données sur leurs utilisateurs, de manière sécurisée & anonyme. Le but est de réaliser des analyses destinées à améliorer la stratégie marketing et publicitaire d’un annonceur.
En d’autres termes, une data clean room permet à un annonceur de « mixer » sa donnée de première main (first party) avec les données ultra-sensibles d’un autre partenaire, (comme Google, Facebook ou Amazon) pour porter un éclairage nouveau sur l’efficacité de ses campagnes et le profil de ses audiences cibles.
En combinant des ensembles de données anonymisées avec celles de leurs partenaires, les marketeurs peuvent casser les silos et obtenir une vue plus globale du parcours client, une meilleure compréhension de leur attribution média, et réaliser une segmentation plus pertinente de leurs audiences…
Une data clean room agit comme un « territoire neutre » entre deux parties qui veulent combiner leur données, de manière sécurisée et confidentielle. Pour utiliser une analogie, une data clean room est un peu la « Suisse » des données.
À aucun moment, aucune des parties n’a besoin de manipuler les données de l’autre. De plus, de telles infrastructures technologiques permettent de prévenir toute fuite de données confidentielles (data leakage).
Et pour éviter toute fausse note, la data room va filtrer en amont toutes les données sensibles et appliquer un certains nombre de règles pour s’assurer que la confidentialité des utilisateurs est respectée à 100%.
Si on prend l’exemple de ce que fait Google avec sa data clean room Ads Data Hub, on voit que sont mis en place 3 principes quigarantissent la confidentialité des données :
Depuis le début, les data clean room (proposées d’abord par les GAFAM), se destinent surtout aux grand annonceurs. En effet, l’implémentation reste encore quelque peu « pénible ».
Il suffit de regarder l’écosystème nécessaire pour utiliser la solution ADH de Google pour comprendre que ce n’est pas à la portée du commun des mortels.
Il est donc impensable de pouvoir utiliser ces data clean rooms sans une solide équipe d’analystes et de data scientists, rompus à la business intelligence et les requêtes SQL… Le regard d’un spécialiste média / marketing est aussi recommandé, afin de pouvoir donner le sens commercial nécessaire à l’utilisation de la donnée.
Voici plusieurs exemples de ce que permet de faire une data clean room pour un annonceur.
C’est Google qui a initié le mouvement des « data clean room » en 2017, avec le lancement de ADH (Ads Data Hub).
Avant ADH, les annonceurs et leurs agences demandaient à ce que des pixels soit implémentés dans leurs campagnes. Ces snippets de code collectaient directement de la donnée, à des fins de mesure (combien de fois ma publicité a été vue ? Combien de fois a-t-elle était vu à 100% ? Combien de clics ont été réalisés ? etc.)
Cette pratique, qui permet finalement à des tiers de collecter des données directement depuis la plateforme, peut représenter un risque de sécurité :
D’autant que le « piggybacking » était légion ; c’est à dire qu’un pixel pouvait en « embarquer » d’autres, rendant ainsi la collecte d’informations très opaque, même pour YouTube lui même.
Par conséquent, Google a décider d’interdire tout simplement l’utilisation de pixels de tracking tiers sur sa plateforme YouTube.
Dans la même lancée, Google a également retiré les User ID de son ad server, Campaign Manager, ce qui empêche les annonceurs d’analyser chaque utilisateur individuellement, s’ils le souhaitent.
Avec tous ces changements, la publicité digitale s’est retrouvée « déshabillée » d’un grand pouvoir : celui de livrer une mesure granulaire de l’efficacité publicitaire et du profil d’audience touchée.
Il a donc fallu fournir aux annonceurs un autre moyen de mesurer leurs campagnes, avec plus de granularité, sans pour autant prendre le risque d’exposer de la donnée confidentielle.
C’est ainsi que Ads Data Hub, première Data Clean Room dédiée à la publicité digitale, a vu le jour.
Aujourd’hui, les clean data room ne sont plus l’apanage des GAFAM.
Les grandes enseignes de la distribution, comme Carrefour, Target aux Etats-Unis, voire des acteurs comme Disney proposent eux aussi des clean data rooms aux marques qui les payent pour utiliser leurs données pour faire de la publicité (retail media).
Certaines entreprises comme Habu, InfoSum et Snowflake proposent des plateformes de clean data room, utilisées par ces acteurs hors GAFAM, qui permettent alors à deux entités de partager leurs données, tout en respectant la confidentialité des données.
Pour les annonceurs, le véritable enjeu derrière le concept de data clean room : celui de combiner leurs données avec celles d’autres partenaires pour collecter plus d’insights, en vue d’optimiser leurs investissements média.
Les annonceurs peuvent ainsi mieux préparer, activer et mesurer leurs campagnes publicitaires en utilisant des signaux riches.
Pour voir un cas d’usage de A à Z d’une data clean room, je vous invite à visionner la vidéo suivante de MightyHive, qui relate l’étude de cas d’un annonceur ayant utilisé Ads Data Hub pour mieux mesurer et optimiser son budget publicitaire.
Une data clean room est un environnement qui permet à deux parties de partager des données sur leurs utilisateurs, de manière sécurisée & anonyme.
Le but d’une data clean room est de réaliser des analyses destinées à améliorer la stratégie marketing et publicitaire d’un annonceur.
Parmi les data clean romm existantes, on peut citer :
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