--- title: "Un ancien Googler révèle comment travailler VRAIMENT avec les données first-party" serpTitle: "Découvrez des analyses sur la puissance des données first-party dans les stratégies de marketing digital et l’hygiène des données. Apprenez auprès d’experts qui évoquent l’avenir de la réglementation sur la confidentialité et la manière d’améliorer vos campagnes." description: "Découvrez des analyses sur la puissance des données first-party dans les stratégies de marketing digital et l’hygiène des données. Apprenez auprès d’experts qui évoquent l’avenir de la réglementation sur la confidentialité et la manière d’améliorer vos campagnes." author: "Vimal Bharadwaj" date: "2024-01-11" url: "https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/ex-googler-reveals-how-to-actually-work-with-first-party-data/" --- # Un ancien Googler révèle comment travailler VRAIMENT avec les données first-party > PPC Town Hall 86 Découvrez des analyses sur la puissance des données first-party dans les stratégies de marketing digital et l’hygiène des données. Apprenez auprès d’experts qui évoquent l’avenir de la réglementation sur la confidentialité et la manière d’améliorer vos campagnes. **Author:** Vimal Bharadwaj | **Published:** January 11, 2024 **Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=NrcpbnHouPk) **Apple Podcasts:** [Listen](https://podcasts.apple.com/nz/podcast/ex-googler-reveals-how-to-actually-work-with-first/id1508399985?i=1000641830000) **Spotify:** [Listen](https://open.spotify.com/episode/1SWR60612A23I7OVTvhgLh) --- ## Description de l’épisode2024 est l’année où le cookie finit enfin par s’effriter. Google affirme qu’à la fin de l’année, il prévoit de supprimer complètement les cookies tiers pour l’ensemble de ses utilisateurs Chrome. Bien sûr, les vrais annonceurs savent que la solution à tout cela consiste à investir dans vos propres données first-party. Et c’est ce dont j’ai discuté avec Ronan Carrein dans cet épisode de PPC Town Hall. Ronan est un ancien Googler qui a travaillé dans les équipes de stratégie produit, d’opérations commerciales et de solutions data. Aujourd’hui, il est COO chez Better & Stronger, une agence de marketing digital basée à Lyon, en France. Regardez cet épisode pour découvrir : \- Pourquoi la plupart des marketeurs comprennent mal les données first-party \- Pourquoi la collecte active de données first-party est excellente pour votre entreprise \- Comment améliorer les performances de vos annonces grâce aux données first-party \- Comment maintenir une bonne hygiène des données et \- Quel est l’avenir de la réglementation sur la confidentialité des données aux États-Unis ## Points clés de l’épisode 1. **Mauvaise compréhension des données first-party** : * Les marketeurs ont souvent du mal à comprendre les données first-party, en partie à cause de réglementations complexes et en constante évolution. Cette incompréhension peut conduire à une sous-utilisation dans les stratégies marketing. 2. **Avantages de la collecte active de données first-party** : * Considérer les données first-party comme un actif plutôt que comme une contrainte peut améliorer significativement l’hygiène de l’entreprise et le ROI. Cela renforce la relation client grâce à des interactions directes et transparentes. 3. **Amélioration des performances publicitaires grâce aux données first-party** : * Exploiter les données first-party pour la publicité ciblée améliore l’efficacité des campagnes, ce qui permet de mieux prédire le comportement des clients et d’augmenter le ROAS. 4. **Maintien de l’hygiène des données** : * Une hygiène des données efficace implique de comprendre les sources de données, de garantir des définitions cohérentes des données et de mettre en place une gouvernance claire, ce qui favorise la conformité et une prise de décision éclairée. 5. **Avenir de la réglementation sur la confidentialité des données aux États-Unis** : * Les attentes vont dans le sens de réglementations plus strictes en matière de confidentialité, mettant l’accent sur l’utilisation consentie des données et une plus grande transparence dans les pratiques de gestion des données. **Points clés supplémentaires** : * La transition vers un modèle d’entreprise centré sur la donnée doit être progressive, en commençant par une gestion basique des données puis en avançant graduellement vers des analyses plus sophistiquées. * Se tenir au courant des évolutions en matière de confidentialité des données exige des entreprises qu’elles soient proactives et adaptables dans leurs efforts de gestion des données et de conformité. ## Transcription de l’épisode **RONAN CARREIN:** L’ensemble du secteur est devenu incroyablement paresseux au cours des 20 dernières années. Vous aviez des plateformes qui vous vendaient de la publicité et le reporting pour rendre compte de leurs propres performances, basé sur quelque chose comme les cookies, ce qui est fondamentalement extrêmement faible d’un point de vue reporting. Les gens ont donc oublié comment faire ce que faisaient les compagnies d’assurance dans les années 80, à savoir segmenter leurs données et construire des modèles de propension pour savoir qui est plus susceptible de provoquer un accident qu’un autre, et ainsi de suite. Je pense donc qu’il y a quelque chose de fondamentalement positif là-dedans : forcer les gens à avoir une meilleure hygiène de gestion. Je pense qu’au bout de 20 ans, les gens regarderont en arrière et diront : mon Dieu, notre entreprise s’est tellement améliorée, non pas à cause du ciblage, mais simplement parce que nous avons commencé à auditer correctement notre activité. **FREDERICK VALLAEYS:** D’accord. Donc, Ronan Carrein, bienvenue à PPC Town Hall. Merci beaucoup. Nous avons un gros sujet aujourd’hui et, euh, nous avons un Européen à l’appel. Alors, euh, qui de mieux placé pour parler des données first-party et des réglementations sur la confidentialité qu’un Européen ? Mais, euh, votre entreprise Better & Stronger s’est également développée aux États-Unis. Et je pense que ce dont nous allons parler aujourd’hui, c’est vraiment, en quelque sorte, de la manière dont les données first-party en Europe sont une nécessité à cause des réglementations sur la confidentialité, alors qu’aux États-Unis, au Canada et ailleurs, on n’en est pas encore tout à fait là, mais il y a beaucoup d’avantages business à en tirer, n’est-ce pas ? C’est pour cela que nous voulions parler des données first-party. **RONAN CARREIN:** Oui, l’idée centrale est que les données first-party et le fait d’avoir une stratégie de données first-party ne doivent pas être perçus comme une contrainte. C’est avant tout un moteur d’une meilleure hygiène de gestion et d’un meilleur retour sur investissement. Donc, clairement, l’opportunité est probablement bien plus grande que la contrainte. **FREDERICK VALLAEYS:** D’accord, très bien. Mais avant de parler du sujet principal, racontez un peu aux gens qui vous êtes et votre parcours, et je crois que vous étiez ancien de