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Comment la GMF construit sa Stratégie Data-driven ?

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Depuis 2012, GMF construit étape par étape sa stratégie data. Après une remise à plat du tracking et de son système de collecte de données, l'assureur a procédé à un mapping de toutes les data potentiellement riches en insight... pour une activation media. Retour d'expérience.
ITW : Rogatien Tobossi, Responsable Marketing et Digital chez GFM Assurances

« La maîtrise de la 1st party est le premier objectif à suivre pour mener une stratégie data » souligne Rogatien Tobossi : « Cela permet de mieux comprendre les parcours clients. La data et le programmatique permettent de passer du media planning à une logique d'audience et ce, en nous basant non plus sur des idées a priori mais sur des insights précis [...]. Ainsi, une meilleure segmentation de nos prospects avec l'utilisation d'une seule variable, nous a permis d'augmenter de 20 points le nombre de demandes de devis remplies par des profils qualifiés, à périmètre égal. » L'activation de la 3rd party arrive dans un deuxième temps pour la GMF : « Puisqu'elle n'est pas exclusive, nous ne l'utilisons que sur très peu de points et uniquement pour optimiser nos data propriétaires. »

L'exclusivité, justement, n'est pas l'apanage des données 1st party reprend l'assureur : « La 2nd party data est également d'une grande valeur. Il faut savoir construire un écosystème de partenaires annonceurs, éditeurs, institutionnels pour obtenir des données ultra-qualifiées et quasiexclusives. Il peut s'agir par exemple de sponsoring d'événements dédiés aux agents de la fonction publique en échange de données sur cette cible qui constitue 80 % de nos assurés. »

Aujourd'hui, la GMF est passée à la vitesse supérieure dans l'activation média de ses data, en travaillant les problématiques de scoring : « Nous construisons des modèles pour rechercher des profils similaires à ceux de nos clients, pour déterminer la probabilité qu'un prospect deviennent client [...]. Si nous sommes parvenus à de beaux résultats avec des optimisations très simples, nous sommes persuadés que nous pourrons être encore plus pertinents en cherchant des insights en big data et en utilisant des modèles plus complexes. »

Les prochaines évolutions concerneront également la connaissance client. Un projet qui rencontre encore des obstacles tels que le manque de connectivité des technologies et les modes de fonctionnement très différents des univers on et offline : « La collecte de données sur le digital est principalement fondée sur les cookies, cela complexifie la réconciliation de ces data avec les référentiels clients offline. »

A ceux qui envisagent de se lancer, Rogatien Tobossi conseille de bien maîtriser au préalable la mécanique de l'écosystème programmatique et le rôle de chaque partie prenante « au risque de ne rien apprendre de vos tests [...]. Cela peut paraître complexe mais il ne s'agit finalement que d'automatiser les process et d'injecter plus de data, plus d'intelligence dans les campagnes. »

Quid de la qualité ?

Si la capacité de ciblage est l'avantage n°1 du programmatique, la qualité de la data reste un grand challenge à relever, quelle qu'en soit la provenance.
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Plébiscitée pour sa récence et sa fiabilité, la 1st party est très majoritairement satisfaisante. Les notes sont moins favorables en revanche pour les données issues de DMP ou pour les 2nd party, voire médiocres pour les données 3rd party. Fournisseurs de technologies, de data tierces, éditeurs et autres parties prenantes du marché de la data pourraient capitaliser sur ce potentiel puisque 85 % des annonceurs se déclarent être prêts à payer plus cher une data dont ils auraient l'assurance de la qualité

Quels sont, pour votre entreprise, les défis à relever pour initier ou poursuivre sa stratégie ''data marketing'' ?

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Il semble que le ''traitement de la donnée'' soit un obstacle que les annonceurs ne sont pas encore parvenus à contourner tout à fait. Faute d'outils à disposition en interne ? De ressources humaines ?

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Nous l'avons vu plus haut, la maturité de l'offre éditeur a accompagné l'adoption du programmatique... et il en est de même pour la data ! Nous pouvons observer ici que le Top 2 des données commercialisées par les éditeurs répond en écho à celui des données les plus utiles aux annonceurs : navigation/comportementale et géolocalisation/géographique.

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Pour les éditeurs, le principal avantage tiré de la data est ''augmenter la valeur des inventaires, des CPM'' (76 %), ce qui est également celui qu'ils attribuent au programmatique ! Rappelons, en effet, qu'ils ont majoritairement choisi ''augmenter mes revenus publicitaires'' (74 %) et ''augmenter la rentabilité de mes inventaires'' lorsqu'ils étaient interrogés sur les bénéfices de l'automatisation des process de vente. La donnée apparaît encore une fois comme inhérente au programmatique.

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Pour répondre à une demande forte en matière de data, les éditeurs sont nombreux (45 %) à s'être équipés d'une DMP, et cela depuis 1 à 3 ans pour 58 % d'entre eux. Si cela ne concerne pas encore la majorité des répondants, cela ne devrait tarder puisque ''le projet est en cours'' pour 63 % des non-équipés.

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Des obstacles se trouvent cependant sur la route des éditeurs. En 1er lieu, le ''data leakage'' ou ''fuite des données'' pour 52 % d'entre eux, puis la complexité de la réglementation et la difficile gestion des sujets de respect de la vie privée des internautes.

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Si le fait que 76 % des répondants utilisent la data ''avant la campagne, pour cibler'' paraît évident après la lecture des précédents paragraphes de ce rapport, certains annonceurs (16 %) l'estiment plus utile encore post campagne, principalement pour obtenir des insights et affiner la stratégie (63 %). 8 % déclarent enfin que la data leur est tout aussi nécessaire en amont qu'en aval des campagnes.

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