La quête de l’augmentation de l’audience est devenue de plus en plus complexe, mais la solution reste ancrée dans quelque chose de tout à fait fondamental : les données. Pas n’importe quelles données, mais les données propriétaires, un véritable trésor d’informations directement issues de votre audience. Alors que nous naviguons dans ce monde post-cookie, comprendre et utiliser les données propriétaires n’a jamais été aussi crucial. Le changement dans l’écosystème numérique, s’éloignant des cookies tiers, a propulsé les données propriétaires du statut de « bon à avoir » à celui de nécessité pour les entreprises cherchant à prospérer en ligne.
À l’avant-garde de ce changement, Google dit: “Contrairement aux données tierces qui sont souvent disponibles pour de nombreuses entreprises différentes, les données propriétaires sont uniques à votre entreprise… Nous avons constaté que ceux qui utilisent des données propriétaires pour des fonctions marketing clés ont réalisé jusqu’à 2,9 fois plus de revenus et une économie de coûts augmentée de 1,5 fois. Malgré ses avantages évidents, cependant, la plupart des marques n’exploitent pas encore pleinement le potentiel des données propriétaires.”
Avec 81 % des marketeurs en signalant leur retour sur investissement le plus élevé lors de l’utilisation de données de première partie, il est clair que c’est un domaine qui nécessite une attention significative.
Mais avant de nous plonger dans les tactiques de croissance et les avantages des données utilisateur, que voulons-nous vraiment dire lorsque nous discutons des différents types de données utilisateur ?
Types de données utilisateur
Comprendre les nuances des types de données, allant des données de partie zéro aux données de tierce partie, est crucial pour élaborer des stratégies numériques efficaces. Avec les préoccupations croissantes en matière de confidentialité et la fin imminente des cookies tiers, l’accent a été déplacé vers des formes de collecte de données plus directes et consensuelles. Plongeons dans ce que ces types de données signifient pour les entreprises et les marketeurs.
Données de partie zéro : la référence en matière de personnalisation
Créées par Forrester Research, les données zéro-partie représentent le sommet de la collecte de données, où les clients partagent volontairement leurs informations. Cet échange volontaire permet aux consommateurs de dicter la manière dont les marques interagissent avec eux, permettant des stratégies de marketing hyper-personnalisées et des modèles d’abonnement. Que ce soit à travers des quiz, des sondages ou des paramètres de préférences, les données zéro-partie donnent aux utilisateurs et aux marques des informations précises et exploitables.
Données de première partie : l’épine dorsale de la compréhension de l’audience
Les données de première partie concernent toutes les interactions et comportements observés directement sur votre site ou application. Des modèles de clics aux durées de session et à la fréquence d’engagement, ces données offrent une vue détaillée de l’engagement de votre audience. Elles constituent la base de la compréhension de vos utilisateurs, permettant un profilage individuel efficace. Des composants essentiels comme les adresses e-mail, les numéros de téléphone et les historiques d’achat relèvent de cette catégorie, fournissant une ligne directe vers votre audience.
La ligne fine : données zéro vs données de première partie
Faire la distinction entre les données de zéro partie et de première partie peut être subtil. La différence clé réside dans la manière dont les données sont collectées : les données de zéro partie sont fournies librement par les utilisateurs, tandis que les données de première partie sont recueillies passivement à travers leurs interactions avec votre site. Malgré leurs différences, les deux types sont directement échangés de l’utilisateur à l’éditeur, les données de zéro partie étant souvent considérées comme un sous-ensemble des données de première partie en raison de leur nature consensuelle.
Données de second partie : Échange de confiance
Les données de seconde partie sont essentiellement des données de première partie partagées entre partenaires de confiance. Elles sont obtenues directement auprès des utilisateurs mais par l’intermédiaire d’un tiers. Bien qu’elles soient similaires en qualité aux données de première partie, la distinction principale réside dans la propriété et l’exclusivité des données, car elles ne confèrent pas de droits exclusifs malgré leur source directe.
Données de tiers : le géant déclinant
Autrefois pierre angulaire de la publicité numérique, les données tierces sont collectées par des entités sans relation directe avec l’utilisateur, généralement agrégées à partir de diverses sources. Cependant, leur fiabilité et leur précision sont en déclin, aggravées encore par les réglementations sur la vie privée et la suppression progressive des cookies tiers. Ce type de données, englobant des données démographiques telles que l’âge et le revenu, fait face à un avenir sombre dans le paysage numérique axé sur la confidentialité.
Pourquoi les données de première partie et de zéro partie sont-elles suprêmes?
Le contraste entre les données de première et de tierce partie ne pourrait pas être plus marqué. Les données de première partie, collectées directement au sein de votre domaine numérique, offrent des perspectives uniques que vous possédez exclusivement. En revanche, les données de tierce partie, largement disponibles à l’achat, manquent d’unicité et de fiabilité par rapport aux sources de données directes. Dans le climat actuel, où la vie privée est primordiale, les données de zéro et de première partie se distinguent pour plusieurs raisons. Elles offrent une précision inégalée, un rapport qualité-prix, et la possibilité d’hyper-personnalisation, le tout dans un cadre de collecte transparent et respectueux. Ces types de données permettent aux entreprises de tisser des relations plus profondes avec leur audience, de personnaliser les expériences et de stimuler les conversions sans les préoccupations de confidentialité associées aux données de tierce partie.
Réinventer l’engagement du public avec les données propriétaires.