Google. Actuellement, vous êtes, euh, en Suisse. **RONAN CARREIN:** Absolument. J’ai fait l’essentiel de ma carrière chez Google pendant environ 15 ans, euh, j’ai beaucoup travaillé sur les produits publicitaires et la commercialisation des produits publicitaires. Euh, j’ai également travaillé du côté des éditeurs, donc je dirais que je connais les enjeux et les opportunités liés aux données des deux côtés de la médaille. Euh, au cours de mes dernières années chez Google, j’ai surtout travaillé sur la monétisation des données first-party et sur la compréhension de l’environnement juridique. Donc, euh, c’est vraiment un peu le cœur de mon expertise : comment. Exploiter vos données pour les transformer, comme je l’ai dit, en une meilleure hygiène de gestion et en nouvelles sources de revenus, ou en une amélioration des revenus existants. Et ces dernières années, euh, je suis devenu l’un des deux associés de cette entreprise, Better and Stronger. Euh, et mon objectif principal était de reconstruire l’ensemble de l’offre de services autour de l’idée que la donnée doit être au centre même de votre stratégie digitale. Donc oui, c’est absolument mon domaine d’expertise principal. **FREDERICK VALLAEYS:** Bien. Eh bien, parlons maintenant des données first-party et, encore une fois, en Europe, c’est un peu une nécessité, n’est-ce pas ? À cause des réglementations sur la confidentialité. Mais parlez peut-être un peu des différences que vous observez maintenant que vous entrez aussi un peu sur le marché américain. Quelle est la perception des gens vis-à-vis des données first-party et du besoin qu’elles représentent ? **RONAN CARREIN:** Je dirais qu’il y a deux idées dominantes que j’observe. La première, c’est que si vous demandez à quelqu’un de définir ce que sont les données first-party et quel impact elles ont sur son entreprise, la proportion de personnes capables de vous donner une réponse précise est extrêmement limitée. L’objet est donc déjà mal compris. La deuxième chose que nous observons, c’est que les gens ont tendance à se figer face au défi parce qu’ils comprennent mal la réglementation, ce qui est problématique car, à mesure qu’on commence à la comprendre, elle change. Le rythme de changement est donc très rapide et l’application n’est pas vraiment uniforme d’un pays à l’autre. Les gens ont donc tendance à dire : je ne comprends pas le sujet. Je ne comprends pas l’objet. Et la réglementation semble être un vrai chaos. Le risque d’agir semble assez élevé en termes de coût. Du coup, très souvent, ils se figent et ne font littéralement rien. Parfois, ils demandent conseil à leur service juridique, et celui-ci a tendance à tout refuser, pour une raison très simple : si vous demandez un permis de construire pour une maison sans plan, vous n’obtiendrez pas votre permis. Et c’est quelque chose que nous voyons beaucoup, ce qui génère une forme de paralysie parce que les gens ne savent pas quoi en faire. Ils ne savent donc pas comment travailler avec leur conseil juridique pour permettre, ou mettre en place, un plan juridique qui autorisera l’action avec les données first-party. Et par conséquent, les gens ne font tout simplement pas grand-chose, à part les très grandes entreprises qui peuvent se permettre, vous savez, les meilleurs cabinets d’avocats. **FREDERICK VALLAEYS:** Oui. Et c’est intéressant parce qu’au fond, les données first-party, ce sont les données que les gens vous ont fournies dans le cadre de la relation commerciale. Donc avoir l’autorisation juridique, euh, c’est fondamental, n’est-ce pas ? Tout le monde devrait avoir cela. Et la plupart des sites web que l’on rencontre aujourd’hui demandent l’autorisation pour les cookies. C’est donc vraiment de cela qu’il s’agit. Une fois que vous avez cette autorisation et que vous disposez de ces données first-party. Mais quand on parle de données first-party, les gens ne comprennent-ils pas même ce que c’est ? Qu’est-ce qu’une donnée first-party ? **RONAN CARREIN:** Oui. Je dirais qu’il faut regarder les données en fonction de leur origine et de leur nature. Les données first-party sont des données issues d’une interaction que vous avez eue directement avec un utilisateur, idéalement de manière volontaire et transparente. Cela peut être, euh, un cookie first-party, c’est-à-dire un cookie que vous déposez. Cela peut être le résultat d’une interaction que vous avez eue en magasin. Euh, cela peut être de nature basée sur les cookies, mais cela peut aussi être quelque chose de très différent. Cela peut être le résultat d’une interaction que vous avez eue en magasin. Euh, cela peut être le résultat d’une transaction précédente. Euh, vous savez, j’aime souvent donner cet exemple pour illustrer quelque chose qui peut devenir une donnée first-party sans même être perçu comme tel. Disons que vous allez dans un CVS ou un équivalent et que vous achetez un produit ; vous ne voulez pas forcément que tout le monde sache que vous avez acheté ce produit. Disons, euh, je vais prendre l’exemple d’une crème contre les hémorroïdes. Si vous l’achetez simplement, que vous payez en espèces, cela entre dans un système qui dit : nous avons vendu un tube de crème contre les hémorroïdes, et ce n’est pas de la donnée first-party. Ce n’est pas une donnée utilisateur, c’est une donnée first-party pour l’entreprise, mais ce n’est pas une donnée utilisateur. Si vous payez et que vous utilisez votre carte CVS, j’imagine qu’il existe quelque chose comme ça. Et pour obtenir des points ou autre, cette transaction devient liée à vous et cela devient une donnée first-party. Et cela peut être quelque chose qui se passe hors ligne. Je dirais donc que, par nature, les données peuvent être basées sur les cookies ou non. Et first-party signifie que c’est le résultat direct d’une interaction entre vous et l’utilisateur, de manière volontaire, pas au sens où ils lisent chaque condition d’utilisation de tout, mais ils ont accès à l’information pour décider. **FREDERICK VALLAEYS:** Intéressant. Euh, oui, et puis il y a eu récemment des informations selon lesquelles, je crois, Cox Media utilisait des microphones dans des appareils pour écouter les gens, puis s’en servait pour la publicité et le ciblage. Donc, d’une certaine manière, on peut aussi considérer cela comme des données first-party, mais c’est là que la ligne est franchie, évidemment, parce qu’ils n’ont pas nécessairement reçu les autorisations adéquates pour utiliser ces données à des fins publicitaires, ou les gens seraient même très choqués d’apprendre que, mon Dieu, ils m’écoutaient. Et donc ce n’est pas seulement le fait que des publicités en découlent, c’est aussi que ce n’est pas acceptable. Euh, d’accord. Même si ce sont des données first-party. **RONAN CARREIN:** Oui. Eh bien, en fait, on peut pousser ce raisonnement encore plus loin. Si vous considérez vraiment les données first-party, une fois que vous êtes convaincu qu’elles ont une grande valeur et que vous pouvez les exploiter pour mieux gérer votre entreprise