Ben Mazue

The Rundown : L’espoir, le battage médiatique et la réalité des salles blanches de données

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Compte tenu des préoccupations persistantes en matière de confidentialité des données, il peut sembler que tout le monde dans la publicité croit en l’utilisation d’une salle blanche de données de nos jours. Mais, en réalité, ils ne sont pas si populaires.

En fait, plus de la moitié (53 %) des 266 professionnels du marketing interrogés par la société de salles blanches de données Habu ont déclaré n’en avoir jamais utilisé.

En termes simples, les salles blanches de données sont loin d’être adoptées en masse malgré leur omniprésence dans le lexique marketing aujourd’hui – un point qui ne devrait surprendre personne. La plupart des spécialistes du marketing ne sauraient pas quoi faire d’une salle blanche de données s’ils en avaient une.

« Du point de vue de la salle blanche, deux choses que nous savons être vraies sont que la confidentialité et la décentralisation des données qui alimentent notre industrie ne vont pas disparaître de sitôt », a déclaré Tim Norris-Wiles, directeur général international chez Habu. « Cela étant dit, la plupart des publicités numériques manquent actuellement de clarté, contrairement à toute technologie ou sous-catégorie individuelle. Il y a beaucoup de choses en suspens, ce qui rend difficile pour les marques de savoir où investir leur temps, leur argent et leur stratégie de peur que les poteaux de but ne bougent.

Donc, les spécialistes du marketing ne sont vraiment pas mieux lotis maintenant qu’ils ne l’étaient avant l’arrivée des salles blanches ?

Ouais, toute la situation ressemble un peu à un oxymoron. Les salles blanches de données étaient censées apporter une certaine clarté à ce qui devenait une manière très opaque de cibler et de mesurer les publicités au lieu d’une adressabilité brutale par des tiers, et pourtant, fournir de la clarté est la dernière chose que ces technologies ont faite. Le marché est inondé de solutions prêchant différentes approches pour le même objectif : faire évoluer l’utilisation de l’identité dans le respect de la vie privée. Ici, trier le bon grain de l’ivraie est un défi technique et de planification d’entreprise. Ce serait déjà assez difficile sans le fait que chaque annonceur, éditeur et fournisseur de logiciels définit l’identité et les audiences légèrement différemment. Et ce n’est que pour les spécialistes du marketing qui ont déterminé comment créer des audiences adressables au-delà du rudimentaire. Il y en a beaucoup d’autres, cependant, qui ne sont même pas prêts à recevoir les clés de ce type de technologie.

« La réalité est que la plupart des spécialistes du marketing, si nous sommes honnêtes, n’ont jamais eu à définir eux-mêmes ces audiences, et encore moins à suivre les performances, etc. tout au long du cycle de vie des médias », a déclaré Kevin Bauer, responsable de la stratégie des données et de l’identité chez Prohaska Consulting. . « Historiquement, ils ont juste fait tout ce que le jardin clos (c’est-à-dire Facebook, etc.) leur a dit de faire, sans vraiment prendre le temps de le comprendre profondément. »

À bien des égards, le vrai problème est de savoir comment les spécialistes du marketing possèdent ces relations de salle blanche au lieu d’être le partenaire silencieux

Jusqu’à présent, les spécialistes du marketing n’avaient pas vraiment à penser aux salles blanches de données. Ils ont dû les utiliser, bien sûr. Quiconque a dépensé de l’argent sur Facebook, Amazon ou Google au fil des ans l’aura fait. Mais dans ces cas, ces entreprises ont exercé tout le contrôle sur ce qui s’est passé dans ces environnements. Les spécialistes du marketing devaient simplement suivre le courant. De nos jours, ils ne peuvent pas être aussi passifs. Ils doivent posséder au moins la moitié de ces relations. Certes, ce n’est pas nécessairement avec les plates-formes. C’est plutôt avec les dizaines de solutions tierces qui ont émergé au fil des ans. Néanmoins, il s’agit d’un changement radical dans la façon de planifier, de prévoir, d’évaluer et d’opérationnaliser la prise de décision, a déclaré Bauer. Regardez les changements que la chaîne de pharmacies de détail appartenant à Walgreens Boots a dû subir pour utiliser une salle blanche de données à titre de preuve. Son équipe marketing s’est ainsi beaucoup rapprochée de son équipe data.

« La clarté d’une solution de salle blanche est directement proportionnelle à la clarté et à la maturité de la construction d’audiences adressables au-delà de ‘tous les humains’ ou des ‘personnes qui mangent du fromage' », a poursuivi Bauer. « Jusqu’à ce que les marques gagnent en maturité dans la détermination de leurs propres données et taxonomie d’identité, il sera plus difficile de comprendre comment tirer parti de solutions logicielles tierces de concert avec d’autres partenaires commerciaux pour utiliser ces identités. »

Cela ressemble à un slog. Quelles étapes faut-il suivre pour arriver à un point où vous plaidez de manière réaliste le cas d’une salle blanche de données ?

