La puissance des données propriétaires : un guide pour les spécialistes du marketing par e-mail et les équipes de vente

Entre les lois en constante évolution sur la confidentialité des données, la menace omniprésente d'une faille de sécurité et l'IA évoluant à une vitesse vertigineuse, le consommateur d'aujourd'hui prend la propriété de ses données plus au sérieux que jamais.

En fait, une étude d'Accenture a rapporté que « 87 % des consommateurs [croyaient] qu'il [était] important pour les entreprises de protéger la confidentialité de leurs informations ».

Mais comment cela se passe-t-il dans un monde où la gratification instantanée (et personnalisée) est la norme ? Comment obtenir les données dont vous avez besoin pour offrir la qualité de service souhaitée par les clients, tout en traitant leurs informations avec le plus grand respect ?

Heureusement, les équipes de vente et de marketing d'aujourd'hui ont plusieurs canaux de communication avec lesquels travailler, chacun avec son propre avantage. Et avec cela vient la possibilité de contacter directement pour obtenir le consentement d'un client pour collecter ces données de première partie douces et douces.

Qu'est-ce que les données de première partie ?

Les données de première partie sont des données qu'une organisation collecte directement auprès de ses propres clients. Ces informations sont collectées via des interactions de première main et sont uniquement liées à votre entreprise. En tant que tel, il est considéré comme très précieux par les équipes de vente et de marketing qui cherchent à mieux comprendre les préférences, les comportements et les intérêts de leurs clients afin de personnaliser les campagnes marketing, d'améliorer l'expérience client et de prendre d'autres décisions commerciales stratégiques.

Ces données sont si précieuses en fait qu'une étude conjointe de 2021 de Think With Google et du Boston Consulting Group a révélé que « ceux qui utilisent des données de première partie pour des fonctions marketing clés ont atteint une augmentation des revenus jusqu'à 2,9 fois et une augmentation des coûts de 1,5 fois ». d'économies », notant que :

"Malgré ses avantages évidents […] la plupart des marques n'exploitent pas encore tout le potentiel des données de première partie."

Comparaison des données nulles, premières, secondes et tierces

Dans un monde où les données de première partie existent, vous vous demandez peut-être pourquoi il existe même des données de seconde et de tierce partie. Tout dépend de la façon dont il est collecté.

Les données zéro partie sont des informations qu'un client partage sciemment et volontairement avec une marque.

Les données de première partie appartiennent à l'organisation qui les collecte et sont générées par des interactions directes et individuelles (c'est-à-dire qu'un client ou un prospect remplit un formulaire de prospect).

Les données de seconde partie ont été collectées par une entité, puis partagées avec une autre entité partenaire de confiance à des fins mutuellement bénéfiques.Les données de seconde partie servent à fournir des informations supplémentaires et à étendre la portée des données d'une entreprise, permettant un marketing plus ciblé et une expansion de l'audience.

Les données de tiers sont collectées (puis partagées, concédées sous licence ou vendues) par une entité externe non affiliée.Les données sont générées à partir de diverses sources (c'est-à-dire des courtiers de données, des agrégateurs, des archives publiques, etc.) et sont généralement achetées ou concédées sous licence par des entreprises à la recherche d'un ciblage d'audience plus large, d'études de marché ou pour combler des lacunes dans des données préexistantes. Cela dit, les données de tiers peuvent ne pas toujours être fiables ou exactes en raison de leurs sources répandues (et incohérentes).

Types de données de première partie

Quelle que soit votre stratégie de données de première partie, toutes les informations doivent être collectées avec le consentement des propriétaires, que ce soitexplicitement via la génération de prospects ou des formulaires de contact ou implicitementvia d'autres accords (pensez : conditions d'utilisation).

Pour cette raison, les données de première partie encapsulent de nombreux types d'informations, telles que :

1. Données démographiques

Cela inclut des détails tels que l'âge, le sexe, l'emplacement, le niveau de revenu et d'autres informations démographiques pertinentes d'un utilisateur.

2. Données transactionnelles

Cela inclut les informations relatives aux achats, telles que l'historique des commandes et les détails de la transaction tels que la date, l'heure et le montant dépensé.

3. Données comportementales

Ces données concernent le comportement d'un client, comme les visites de sites Web, les habitudes de navigation, les requêtes de recherche, la consommation de type de contenu et les préférences.

D'autres types de données de première partie incluent des éléments tels queles données de contact (c'est-à-dire les noms, les adresses e-mail et les numéros de téléphone), les données des médias sociaux(c'est-à-dire les noms d'utilisateur, les informations de profil, les interactions et d'autres activités) etles commentaires des clients(c'est-à-dire les sondages réponses, critiques et témoignages).