en offrant une meilleure expérience à vos utilisateurs. Euh, une fois que vous avez accepté cela, cette base, cette hypothèse, qui est correcte, il faut y voir une énorme opportunité de trouver des moyens d’interagir avec vos utilisateurs de façon à leur apporter de la valeur en échange du partage d’un peu de données. Et si vous commencez à penser comme cela, et si vous commencez à penser que l’expérience autour de votre produit ou service peut aller au-delà de la transaction. Je vous donne un exemple. Vous vendez des chaussures de running. L’expérience de votre produit se produit quand vous courez, quand vous parlez de votre course sur, disons, Facebook ou Strava. Elle se produit quand vous, vous savez, choisissez votre produit, quand vous décidez de participer à une compétition avec des amis. Il y a beaucoup de zones, comme des parties de l’expérience produit, où vous pouvez être présent et apporter de la valeur, tout en collectant des informations précieuses. Donc, cela doit vraiment être vu comme un changement de mentalité. Il ne s’agit pas vraiment d’essayer de pousser les gens à vous donner des données first-party. Il s’agit d’utiliser la collecte de données first-party comme prétexte pour développer des interactions de marque réellement pertinentes. **FREDERICK VALLAEYS:** Oui, c’est un bon point, parce qu’au final, quand il s’agit de chaussures de running, vous pouvez aller chez Adidas, Nike, Under Armour, Brooks, et ainsi de suite. La question devient alors : qui m’a offert la meilleure expérience ? Qui semble savoir que vous êtes peut-être un coureur de fond ou que vous aimez le trail running, n’est-ce pas ? Et qui vous propose une expérience qui renforce cela ? Eh bien, c’est très intéressant. Et pensez-vous qu’en Europe et aux États-Unis, il existe une différence dans la volonté du consommateur de partager ses informations en échange d’une meilleure expérience ? **RONAN CARREIN:** Euh, vous savez, il y a une vieille étude. Je crois qu’elle a en fait été financée par Google, mais je n’en suis pas sûr, mais l’histoire, l’étude, elle, est bien réelle, c’est sûr. Ils demandaient aux gens ce qu’ils craignaient en matière de confidentialité et de données. Et il s’est avéré qu’ils ne se souciaient pas vraiment du fait que les entreprises sachent ce genre de choses ; ce qu’ils craignaient vraiment. Et si vous allez plus en profondeur et que vous demandez : quelle est votre peur primaire face à la collecte de données ? Ils avaient peur que leurs proches et leurs collègues apprennent quelque chose de honteux à leur sujet. Ce qui avait très peu à voir avec les transactions commerciales. Donc, euh, je pense que cela vaut pour tous les êtres humains sur cette planète. Peu importe le pays. Donc, à cet égard, beaucoup de peurs autour de l’utilisation des données sont assez rationnelles. Et c’est probablement la même chose aux États-Unis et en Europe. Euh, et en Europe, j’ai tendance à demander aux gens, dans un contexte plus social, quelque chose comme : seriez-vous prêt à payer Google 20 ou 30 dollars par mois pour obtenir Maps et tous les services qui vont avec ? Euh, et je pense que si on le formule ainsi, les gens disent : eh bien, en fait, non, je ne le ferais pas. Donc, en termes d’habitudes des utilisateurs, je dirais que les peurs ont tendance à apparaître et disparaître au gré de la dernière tendance et de ce qui est relayé dans les médias. Elles reposent surtout sur une compréhension extrêmement faible de la réalité de ce qui se passe avec leurs données. Et c’est, dans une certaine mesure, vraiment dommage, mais je comprends. C’est compliqué de comprendre ce qui se passe ; vous savez, comme la plupart des gens dans l’industrie tech. Je veux dire, pas les ingénieurs et tout ça, mais dans l’industrie du marketing digital, j’ai du mal à expliquer la différence entre un cookie first-party et un cookie third-party. Donc, ce n’est pas très surprenant. Pour revenir à votre question sur l’Europe et les États-Unis, je dirais que, étonnamment, je ne vois pas une bien meilleure utilisation des données first-party du côté des entreprises américaines, malgré le fait qu’elles soient moins, euh, effrayées ou qu’elles se soucient tout simplement pas de la réglementation. Je pense qu’il y a des obstacles plus importants que cela pour adopter pleinement les données first-party et, comme, en faire un moteur puissant pour vos entreprises. Et ces principaux obstacles sont tout simplement l’absence de gouvernance des données, l’absence d’intention, le fait que les gens ne savent pas ce qu’ils pourraient en faire. Euh, et donc ne mettent pas en place de plan. Euh, je pense que c’est la raison principale. Et la deuxième chose, c’est aussi qu’il faut un certain niveau de compétences, à savoir que vous n’avez pas seulement besoin d’un data scientist, vous avez besoin d’un data scientist qui comprenne un minimum le business, l’audit d’entreprise et le marketing digital également. Donc je ne vois pas une adoption beaucoup plus forte venir des entreprises américaines. Je dirais que je vois une adoption beaucoup plus forte venir des très grandes entreprises. C’est quelque chose de très différent, qu’elles soient en Europe ou aux États-Unis. Euh, j’ai vu en Europe de grandes entreprises de distribution, des conglomérats, construire un identifiant utilisateur unique à travers toutes les marques, faire des choses très sophistiquées. Euh, et probablement en étant un peu plus prudents d’un point de vue juridique, mais ils y vont quand même parce que, vous savez, ils ont les bons conseils pour cela. Ils travaillent avec de grands cabinets d’avocats et ils leur montrent quoi faire. **FREDERICK VALLAEYS:** Et donc vous avez mentionné quelques-uns des obstacles, n’est-ce pas ? L’un est le juridique. Euh, il s’agit d’avoir un plan, de savoir quelle maison vous voulez construire et ce que vous voulez faire de ces données first-party. Et puis vous avez parlé d’avoir des data scientists ou des analystes dans l’équipe pour vous aider à y parvenir. Alors, quand il s’agit de ces trois obstacles, voyez-vous un ordre typique dans lequel une entreprise va les traiter ? Et est-ce qu’il existe un moyen pour les plus petites entreprises de le faire aussi, ou pensez-vous que c’est tellement compliqué que seules les grandes peuvent y arriver ? **RONAN CARREIN:** C’est une très bonne question. En fait, il existe un chemin. Qui rend les choses incroyablement plus simples. Regardez, c’est comme si vous voyiez un grand chef en cuisine et que vous vous disiez : mon Dieu, je ne pourrai jamais faire ça. Puis il publie le livre, vous l’ouvrez, et cela va vous prendre deux ou trois fois plus de temps, vos oignons ne seront pas coupés de la même manière, mais le plat aura étonnamment le même goût. Et c’est exactement la même idée ici d’un point de vue juridique. Je veux juste commencer par une petite mise en garde ou une métaphore. J’en ai fini avec les métaphores. Si vous parlez de marketing digital et que vous dites qu’il faut booster votre