Le passage des données tierces aux insights de première partie offre une opportunité sans précédent pour les éditeurs. Cette transition ne consiste pas seulement à remplacer une source de données par une autre ; c’est une chance d’engager profondément et de se connecter avec les audiences à un nouveau niveau. Voici comment les éditeurs peuvent exploiter tout le potentiel des données de première partie pour créer des interactions plus personnalisées, plus captivantes et, en fin de compte, plus rentables.
Créer des entonnoirs d’abonnement personnalisés
Imaginez un monde où chaque lecteur a l’impression que votre contenu s’adresse directement à lui. C’est la puissance des données de première partie. Elles permettent une plongée profonde dans les préférences et comportements uniques de chaque lecteur, permettant des entonnoirs d’abonnement qui s’adaptent aux intérêts individuels. La magie opère avec des recommandations de contenu dynamique, et des offres ciblées avec des péages qui sont parfaitement chronométrés dans le parcours de l’utilisateur. En analysant l’engagement et l’activité des utilisateurs, une entreprise d’abonnement peut déterminer exactement quand inviter quelqu’un à un abonnement payant au moment où il est le plus engagé et prêt.
En utilisant cette tactique pour personnaliser leurs offres d’abonnement, Client Zuora SCI a vu un taux de rétention des revenus des abonnés de plus de 100 %. Dans une veine similaire, FIPP Ils ont mis en œuvre des parcours d’abonnement dynamiques et des murs de paiement, ce qui a entraîné un doublement de leurs abonnements totaux 10 jours après le lancement.
Les recommandations de contenu personnalisé aident également à maintenir l’expérience de lecture fraîche et captivante, encourageant la fidélité et réduisant la probabilité de désabonnement. Avec le temps, cette approche ne se contente pas de retenir les abonnés ; elle augmente leur valeur à vie grâce à un engagement continu et des opportunités de vente additionnelle. Avec des résultats comme ceux mentionnés ci-dessus, il est clair que la personnalisation a un impact significatif sur les revenus.
Prévoir des opportunités de revenus
Découvrir et prédire les opportunités de revenus implique d’exploiter les données de première partie pour identifier les domaines propices à la monétisation et au développement de produits. Cette approche nécessite d’analyser les interactions des utilisateurs avec le contenu pour cibler de nouvelles opportunités de revenus, telles que transformer une catégorie de contenu populaire en un service d’abonnement premium.
Pour mieux comprendre et prédire quels groupes d’utilisateurs et quelles catégories de contenu cibler pour des opportunités de revenus, les entreprises par abonnement pourraient utiliser la modélisation de propension. La modélisation de propension des abonnés implique une analyse détaillée de divers comportements des utilisateurs, allant de l’engagement avec les articles aux interactions avec les incitations à l’abonnement, afin d’identifier des motifs indiquant une disposition à s’abonner. Cette intelligence permet aux entreprises de canaliser leurs efforts de marketing plus efficacement, en se concentrant sur les segments d’audience les plus susceptibles de se convertir.
Un excellent exemple de réussite avec la modélisation de propension est L’Indépendantqui a exploité la modélisation de propension pour augmenter considérablement son lectorat à 98 millions de lecteurs par mois.
Affiner les stratégies avec des tests A/B
Les tests A/B avec des segments d’audience constituent une autre méthode perspicace pour peaufiner vos stratégies d’engagement et de conversion. En divisant votre audience sur la base de caractéristiques identifiées grâce aux données de première partie, vous pouvez tester différents formats de contenu, messages marketing et offres pour voir ce qui résonne le mieux. Ces segments d’utilisateurs peuvent être définis par des paramètres tels que les données démographiques (par exemple, localisation, âge), les intérêts (par exemple, sports, politique), la fréquence d’engagement et l’état de l’utilisateur.
Segmenter un public de cette manière aide non seulement à améliorer les taux de conversion, mais améliore également l’expérience utilisateur globale, rendant votre contenu plus pertinent et plus engageant pour chaque lecteur.
L’avantage supplémentaire des segments est que les entreprises peuvent également tester de nouvelles offres à petite échelle d’abord pour voir si elles fonctionnent, avant de les déployer à un public plus large. New England Newspapers Inc. ont réussi à faire exactement cela, en comprenant mieux leurs utilisateurs en segmentant les audiences et en adaptant les offres en conséquence. Cela a entraîné une augmentation de 20% des conversions directes de paywall grâce à la segmentation et au ciblage des utilisateurs.
Pérennisez votre croissance
Dans notre discussion, nous avons mis en évidence les avantages significatifs et les stratégies réussies liées à l’utilisation des données de première partie. Le paysage numérique actuel se trouve à un carrefour crucial, témoignant d’un changement monumental cette année, passant de la dépendance aux données de tiers à l’adoption d’une approche axée sur la confidentialité et les données de première partie. Cette évolution souligne une nouvelle ère dans l’engagement numérique, où la priorisation de la confidentialité des utilisateurs et l’offre de contenu personnalisé deviennent la norme. Les éditeurs prêts à adopter et à gérer les données de première partie se positionnent à l’avant-garde de ce changement. La clé de leur succès réside dans la construction de relations directes et respectueuses avec leur audience, offrant des expériences personnalisées qui respectent la vie privée des utilisateurs, et se démarquant ainsi dans un monde post-cookie en rapide évolution.
La transition vers les données propriétaires présente des défis significatifs mais offre également des opportunités encore plus grandes. Le défi : redéfinir l’engagement de l’audience en l’absence de données tierces. L’opportunité : favoriser des relations transparentes et emplies de confiance avec les audiences, menant à une loyauté et un engagement accrus. Ce changement vers une approche axée sur la confidentialité et la personnalisation n’est pas seulement bénéfique, mais essentiel pour les éditeurs qui souhaitent rester compétitifs et pertinents.