Cas d'utilisation des données de première partie

Les données de première partie peuvent être utilisées de plusieurs manières, de l'amélioration de vos efforts de marketing et de l'amélioration de l'expérience client à l'élaboration de vos stratégies commerciales globales, et constituent des informations inestimables pour toutes les équipes d'une organisation. Vous trouverez ci-dessous des cas d'utilisation courants pour exploiter vos données propriétaires.

Pour les spécialistes du marketing par e-mail

Personnalisation et ciblage : pour capter l'attention des abonnés, il ne suffit pas de suivre les tendances des e-mails.Les données de première partie permettent aux équipes marketing de personnaliser leurs messages et leurs efforts en fonction des préférences, du comportement et des données démographiques de chacun. En analysant correctement ces données, les spécialistes du marketing peuvent améliorer leurs efforts de personnalisation des e-mails, recommander des produits, des services ou du contenu plus pertinents et offrir des expériences omnicanales transparentes.

Attribution marketing et analyse du retour sur investissement : les données de première partie permettent aux équipes marketing de suivre et d'attribuer leurs efforts à des actions ou conversions spécifiques des clients.Ces données peuvent être utilisées pour mesurer l'efficacité des campagnes, optimiser les budgets marketing et interpréter plus précisément le retour sur investissement.

Pour les équipes commerciales

Rétention et fidélité des clients : à l'aide de données de première partie, une équipe de vente peut suivre et identifier les clients fidèles, mieux comprendre leurs préférences et créer des programmes ciblés pour les récompenser et/ou les fidéliser.En tirant parti des données comportementales pour offrir un service plus personnalisé, les organisations peuvent encore augmenter la valeur de la valeur à vie de leurs clients.

Ventes croisées et montées en gamme : étant donné que les données de première partie fournissent des informations précieuses sur les transactions des clients, les commerciaux peuvent identifier plus facilement les opportunités de vente croisée et de montée en gamme.Grâce à ces données, les entreprises peuvent proposer des recommandations de produits ou des services complémentaires plus pertinents et, en fin de compte, augmenter les valeurs moyennes des commandes tout en améliorant la satisfaction des clients.

Pour les administrateurs CRM

Segmentation de la clientèle : les données de première partie aident les administrateurs à organiser les données CRM de vos clients en fonction de diverses caractéristiques, de l'historique des transactions à la géodémographie.À son tour, cela permet aux spécialistes du marketing d'adapter leurs stratégies et leurs communications à des segments cibles spécifiques, garantissant des messages plus pertinents et des taux d'engagement plus élevés.

Cartographie du parcours client : les données de première partie fournissent des informations sur le parcours client, des transactions initiales à l'historique des discussions, etc.En analysant le comportement des clients, les points de contact et les chemins de conversion, les administrateurs peuvent identifier les moments marquants, les points faibles et les opportunités d'optimisation, améliorant ainsi l'expérience client globale.

Pour les équipes produit

Développement et innovation de produits : les données de première partie sont une source précieuse de commentaires et d'informations pour le développement et l'innovation de produits.En recueillant et en analysant les commentaires, les avis et les suggestions des clients, les équipes de produits peuvent identifier efficacement les domaines à améliorer, imaginer de nouvelles gammes de produits ou de services et prendre des décisions éclairées pour répondre plus efficacement aux besoins des clients.

Pour les représentants du service client

Service client et assistance : comme vous l'avez deviné depuis longtemps, les données de première partie aident les organisations à offrir un service personnalisé et efficace en les utilisant pour aider les commerciaux à résoudre les problèmes des clients rapidement et avec une touche personnalisée.

Bien sûr, ce ne sont que quelques exemples de la façon dont le marketing de données de première partie est utilisé (et comment il profite à tous les domaines d'une entreprise). Comme vous pouvez le constater, bon nombre d'entre eux se chevauchent, ce qui rend la collaboration inévitable et la bonne gestion des données cruciale.

4 défis de l'utilisation des données de première partie (et leurs solutions)

Comme pour tout dans la vie, il existe des risques et des défis potentiels liés à l'utilisation de données de première partie. Ci-dessous, nous décrivons quelques problèmes qui pourraient mal tourner (et ce que vous pouvez faire pour les réparer).

Défi 1 : Données de faible ou de mauvaise qualité

Les données de première partie non fiables contiennent des erreurs, des incohérences ou des informations non valides ou manquantes et constituent une mauvaise nouvelle pour toute organisation ou équipe. Si vous ne faites pas attention à où et comment vos données sont collectées, vous risquez de vous retrouver avec un gros tas de mauvaises données. Ces données conduiront inévitablement à :

• Prise de décision erronée
• Efforts de personnalisation inefficaces
• Ciblage client malavisé
• Performances de campagne sous-optimales
• Messages, recommandations ou offres non pertinents
• Diminution de la confiance et de la perception de la marque
• Expériences client négatives

Solution : donner la priorité à la qualité des données grâce à une collecte, une validation et un nettoyage robustes des données.Cela signifie des audits de données réguliers, une bonne hygiène des données et des cadres de gouvernance des données fermes pour améliorer et maintenir la qualité et la fiabilité de vos données de première partie. Investir dans la bonne technologie de gestion des données ne fait pas de mal non plus !