SEO ou votre remarketing, c’est comme dire que vous allez à la salle de sport et qu’il faut faire plus de squats ou plus de développé couché. Mais si vous dites qu’il faut commencer à avoir une vraie stratégie de données first-party, la question est beaucoup plus proche de : il faut changer votre hygiène de vie. Il ne s’agit pas d’aller à la salle et de pousser une chose ou de soulever sur une machine. C’est donc un sujet beaucoup plus large à embrasser. C’est la première chose : il faut commencer avec cet état d’esprit. Si vous commencez avec cet état d’esprit, vous pouvez prendre tous les principaux, disons, parties prenantes de votre entreprise et leur demander : quelles sont les données que nous produisons ? Et que devrions-nous pouvoir en faire en matière de ciblage, de reporting sur l’efficacité de notre activité ou des KPI qui nous importent ? Une fois que vous avez ces questions, euh, vous savez, ces questions que vous vous posez probablement tous, comme : si j’avais un dollar supplémentaire, comment devrais-je le dépenser pour obtenir la marge ou le retour sur investissement maximal ? Puis-je vraiment mesurer la contribution de mes efforts sur les réseaux sociaux à l’ensemble de mon marketing digital ? Ou, vous savez, quels sont les sous-segments d’utilisateurs qui m’apportent le plus de valeur à long terme ? Tout le monde se pose ces questions. Mais très peu de gens ont réellement la réponse, et elle se trouve probablement dans vos données first-party. Donc, une fois que vous avez cela, vous les posez et vous commencez à élaborer un plan sur la manière dont vous comptez les utiliser. Ensuite, dans cet ordre, vous posez le plan, votre intention. Voilà ce que j’aimerais faire. Voici les données que j’ai aujourd’hui et où elles se trouvent. Ensuite, vous faites une pause sur l’intention pendant un instant, n’est-ce pas ? **FREDERICK VALLAEYS:** Vous avez fait une excellente analogie avec le fait d’aller à la salle de sport. Euh, mais pourquoi les gens vont-ils à la salle de sport ? Ils veulent être plus minces. Ils veulent être plus musclés. Ils veulent être en meilleure santé. Quelles sont ces raisons ? Parce que je ne pense pas que quelqu’un se dise : hé, je vais commencer à faire des données first-party, n’est-ce pas ? Comme, c’est la vraie vie. C’est en fait terrifiant. **RONAN CARREIN:** Personne ne veut y toucher. **FREDERICK VALLAEYS:** Alors pourquoi y toucher ? Qu’est-ce que vous voyez quand vous parlez à vos clients ? Quelle est la raison principale, globale, pour laquelle les gens disent : hé, allons-y et faisons.. **RONAN CARREIN:** Les points de départ sont toujours un problème très spécifique, généralement lié à un manque de confiance dans les données. Par exemple, euh, je veux faire un nouveau tour de financement et je suis totalement incapable de montrer à mon VC quel est le ratio CAC/LTV. Parce que si je demande à cinq personnes différentes dans mon entreprise, j’obtiens cinq réponses différentes. Euh, et cela commence par une question comme celle-ci, ou bien cela va jusqu’à dire : nous avons passé 25 % de l’équipe de direction à construire des rapports manuels parce que tout est tellement dispersé que nous avons complètement perdu le contrôle de la vérité des données dans notre entreprise. Ou alors c’est quelque chose comme, euh, vous savez, nous sommes parfaitement conscients que nous devons commencer à segmenter nos utilisateurs et, en fait, nous ne savons même pas par où commencer. **FREDERICK VALLAEYS:** Intéressant. Donc cela vient presque de ce niveau très élevé, comme la qualité des données, le reporting. Est-ce que cela vient parfois de l’angle, euh, désolé, ça me fait un pouce levé, je ne sais pas pourquoi. Euh, mais, euh, mais, mais, mais est-ce que cela vient parfois d’un endroit où je suis frustré par mon ROAS et je ne vois aucun autre moyen d’améliorer le ROAS ? **RONAN CARREIN:** C’est une très bonne question. La frustration vis-à-vis du ROAS est bien là, mais le lien avec la first party data n’est presque jamais là. Donc les gens diront que je suis frustré par mon ROAS, mais si vous leur dites, vous savez, si vous exploitez votre first party data de telle ou telle manière, vous pouvez obtenir une amélioration à deux chiffres de votre ROAS et c’est comme, ça ne rate presque jamais. En fait, surtout si vous faites très peu de choses avec votre first party data, les gens deviennent d’abord très sceptiques, euh, puis ils s’impliquent vraiment. Euh, donc le point de départ est souvent le reporting et l’investissement incrémental vient souvent du meilleur ROAS. **FREDERICK VALLAEYS:** Oui. Et c’est intéressant. Et vous assistez à ces réunions, n’est-ce pas ? Avec les clients et tout le monde est frustré par le ROAS. Je veux dire, même si vous êtes content ou du genre, j’aimerais qu’il soit meilleur. **RONAN CARREIN:** Je n’ai jamais, jamais eu un client qui ait dit, oui, c’est parfaitement bien. Merci beaucoup. Puis-je vous payer davantage ? **FREDERICK VALLAEYS:** Non, ça n’est jamais arrivé. Exactement. Donc, et puis vous dites qu’il y a ce décalage. Alors est-ce que les gens disent, oh, puis-je faire quelque chose de plus simple ? Puis-je simplement, euh, faire de l’optimisation de landing page, de l’optimisation CRO, de l’optimisation attext, comme voient-ils cela comme les leviers les plus efficaces et, et. Ou bien ne font-ils littéralement pas le lien avec le fait que, si j’avais de la first party data et que je faisais quelque chose avec les audiences et que je faisais quelque chose de plus sophistiqué, j’obtiendrais aussi d’excellents résultats. **RONAN CARREIN:** Donc ils auront tendance à se tourner vers les sujets qu’ils connaissent le mieux et qu’ils ont déjà expérimentés par le passé. Donc si quelqu’un a obtenu des résultats avec le SEO ou le CRO par le passé, il dira, vous savez, je veux quelqu’un pour m’aider avec mon CRO, mon automatisation d’e-mails, tout ce que vous voulez, n’importe quoi. Aujourd’hui, il y a très, très peu de personnes qui disent. J’ai construit une infrastructure first party data sophistiquée pour améliorer mes performances par le passé. Et donc c’est ce que je veux. Donc pour répondre à votre point, l’une des questions que les gens posent généralement est, ou plutôt ils ne la posent pas de cette manière, mais nous essayons d’y répondre pour eux, en disant : votre prochain mouvement devrait être le fruit le plus facile à cueillir en termes d’amélioration rapide de votre retour sur investissement publicitaire, afin que vous commenciez à nous faire confiance et que vous passiez à l’étape suivante. Quand vous allez continuer à répéter cela. Et la first party data est généralement très effrayante parce que les gens l’associent à un projet comme un nouveau CRM ou un nouveau site web. Ils pensent que cela va prendre deux ans. Ils pensent que ce sera en retard. Ils pensent que le prix va être multiplié. Ils pensent qu’ils vont finir en procès avec vous. Ce qui n’arrive littéralement jamais si vous le faites bien. Littéralement