Données de 1ère, 2ème et 3ème partie – qu’est-ce que cela signifie ? | Adsquare
Avez-vous confiance dans vos données et dans quelle mesure les données que vous avez en main sont proches ou pertinentes pour votre campagne ? Répondre à ces questions nécessite une compréhension plus approfondie de la classification des données. Pour les marketeurs, le point le plus crucial est de disposer de données exactes pour un ciblage précis avec une grande précision.
En général, la principale différence entre les données 1st, 2nd et 3rd party est le compromis entre qualité et portée. La caractéristique de qualité fait référence à la proximité, la richesse, la pertinence ou la relation de l’ensemble de données – vos données CRM peuvent être de la plus belle qualité pour atteindre ou recibler votre base de clients actuelle, mais extrêmement limitées pour atteindre de nouvelles audiences.
La distinction entre 1st, 2nd et 3rd party sera le point de départ d’une série d’articles que nous avons consacrés à la compréhension du royaume des données et à la manière dont la compréhension des différents types de données sert les objectifs des campagnes.
Nous allons expliquer les différences plus en détail.
Les données de première partie sont les données que vous avez collectées sur vos clients ou votre audience, que vous possédez et gérez. Elles peuvent provenir de votre propre site web par le biais de cookies ou via votre appli, votre CRM, les commentaires des clients, les balises en magasin, les achats, le centre de contact, la communication au point de vente, ou toute autre information donnée avec le consentement des utilisateurs (voir l’article de TubeMogul pour en savoir plus). Elles sont le résultat d’une relation et d’une communication directe et de confiance avec un consommateur, ce qui en fait les plus puissantes. Le fait de posséder des données de première partie vous donne également la liberté de créer vos propres segments et profils à partir des données uniques sur les consommateurs que vous avez en main. Selon un rapport d’Econsultancy et Signal, les données de première partie sont considérées comme plus précieuses et plus pertinentes grâce à leur spécificité et leur qualité par rapport aux données de deuxième ou troisième partie.
Cependant, les données de première partie ont certaines limites inhérentes et l’une d’entre elles est la portée. La 1ère partie est souvent restreinte en termes d’échelle et de largeur. Elle vous donne une image détaillée d’une audience spécifique, comme l’historique des transactions ou les données comportementales des sites et des campagnes, mais ces données peuvent ne pas avoir l’échelle nécessaire pour faire des hypothèses ni atteindre de nouvelles audiences. L’ampleur des données de première partie n’est limitée qu’à l’étendue de vos opérations – si vous fournissez une application liée à la santé, les données dont vous disposez sur vos clients seront limitées aux intérêts de vos clients en matière de fitness ou de mode de vie sain et ne seront pas suffisantes pour formuler des hypothèses suffisamment précises et créer une campagne précise et ciblée.
Les données de seconde partie, en un mot, sont les données de première partie de quelqu’un d’autre qui peuvent être utilisées pour votre propre marketing acheté directement à la source (voir l’article d’AdExchanger pour en savoir plus). Elles représentent un moyen de surmonter les limites d’échelle des données de première partie, d’étendre la portée et d’augmenter l’efficacité des campagnes et de personnaliser votre campagne en utilisant uniquement des données pertinentes. Elle peut être utilisée pour étendre les promotions au-delà des bases de clients existantes et favoriser l’acquisition. L’accès à ces données peut être obtenu par le biais d’un accord spécifique entre un propriétaire de données de première partie et une autre entité, comme un partenariat direct, des plateformes de gestion de données ou un réseau de données de seconde partie. Un exemple d’obtention d’une donnée de seconde partie pourrait être un site de réservation d’hôtel collaborant avec une compagnie aérienne pour bénéficier mutuellement des sources de données de chacun.
En général, une telle relation favorise la collaboration et la confiance et est très bénéfique pour les deux parties, mais elle n’est possible que lorsqu’il n’y a pas de concurrence ou de conflit d’intérêts entre les deux parties concernées. En outre, bien que le système soit évolutif, vous n’êtes limité que par la portée de vos partenaires de données de première partie, puisque vous n’êtes pas le propriétaire des données et que vous n’avez donc pas le contrôle direct de la manière dont les données sont collectées. Une autre chose est que, bien que plus évolutive, la portée des données de seconde partie est à nouveau limitée à la portée de vos partenaires de données de première partie.
Les données de troisième partie sont généralement agrégées à partir de nombreuses sources différentes et consistent en des données comportementales ou démographiques riches. Elles sont souvent collectées par une entité qui n’a pas de relation directe avec les consommateurs. (Voir l’article de Digiday UK pour en savoir plus). Les données de tiers sont souvent des données inférées (implicites), ce qui signifie qu’elles sont basées sur le comportement passé de l’utilisateur et non sur des informations fournies explicitement par celui-ci. En collectant des profils comportementaux détaillés des utilisateurs, tels que les intérêts, les habitudes de navigation, les hobbies ou les préférences, les données tierces ont une portée incroyable.
Et c’est là qu’intervient le compromis entre portée et qualité. Un inconvénient inhérent aux données tierces est la qualité – les données tierces sont des données statistiques et agrégées, elles n’ont pas été dérivées d’une relation directe, ce qui rend plus difficile de retracer si elles proviennent d’une source de données fiable. En outre, comme les données tierces sont proposées par de grands agrégateurs de données, elles ne vous sont pas exclusivement fournies et peuvent facilement être vendues à d’autres parties également, y compris à vos concurrents.
Quelle est la meilleure approche ?
Pour surmonter les inconvénients de chaque type différent de données, une recommandation est d’avoir une combinaison de données de première, deuxième et troisième partie pour optimiser à la fois la précision et l’échelle. Idéalement, votre stratégie devrait d’abord commencer par définir vos objectifs marketing et déterminer si vous souhaitez atteindre de nouveaux clients ou engager les clients actuels. En outre, il est important que les données utilisées pour créer un ciblage amélioré et efficace soient sécurisées et privées et proviennent de fournisseurs de données dignes de confiance. Optez toujours pour des partenaires qui fournissent une assurance qualité et assurez-vous qu’il n’y a pas de violation de la réglementation sur les données.
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