Loi 25 : Comment adapter vos stratégies de marketing des données

Marketing Web / août 17, 2023

Comment la loi 25 affecte-t-elle votre marketing ?

Pour simplifier, la loi 25 nous place devant deux défis importants : une diminution de la quantité de données collectées et une diminution de leur précision. Ces défis affecteront inévitablement les analyses et l’efficacité des campagnes de marketing.

Bien que ces nouveaux défis puissent apparaître comme un sérieux inconvénient pour les pratiques de ciblage numérique et de reciblage, il existe diverses solutions qui nous permettront d’évoluer vers un avenir où le respect des données personnelles des consommateurs sera prioritaire. Nombre de ces solutions sont également envisagées en prévision de la disparition des cookies tiers, ce qui permet aux entreprises de se préparer en conséquence.

Que faire maintenant ?

01. Utiliser des 1st party cookies

Les first-party cookies sont créés et contrôlés par le site web ou le domaine que l’utilisateur est en train de visiter. Vous pouvez exploiter les cookies de première partie pour surveiller la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre site web, suivre les pages vues, les clics, les actions de conversion et d’autres mesures d’engagement. Cela vous permet de recueillir des informations précieuses sur les préférences des utilisateurs et d’optimiser leur expérience sans dépendre de cookies tiers pour afficher des publicités ou du contenu personnalisé.

Mais n’oubliez pas que vous devez disposer d’une solution solide de gestion du consentement aux cookies. Cela implique l’affichage d’une bannière ou d’un pop-up de consentement aux cookies pour les visiteurs, les informant des types de cookies utilisés sur votre site web et obtenant leur consentement pour leur utilisation.

02. Mise en œuvre de l’authentification des utilisateurs et du suivi des comptes

Encouragez les utilisateurs à créer des comptes ou à se connecter à votre site web. En mettant en œuvre des systèmes d’authentification des utilisateurs, vous pouvez associer l’activité des utilisateurs à des comptes spécifiques. Cela vous permet de suivre le comportement de l’utilisateur au fil des sessions, de personnaliser les expériences et de mesurer l’engagement sans dépendre de cookies tiers.

03. Utiliser d’autres méthodes de suivi

Explorez d’autres méthodes de suivi, telles que le suivi côté serveur ou l’utilisation d’autres identifiants sans cookies, comme le stockage local, les identifiants d’appareil ou l’identifiant universel (comme le bac à sable Google Privacy avec l’API Topics). Ces méthodes peuvent vous aider à recueillir des données sur le comportement des utilisateurs sans dépendre fortement de cookies tiers. Cependant, vous devez vous assurer que vous vous conformez aux réglementations en matière de protection de la vie privée et que vous respectez les préférences des utilisateurs lorsque vous mettez en œuvre de telles solutions.

04. Explorez un environnement sécurisé avec les data clean rooms

Au-delà des « jardins clos » tels que Google, certaines entreprises s’efforcent de créer des data clean rooms.

L’objectif d’une salle blanche de données est de créer un espace préservant la vie privée où les données des clients peuvent être réunies et utilisées de manière collaborative. Aucune donnée PII n’est stockée et seules les données agrégées sont partagées avec l’entreprise (mise en correspondance des données). Afin d’exploiter de vastes ensembles de données agrégées sur le comportement des consommateurs pour obtenir des informations sur des facteurs essentiels tels que les performances, les données démographiques, les campagnes, etc.

Bien sûr, ces technologies ne peuvent exister sans l’intervention humaine pour mettre en place, partager des idées, agréger des ensembles de données et analyser les résultats afin d’améliorer la collaboration et les objectifs. (nous pouvons certainement vous aider à cet égard !).

05. Activer les données probabilistes dans le GA4

Un bon moyen de remédier au manque de données dans Google Analytics 4 (GA4) est d’utiliser la fonction de « modélisation du comportement ». Cet outil utilise des méthodes informatiques avancées pour deviner et imiter le comportement des utilisateurs, ce qui peut aider à compléter les données manquantes. Toutefois, il est important de noter que Google n’utilise que les données des personnes qui acceptent de les partager – généralement celles qui sont les plus impliquées dans la marque.

06. Utiliser la modélisation du mix média

Avec la loi 25, il y a plusieurs ruptures dans la mesure directe entre une campagne et une conversion, ce qui rend l’analyse incomplète. Une solution consiste à se tourner vers la modélisation du mix média (MMM).

La modélisation du mix média (MMM) est géniale car elle permet de mesurer l’impact des campagnes de marketing et de publicité afin de déterminer comment les différents canaux contribuent à l’atteinte des objectifs. La modélisation du mix média rassemble toutes les données en vue d’analyses approfondies et permet même de prédire les performances futures, ce qui est essentiel pour élaborer des stratégies de marketing réussies. Il est toutefois important de noter que ces modèles ont besoin de beaucoup de données (un bon budget et au moins deux ans d’expérience) pour fonctionner correctement.

Chez Bloom, nous sommes obsédés par la performance et les données – c’est pourquoi nous avons créé notre propre outil de modélisation du mix média : Polaris. Il s’appuie sur l’économétrie pour réconcilier les rapports des plateformes et les résultats de Google Analytics. Polaris aide nos équipes à élaborer des plans médias plus efficaces et fondés sur des données.

Vous êtes curieux de savoir comment relever efficacement ce nouveau défi pour vos stratégies marketing ? N’hésitez pas à nous contacter ! Notre équipe d’experts est impatiente de vous aider à atteindre vos objectifs commerciaux.