jamais, parce que techniquement, technologiquement parlant, ce n’est pas si compliqué. C’est davantage une question de service. Donc, pour toutes ces raisons, les gens ont tendance à s’en éloigner. Et dès que vous en parlez, c’est comme, j’ai l’impression que c’est comme ce type qui va chez le médecin et que celui-ci lui dit : je vous l’ai dit pendant les 20 dernières années à propos de la perte de poids. Il dit : oui, oui, oui, oui. Je sais. Je sais. Pas maintenant. J’ai trop de travail. Vous savez, le deuxième enfant, c’est traité un peu comme ça. **FREDERICK VALLAEYS:** Ce sont de petits pas pour commencer à vous y amener. C’est ça. Je pense que c’est vraiment intéressant, Ronan. Je veux dire, essentiellement, ce que vous exposez là, c’est presque le secret, parce que la plupart des gens ne semblent pas faire le lien entre first party data et meilleures performances publicitaires. Et vous nous dites que oui, c’est un projet effrayant, mais qu’il n’a pas besoin d’être aussi effrayant ou aussi difficile que les gens le pensent parfois. **RONAN CARREIN:** Il y a quelques choses, d’ailleurs, sur ce point précis qui sont vraiment importantes. Il n’est pas nécessaire de le construire de A à Z, vous savez, il n’existe pas de notion d’achèvement, mais vous n’avez pas de produit fini. Vous construisez la capacité, puis vous l’exploitez petit à petit et vous pouvez ajouter des incréments. C’est une méthodologie très scientifique, qui consiste à travailler avec les données. Vous formulez une hypothèse, vous la testez, vous prouvez qu’elle génère plus de revenus. Vous l’implémentez à grande échelle, donc vous pouvez commencer petit et obtenir des résultats à court terme, puis itérer. Ce n’est pas comme lancer quelque chose sur votre site web où il y a un jour où vous appuyez sur le bouton vert et espérez que ça ne plante pas. Rien de tel. Donc à cet égard, oui, absolument. **FREDERICK VALLAEYS:** Alors, donnez-nous peut-être un exemple, donc si vous dites qu’une amélioration du retour sur investissement publicitaire est mon objectif, et que je vais utiliser la first party data pour y parvenir. Euh, quels sont quelques exemples tactiques que vous pourriez partager ? **RONAN CARREIN:** Donc mes deux premières étapes seraient toujours les mêmes. La première est extrêmement court terme, extrêmement simple. Il s’agit de s’assurer que vous collectez toutes les informations first party, un peu de type transactionnel/DRM, comme la plus grande liste d’utilisateurs consentants possible que vous avez sur qui sont vos clients. Et même si vous le faites la première semaine et que vous ne faites aucune segmentation, si vous ne l’avez pas encore fait, vous ingérez en masse l’ensemble de ces données dans vos plateformes de ciblage. Euh, si vous n’avez pas déjà entendu cela 6 millions de fois, que ce soit sur Perfmax, Google, Facebook, etc., tout cela devient extrêmement algorithmique. Euh, et la première chose à faire est de dire : regardez, ceux-là sont mes clients et ceux-là ne sont pas mes clients par, vous savez, par définition, simplement en inversant. Euh, donc, et faites simplement cela. Si vous ne l’avez pas en place. **FREDERICK VALLAEYS:** Donc prenez votre liste de clients existante et ingérez-la dans la plateforme publicitaire. Ainsi, elle peut au moins distinguer les nouveaux des existants. **RONAN CARREIN:** Donnons-leur l’idée suivante : regardez, vous voulez faire de l’acquisition, excluez ces personnes, mais cherchez aussi des personnes qui leur ressemblent. C’est juste un principe super basique. Commencez simplement par faire cela. Vous améliorerez déjà vos performances par rapport à quelqu’un qui ne le fait pas. Ensuite, la deuxième étape consiste essentiellement à faire exactement la même chose. Mais vous commencez à répartir les personnes en segments afin de pouvoir le faire de nombreuses façons différentes. Mais la façon dont j’aime le voir dépend de votre entreprise. Vous pouvez vendre le même type de produit, mais vous avez des segments en termes de valeur. Donc, disons, euh, vous savez. Vous savez, vous êtes une entreprise mono-produit, mono-service, mais certaines personnes en consomment beaucoup plus que d’autres. Alors segmentez-les en termes de paliers, les 35 % de personnes les plus valorisées, mettez-les, selon la même logique, dans une autre campagne et dites : regardez, je veux enchérir davantage sur les personnes qui leur ressemblent. Puis vous faites le palier intermédiaire et le plus bas, ou vous ne ciblez pas le palier le plus bas. Si vous vendez beaucoup de produits différents.. **FREDERICK VALLAEYS:** Alors laissez-moi m’arrêter là une seconde. Donc quand vous regardez vos 35 % de clients les plus importants, disons, avez-vous une recommandation sur la période à examiner ? La récence aide-t-elle les algorithmes ou peut-on remonter assez loin ? **RONAN CARREIN:** Euh, évidemment, cela dépend aussi du cycle de vie du produit. Il y a des catégories de produits où, vous savez, on ne vend pas une voiture en deux semaines à quelqu’un. Donc les données vont être tellement anciennes que les algorithmes, vous savez, sur un cycle de vie de sept ans, cela ne va pas vraiment faire grand-chose. Euh, vous pouvez trouver des moyens de contournement pour résoudre cela. Parfois, quand on n’a pas assez de données historiques ou que les cycles de vie sont trop longs, ce que nous faisons, c’est regarder le comportement sur site des dernières semaines et nous avons un modèle de propension pour dire : regardez, il y a 90 % de chances que ce type achète probablement, contrairement à celui-là. Donc nous le traitons comme, non pas comme un acheteur, mais comme un acheteur quasi certain. Euh, et donc vous pouvez toujours trouver un moyen de jouer avec cela. Évidemment, euh, vous savez, si vous êtes dans une activité avec un cycle de vie très court, comme la livraison de repas ou l’habillement, surtout les articles moins chers, cela aide. Ce n’est pas la même chose pour tout. Si vous entrez dans le métier de la vente de maisons ou de la rénovation de salles de bains ou de choses comme ça, c’est beaucoup plus une question d’utilisation des données pour la génération de leads. Ce n’est pas comme, c’est extrêmement précieux, mais ce sont des cas d’usage légèrement différents. Je réponds probablement en ce moment à votre question sur ce que je ferais avec la first party data dans le cadre d’une interaction de type direct-to-consumer. Nous pouvons faire du lead gen après si vous voulez. Mais, euh, oui, définitivement, cela joue un rôle. **FREDERICK VALLAEYS:** Et comment faites-vous, d’accord. Donc, c’est utile, n’est-ce pas ? Donc si vos cycles de vente sont trop longs, faites des modèles de régression ou des analyses prédictives pour dire que ces utilisateurs semblent être sur la voie de la conversion. Comment gérez-vous cela en retour ? Je veux dire, aimez-vous faire des fichiers groupés quotidiens ? Faites-vous quelque chose d’un peu plus en temps réel ? Et vous ne savez pas ce que vous voulez