Pour commencer, un spécialiste du marketing a besoin d’une taxonomie d’identité claire pour son organisation qui l’aide à trier et à donner un sens à divers ensembles de données au niveau des appareils, des comptes ou des ménages en quelque chose qui peut être exploité en tant que produit de données à travers les systèmes et les processus. Alors que certaines entreprises auront dû le faire comme une évidence – pensez à celles du secteur bancaire, des télécommunications et de l’énergie – il y en a d’autres qui ne sauront pas par où commencer ; leurs investissements médiatiques et leurs décisions opérationnelles sont pris au niveau d’un canal et/ou au niveau du partenaire comme dénominateur commun, et non sur des individus ou des audiences. Sans parler de la petite question des coûts exorbitants de ces technologies. Sans parler de la nécessité d’auditer les services de salle blanche de données dans leur pile technologique existante avant de faire de gros investissements dans une nouvelle solution.

Il existe actuellement de nombreuses solutions sur le marché pour les annonceurs, toutes avec des nuances et des caractéristiques individuelles allant de la fonctionnalité aux intégrations dans les jardins clos. Autant dire que trouver la bonne solution est un long processus. Même la première étape consistant à répertorier et à hiérarchiser les avantages qu’une solution peut offrir aux spécialistes du marketing prend du temps, car l’espace se développe si rapidement et chaque mois, de nouvelles fonctionnalités semblent être publiées ou des problèmes majeurs résolus, a déclaré Dan Larden, responsable du Royaume-Uni chez les médias numériques. conseil TPA. « En plus de cela, comme il s’agit de données de première partie, la navigation entre plusieurs parties prenantes dans les domaines juridique, technologique et informatique qui doivent se pencher sur n’importe quel processus ajoute plus de complexité », a-t-il poursuivi.

Les salles blanches de données valent-elles tous ces tracas ?

Cela dépend à qui vous demandez. Pour certains spécialistes du marketing, les salles blanches de données sont inestimables – ou du moins ils pensent qu’elles le seront bientôt. Pour eux, il existe peu de meilleures façons de pérenniser une stratégie publicitaire. En effet, les cas d’utilisation vont au-delà de la simple diffusion d’une publicité aux utilisateurs d’une manière qui n’attire pas la colère des régulateurs de la confidentialité. Ensuite, il y a ces spécialistes du marketing qui ne sont pas si rapides à adopter. Et qui peut les blâmer? Il est si difficile de savoir s’ils ont un défi que seule une salle blanche peut résoudre. Et même s’ils le font, trouver la bonne solution de salle blanche pour les données n’est pas facile. Il n’est pas surprenant que tant de spécialistes du marketing estiment que le jus ne vaut pas la peine d’être pressé.

« C’est un processus lent, car en dehors d’un véritable cas d’utilisation d’une salle blanche de données, les annonceurs doivent se rappeler qu’ils doivent conclure un accord avec un autre propriétaire de données, ce qui est souvent un processus long et prolongé », a déclaré Charlie Hawker, Global directeur des données chez Wavemaker. « Certaines de ces grandes marques ont un long processus d’approvisionnement. Une salle blanche de données n’est pas quelque chose qui est généralement signé via une agence. Cela se fait normalement via le client.

Les salles blanches de données décolleront-elles un jour ?

Il y a des chances qu’ils le fassent. Cela peut prendre un certain temps, cependant. De nombreux spécialistes du marketing cherchent encore à gérer leurs données, pour commencer. Cela va changer et quand ce sera le cas, davantage de spécialistes du marketing prendront probablement ces solutions plus au sérieux. Comme l’a expliqué Vihan Sharma, directeur général Europe chez le fournisseur de technologie publicitaire LiveRamp : « Cette perception que les salles blanches de données sont encombrantes signifie que certains ont hésité à s’impliquer, mais il s’agit d’une idée fausse dépassée. »

Le vrai problème est que, du moins pour le moment, les technologies offrent des avantages modestes mais pas nécessairement évolutifs. En effet, les cas d’utilisation sont soit rares, soit assez niches. Et ce malgré les technologies capables de bien plus, de la fourniture d’analyses et d’informations à l’attribution marketing et à l’amélioration de l’apprentissage automatique. Les salles blanches de données sont bien plus que de mettre des publicités sur un site. Cela devrait leur être très utile alors que de plus en plus de spécialistes du marketing acceptent le potentiel (ou l’absence de potentiel) de leurs propres données.

« Cela dit, les salles blanches de données ne sont qu’une partie de l’infrastructure de données nécessaire pour prendre en charge les médias de détail », a déclaré Sharma. « Par conséquent, il est important qu’ils soient étroitement intégrés aux fonctionnalités accessibles aux utilisateurs professionnels, notamment les outils d’analyse et de planification, la gestion des données, ainsi que l’activation et la mesure, plutôt que des salles blanches de données pures qui sont davantage axées sur la science des données. et des cas d’utilisation analytiques.

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