Défi 2 : Mauvais outil(s) d'intégration de données

Essayer d'exploiter les données de première partie sans le(s) bon(s) outil(s), plateforme ou intégration, c'est un peu comme essayer d'enfoncer un clou sans marteau. Sans outils d'intégration de données appropriés, les données de première partie peuvent être stockées dans des systèmes ou des services isolés. Si votre organisation a du mal à consolider correctement les données provenant de diverses sources, le résultat pourrait être une tonne de frustration et de tension alors qu'elle tente de réparer les choses manuellement (ce qui prend du temps, est sujet aux erreurs et non évolutif). Sans parler de:

• Données cloisonnées ou fragmentées
• Données clients obsolètes ou incomplètes
• Diminution de la collaboration interministérielle
• Analyse de données inexacte
• Marketing cross-canal inefficace
• Messagerie décousue
• Délais de traitement des données
• L'incapacité à gérer de gros volumes de données.

Solution : Comme mentionné ci-dessus, investir dans un ensemble robuste d'outils d'intégration de données facilite l'intégration, la transformation et la synchronisation transparentes des données.À son tour, cela permet aux organisations de relier les points entre des sources de données disparates, d'automatiser les pipelines de données, d'assurer une qualité élevée des données et de fournir une vue unifiée du client.

Défi 3 : volume de données limité

Tirer parti des données de première partie avec un volume de données limité peut être délicat. Après tout, une si petite quantité de données peut ne pas fournir une signification statistique suffisante pour une analyse et des informations précises. Dans un tel cas, il est peu probable que les informations dérivées d'un volume limité de données soient représentatives de votre clientèle ou de votre marché plus large (ce qui n'est pas vraiment utile). Essayer de travailler à partir d'un pool limité d'informations peut également entraîner :

• Points de données insuffisants
• Conclusions inexactes ou mauvaise interprétation des données
• Analyses prédictives et modèles de prévision inefficaces
• Une incapacité à mener des expériences significatives ou des tests A/B
• Une incapacité à se comparer à des sources externes ou aux normes de l'industrie

Solution : Encore une fois, il est également important de se concentrer sur la haute qualité des données, en s'assurant que les données limitées disponibles sont exactes et à jour.De plus, vous pouvez explorer les techniques d'augmentation des données, telles que la modélisation des données ou la génération de données synthétiques, pour augmenter votre volume de données (à des fins d'analyse et de modélisation).

Défi 4 : Non-conformité réglementaire

Tirer parti des données de première partie sans tenir compte des réglementations sur la confidentialité des données est une grave erreur et a des conséquences majeures. Non seulement le fait d'ignorer les réglementations sur la confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), le California Consumer Privacy Act (CCPA) ou d'autres lois applicables constitue une grave violation de la confiance et de la sécurité de vos clients, mais le fait de ne pas mettre en œuvre les mesures de sécurité appropriées et les pratiques de protection des données peuvent également entraîner :

• Pertes financières dues aux amendes, pénalités et actions en justice
• Publicité négative
• Érosion de la fidélité à la marque
• Augmentation du taux de désabonnement des clients
• Gouvernance des données inefficace
• Risque organisationnel accru
• Accès non autorisé, piratage ou fuite de données
• Problèmes de qualité des données
• Incapacité de fournir des services transfrontaliers (c'est-à-dire des transferts de données internationaux)
• Flux de données restreint, et ;
• Accès limité aux données et collaboration.

Solution : Donnez la priorité à la confidentialité des données et assurez-vous du respect de toutes les réglementations applicables.Cela inclut l'obtention d'un consentement approprié pour la collecte de données, la mise en œuvre de mesures de sécurité solides, l'établissement de cadres de gouvernance des données et, surtout, la transparence vis-à-vis des clients sur vos pratiques. N'oubliez pas d'évaluer et de mettre à jour régulièrement vos politiques et procédures de confidentialité pour vous assurer qu'elles restent alignées sur l'évolution des réglementations et des meilleures pratiques.

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Les consommateurs attendent des marques des expériences personnalisées, mais un paysage de confidentialité en constante évolution complique la tâche des entreprises. Heureusement, les données zero-party permettent à la personnalisation et à la confidentialité de (enfin !) coexister.

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