en faire. **RONAN CARREIN:** Nous avons un client, par exemple, qui vend quelque chose où la récurrence n’est pas très élevée et où le prix est assez élevé. Donc ce que nous voulons faire, c’est avoir le modèle prédictif. Et regarder toutes les personnes qui, selon le modèle, auraient dû acheter mais n’ont pas acheté. Et c’est assez précis, mais ensuite cela vous donne une courte liste de personnes à qui vous pouvez envoyer un e-mail parce que vous savez que la probabilité qu’elles aient été si proches d’acheter est très élevée. Donc vous pouvez simplement aller, en quelque sorte, les achever avec un e-mail ou un appel direct parce que c’est juste, vous savez, un prix élevé et de faibles volumes. Euh, dans certains autres cas, ce que vous voulez pouvoir dire, c’est simplement : hé, regardez. Euh, vous savez, vous voulez artificiellement augmenter la valeur de conversion sur une certaine liste d’utilisateurs ou quelque chose comme ça parce que vous pensez que cette liste d’utilisateurs a, euh, vous savez, une façon de voir cela et de dire, vous regardez vos données CRM sur deux ans et vous dites, valeur vie client, vous la prenez à partir de vos données CRM, vous prenez les 20 % de personnes ayant la valeur vie client la plus élevée sur les deux dernières années. Et puis vous allez simplement dire : ces personnes, si elles convertissent, la valeur de cette conversion est pondérée par ce que vous pensez être leur valeur vie client. Donc, dans la configuration de la campagne, vous allez simplement changer cela. Il existe donc plusieurs façons d’utiliser un modèle de propension. Euh, vous pouvez aussi utiliser les personnes ou, vous savez, pour le churn, excellent cas d’usage. **FREDERICK VALLAEYS:** Oui, non, et cela a du sens. Donc essentiellement, vous dites : d’accord, écoutez, ce sont mes clients les plus précieux. Donc je mets une valeur de conversion plus élevée pour eux. Et ce sont les systèmes d’enchères automatisées de Google ou Meta qui comprennent qu’ils ont une valeur plus élevée. **RONAN CARREIN:** Sans le dire, d’ailleurs, ce serait donner un mauvais conseil si je me limitais à l’idée algorithmique. Donc, euh, une chose que vous pouvez faire si vous avez identifié, restons sur ces 20 % supérieurs dans notre annonceur hypothétique, vous avez ces 20 % supérieurs et, en regardant vos first party data, vous pouvez voir, ou bien la valeur, mais qu’ont-ils acheté ? Qui sont-ils ? Quelles sont les gammes de produits qu’ils achètent le plus ? Qu’ont-ils acheté en premier ? Ont-ils été exposés à mes campagnes sur les réseaux sociaux ou non ? Ont-ils été exposés à mes campagnes e-mail ou non ? Puis-je fabriquer une personne à forte valeur ? Et si je décide de les cibler sur la base de toutes ces informations que j’ai, je peux aussi décider des assets que je vais pousser, du format que je vais pousser, des réseaux, des canaux que je vais pousser. Donc cela va bien au-delà de cela. Vous pouvez littéralement constater que vos 20 % d’utilisateurs les plus importants aiment, disons, votre gamme de produits numéro un. Et qu’ils semblent augmenter leur panier rouge lorsqu’ils sont exposés à du contenu sur les réseaux sociaux concernant cette gamme de produits. Donc vous pouvez informer votre équipe social media parce que vous faites du retargeting. Euh, aussi, beaucoup de ces personnes, vous pouvez créer des tests de groupe et formuler des hypothèses : si je les expose à ceci ou si je ne les expose pas à ceci. Comment est-ce que j’impacte leur valeur vie client ? Donc l’idée est en fait, euh, ça repose un peu, mais il y a quelque chose de vraiment central là-dedans : bien sûr, vous améliorez le ciblage en informant les algorithmes et en leur donnant des valeurs différentes pour différentes catégories d’utilisateurs. Mais la principale chose que vous faites si vous commencez à penser le ciblage à partir de la first party data, c’est. Votre segment d’audience devient l’objet de votre travail, pas le canal. Et c’est vraiment essentiel. Euh, parce que supposons que vous vouliez recibler un groupe de personnes et dire qu’elles ont une forte valeur à long terme, mais je voudrais qu’elles achètent une fois de plus chaque année, ou peut-être dépensent 20 % de plus à chaque fois. Vous avez donc plusieurs façons de faire cela. Vous pouvez, euh, pousser les collections sur les réseaux sociaux. Vous pouvez leur envoyer de l’automatisation d’e-mails. Euh, vous pouvez faire du remarketing. Euh, vous savez, vous pouvez faire beaucoup de choses différentes. Euh, vous pouvez leur envoyer même du courrier papier, des coupons, tout ce que vous voulez. Mais si vous travaillez avec la first party data, vous pouvez répondre à la question suivante, qui pour moi est vraiment essentielle : quelle est la contribution de chacun de ces canaux à l’augmentation de la valeur de ce segment d’utilisateurs ? Vous pourriez parfaitement, disons que vous avez trois canaux. Vous pouvez littéralement diviser votre segment en trois et avoir trois répartitions budgétaires différentes. Et puis, ensuite, cela devient des maths de lycée sur, vous savez, quelle est la contribution de ce canal par rapport à l’autre. Et c’est vraiment phénoménal parce que si vous prenez un ciblage issu d’une liste de cookies, donc une liste de cookies, Google a sa propre liste de cookies. Facebook a sa propre liste de cookies. Il y a un vrai problème, que nous appelons le paysage des identités. Cela signifie que c’est la liste de cookies de Google. Ce n’est pas la liste de cookies de Facebook et ils ne communiquent pas entre eux. Donc vous ne pouvez jamais contourner le segment d’audience. Vous pouvez avoir des chevauchements, c’est extrêmement confus et cela ne vous dit rien d’un point de vue business. Mais si vous dites que le cookie, ce n’est pas une liste de cookies, j’ai donné la liste à vous tous et c’est la même liste. Alors la quantité de. D’hypothèses que vous pouvez tester et l’optimisation du media mix et de l’asset mix que vous pouvez faire vont bien au-delà de l’impact que vous pouvez avoir en aidant simplement les algorithmes, et c’est vraiment essentiel. C’est pourquoi j’ai fait la comparaison plus tôt. Ce n’est pas comme. Ou travailler un peu plus ce muscle. Non, c’est un type d’hygiène de vie. Vous changez la façon dont vous abordez le ciblage dès le moment où vous commencez à voir la puissance de la first party data. **FREDERICK VALLAEYS:** Oui, c’est génial. Et c’est là que vous êtes entré dans l’hygiène maintenant, n’est-ce pas ? Donc c’est un avantage incroyable de pouvoir faire du marketing cross-platform et de s’assurer qu’il y a de la cohérence et que vous évitez les chevauchements. de ces moteurs. Maintenant, vous avez aussi fait allusion à un certain nombre de questions business vraiment intéressantes que vous commencez à vous poser. Alors comment mettez-vous cela en place ? Comment maintenez-vous l’hygiène ? Quels types d’outils auriez-vous en tant que chef d’entreprise ? Il est facile pour vous d’aller poser les questions et d’obtenir ces réponses. Comme, que recommandez-vous ? **RONAN CARREIN:** Donc la bonne nouvelle, c’est que c’est une situation de type six oiseaux, une pierre. La réponse à cela est la même réponse à la façon de gérer la réglementation et vos avocats. C’est la même réponse à la façon dont vous maintenez la vérité entre plusieurs parties prenantes dans votre organisation. C’est la même réponse pour tous. Vous devez fondamentalement arriver à un point où vous comprenez, euh, quelles sont vos sources de données et ce que signifient les données. Et quand je dis ce que signifient les données, c’est aussi simple que, euh, si vous ouvrez un tableau et qu’il indique, vous savez, la date de quelque chose, et que la moitié de l’organisation suppose qu’il s’agit de la date à laquelle le produit a été envoyé et que l’autre moitié suppose qu’il s’agit de la date à laquelle le produit a été facturé. Et ensuite, avec deux semaines d’écart, vous avez des résultats totalement différents pour le mois en termes de comptabilité, de rapports financiers et de tout le reste. Donc, tout d’abord, s’assurer qu’il y a un data owner et une gouvernance des données, où quelqu’un a réellement pour mission de dire : je suis certain de ce que signifient les données dans nos différents systèmes, c’est extrêmement important. Ensuite, la partie qui aide littéralement à tout, c’est d’avoir un data mapping propre. Le data mapping signifie littéralement, cela peut être juste une feuille de calcul. Cela signifie que j’ai ces sources de données, elles viennent d’ici, et elles ont été collectées selon ces règles. Elles sont détenues par ces personnes, et je sais où elles vont, comment elles sont traitées, pour quel usage, et voici l’avantage pour l’utilisateur du fait que je traite les données de cette manière. Si vous avez simplement ce document, d’abord, chaque fois que quelqu’un doit ajouter quelque chose, qu’il y a une nouvelle source de données, que vous achetez une entreprise, une nouvelle marque, une nouvelle gamme de produits, vous savez ce dans quoi vous vous branchez, c’est comme, vous savez, si vous êtes dans la cuisine de quelqu’un et que vous devez vider le lave-vaisselle, vous pouvez ouvrir les tiroirs, et si vous voyez où sont les fourchettes, vous voyez où vont les fourchettes, donc vous allez les mettre au bon endroit. C’est simplement cette idée qui permet à vos avocats de travailler avec votre contenu, parce qu’ils disent, bon, d’accord, c’est bon, comme, euh, très bien, laissez-moi regarder vos intentions pour cette année. Vous voulez prendre ces données et les déplacer là pour cette finalité. Eh bien, vous pouvez le faire ou vous ne pouvez pas le faire, ou vous pouvez le faire sous certaines conditions. Euh, si vous n’avez pas ce data mapping, c’est comme demander un permis de construire. Je veux juste acheter une maison. Non, vous ne pouvez pas. Eh bien, allez, pourquoi ? Je ne peux pas. **FREDERICK VALLAEYS:** J’ai presque envie de rire ici parce que je pense que ce que vous dites, c’est que la plupart des organisations, quand elles n’ont pas cette hygiène, elles ont essentiellement vidé le lave-vaisselle et mis une fourchette ici et une fourchette là. C’est comme, je n’aime pas, il y a peut-être une fourchette dans ce placard et peut-être deux fois là. Donc vous êtes sur le business ici, n’est-ce pas ? **RONAN CARREIN:** Je veux, je veux poursuivre là-dessus. Imaginez exactement cette situation. Quelqu’un est dans votre maison. Et il ouvre le lave-vaisselle puis peut-être une pile de cartons parce que vous venez de déménager et il met les choses complètement au hasard. Maintenant, c’est l’état de ce que, sept, je dirais 75 à 85 % des infrastructures de données que je trouve côté client et quand je leur demande, comment êtes-vous arrivés à ça ? C’est en fait une bonne réponse à votre question précédente. Comment en arrive-t-on au point où ils demandent des services ? Parce qu’ils ont littéralement dit, eh bien, nous avions ce problème et ce type a acheté cette chose. Et puis nous avons eu cet autre problème et cet autre type a mis en place cette chose, qui entrait en conflit avec cela. Mais. Je pense que nous faisons en sorte que ça marche et puis nous avons mis en place cette autre chose, mais c’est cassé depuis deux ans. Personne ne sait comment ça fonctionne. Donc on va en rester là. Nous avons trop peur qu’ils le branchent. Et puis voici mon infrastructure first party data, qui ressemble à un vrai, le grand marasme. Euh, et, euh, et c’est très souvent ce qui se passe. Et l’une des choses qui est en fait absurde, c’est quand les gens disent : oui, j’ai déjà dépensé beaucoup d’argent en licences logicielles et tout ça là-dedans. Je ne veux pas remettre encore plus d’argent là-dedans. Eh bien, devinez quoi ? Si vous débranchez tout ce qui est complètement inutile et que vous le remplacez par quelque chose de sobre et de fonctionnel, vous économiserez probablement de l’argent dès la première année. Et c’est vraiment quelque chose de super important. Mais oui, non, c’est exactement ça. C’est exactement ce qui se passe. Euh, et, et, le premier, euh, vous savez, euh, euh, élément de la journée devrait être de commencer par ranger votre chambre pour que les gens puissent simplement y vivre. Et c’est ce qu’on ne voit pas beaucoup avec les données. **FREDERICK VALLAEYS :** Et, enfin, vous êtes fan de beaucoup d’outils Google, je pense, non ? **RONAN CARREIN :** Quand il s’agit de mettre vos données et de les interroger. Ce n’est pas forcément des outils Google, BigQuery beaucoup pour une raison très simple. Euh, c’est vraiment du pay as you go. Euh, et les outils Google, j’ai toujours dit la même chose. Euh, si vous donnez mille applications de fitness à des personnes qui ont, vous savez, besoin de plus de fitness dans leur vie, et que vous vous arrêtez là, puis que vous revenez deux ans plus tard, pour la plupart des gens, rien ne se sera passé. Les personnes qui auront fait quelque chose sont celles qui ont, disons, un coach, un médecin, un psychologue, des membres de la famille qui les soutiennent, et toutes ces personnes qui se rassemblent pour soutenir la motivation, les aider à, vous savez, se fixer un objectif et à se battre pour l’atteindre. Dans ce cas, l’application de fitness est extrêmement utile. Euh, c’est absurde de dépenser genre 25 000 par mois dans une application de fitness et pas un centime dans un coach. Donc, quand il s’agit de données, Google fait un excellent travail à cet égard parce qu’ils ont un produit qui ressemble un peu à une boîte de briques Lego. Comme, malheureusement, ils ne vous disent pas grand-chose sur ce que vous pouvez en faire et ils sont assez mauvais là-dessus, et ils le savent. Je suis encore en contact avec beaucoup de gens là-bas. Euh, mais ce n’est pas ce qu’ils essaient de faire. Euh, ce sont des fournisseurs de technologie. Euh, avec une pointe de solutionnisme. Et ce qu’ils disent, c’est : écoutez, apprenez à utiliser ces outils. C’est assez incroyable. Et ensuite, vous pouvez faire énormément de choses avec. Ce avec quoi je suis d’accord. Euh, vous ne payez pas très cher pour utiliser BigQuery. Euh, vous devriez dépenser votre argent, euh, pour, euh, embaucher, vous savez, des personnes en interne ou en externe qui savent comment s’en servir. Pour en faire, vous savez, un moteur de revenus. Et à cet égard, c’est là que nous nous appuyons sur eux. C’est sûr, c’est fiable. Euh, et c’est hyper connecté avec tout le reste. Donc il est rare que vous ayez à construire un connecteur from scratch. Euh, vous savez, ou une API ou quoi que ce soit. **FREDERICK VALLAEYS :** Donc, euh, donc trouvez de l’aide de qualité. Et, euh, bien sûr votre entreprise peut aussi aider avec ça. C’est ça. Si les gens ont besoin, d’accord, Rona, tout ça est super. Donc, euh, dernière question ici avant de commencer à conclure, mais comment voyez-vous l’avenir de la réglementation sur la vie privée ? Euh, on a beaucoup parlé de, genre, améliorer vos campagnes avec des données first party, de l’hygiène. Euh, y a-t-il quelque chose à l’horizon qui pourrait changer ce dont nous parlons quand il s’agit du RGPD ? Ou de la réglementation sur la vie privée aux États-Unis. En **RONAN CARREIN :** aux États-Unis, vous rendez la question encore plus compliquée. Donc, euh, je dirais que lorsque la réglementation est arrivée, ma première réaction en tant que genre de product guy Google et go-to-market a été : ah, mince. Euh, puis j’ai réalisé après un peu de temps que toute l’industrie était devenue incroyablement paresseuse au cours des 20 dernières années. Vous aviez des plateformes qui vous vendaient de la publicité et le reporting pour mesurer leur propre performance basé sur quelque chose, les cookies, qui est fondamentalement incroyablement faible d’un point de vue reporting. Les gens ont donc oublié comment faire ce que les compagnies d’assurance faisaient dans les années 80, c’est-à-dire segmenter leurs données et construire des modèles de propension pour savoir qui est plus susceptible de provoquer un accident qu’un autre. Et ainsi de suite. Donc je pense qu’il y a quelque chose de fondamentalement positif là-dedans : forcer les gens à avoir une meilleure hygiène business. Je ne pense pas, je pense que dans 20 ans les gens regarderont en arrière et diront : mon Dieu, notre business s’est tellement amélioré, non pas à cause du ciblage, mais simplement parce que nous avons commencé à auditer correctement notre activité. Euh, donc je pense qu’il est important de le dire avant de répondre à votre question. Parce que ça veut dire que mon avis sur la réglementation est. Ce n’est pas forcément mauvais du tout, même d’un point de vue purement business, même si tout ce qui vous importe est de gagner de l’argent. Je ne pense toujours pas que ce soit mauvais du tout. Euh, donc avec ça en tête, c’est un peu difficile à dire. Genre, euh, je parle beaucoup avec, genre, euh, vous savez, des cabinets d’avocats et des personnes qui sont en charge de la tech, comme des associés responsables des aspects technologiques. Et, euh, et ils ne voient rien de beaucoup plus clair que nous à ce stade. Je pense que le régulateur en Europe veut encore resserrer la vis quand il s’agit de, euh, s’assurer que chaque donnée fait l’objet d’un consentement. Euh, je ne vois pas forcément ça comme quelque chose de mauvais. Euh, vous savez, en tant que consommateur, c’était le Black Friday récemment, et j’ai fait la plupart de mes recherches à partir d’e-mails que j’ai reçus de marques que j’aime, et j’aimerais continuer à recevoir ces e-mails parce que, vous savez, j’ai fait quelques bonnes affaires. Comme tout le monde, j’en étais content. Les consommateurs, au final, verront leur propre intérêt et, euh. Je pense que si l’entreprise qui offre la plus grande interaction dans l’échange de valeur va gagner, alors c’est probablement mieux ainsi. Euh, ce qui m’inquiète davantage, c’est, euh, ce qui m’inquiète davantage, c’est, euh, la direction qu’ils semblent prendre, c’est, c’est le moment où Ceci est une question difficile parce que j’ai beaucoup d’idées en tête à ce sujet, mais je pense que vous avez des entreprises comme Facebook qui se disaient, vous savez, peut-être qu’on devrait faire payer les gens et foutre en l’air tout ce truc. C’est juste qu’ils paient ou qu’ils ont des pubs, et c’est là qu’ils vont. Google regarde probablement ça sous l’angle d’une approche plus Tony Stark. Genre, je peux probablement créer quelque chose de conforme et qui permet le même type de ciblage si c’est, vous savez, si ça se passe dans le navigateur à la place, et puis blablabla. Et, vous savez, ils essaient avec FLoC, certaines choses, etc. Et c’est très élégant, mais il n’y a aucune chance que l’agence moyenne regarde ça et se dise : oui, bien sûr, ça a totalement du sens. Euh, donc je pense que les régulateurs, à mon avis, ne sont pas plus, pas plus avisés en matière de technologie. **FREDERICK VALLAEYS :** Absolument pas, n’est-ce pas ? Et je pense qu’avec Meta, ils ont essentiellement dit : écoutez, nous allons facturer tellement cher qu’aucun utilisateur raisonnable ne voudra payer. Oui, bien sûr. Exactement. En partant d’un point, comme vous l’avez dit, même si le coût était raisonnable, genre 20 par mois pour accéder à Gmail, Maps et Google Search, qui sont des services sans lesquels je ne pourrais pas vivre. Genre, je paierais volontiers 20 pour ça. Euh, mais là, c’est comme dire : hé, il faut payer 100 dollars par mois pour ça. **RONAN CARREIN :** Le meilleur exemple, c’est quand vous quittez la maison de vos parents et que vous réalisez qu’il faut payer l’eau du robinet. Vous vous dites : quoi ? Vous savez, c’est exactement ça. Euh, alors où est-ce que ça va ? Objectivement. Je pense que regarder probablement la tendance politique sera une meilleure source de, genre, d’hypothèses et regarder la technologie elle-même. Euh, **FREDERICK VALLAEYS :** Mais d’ici là, je pense que, euh, peut-être ne regardons pas trop loin dans l’avenir. Pour l’instant, les données first party, vous êtes autorisé. Si vous avez obtenu l’autorisation en général de travailler avec, ça donne d’excellents résultats. Euh, donc si les gens veulent en savoir plus, Ronan, où peuvent-ils vous trouver ? **RONAN CARREIN :** Euh, eh bien, euh, à ce jour, la personne qui est en charge de notre activité aux U. S. profite d’un congé maternité. Donc, s’il vous plaît, laissez-la tranquille. Euh, donc, euh, en attendant, ils peuvent me contacter. Euh, soit directement à l’adresse Ronan, R O N A N at betterstronger. com. Je porte le t-shirt de l’entreprise, je représente, euh, parce que nous faisons des offsites plutôt sympas. Donc vous avez aussi de jolis t-shirts. Euh, donc ce serait la meilleure façon. Je vais la remplacer pour le moment, euh, en ce qui concerne, genre, euh, euh, vous savez, la conquête des marchés américains. Euh, vous pouvez consulter notre site web, euh, qui, euh, couvre en fait beaucoup d’autres domaines d’expertise que nous proposons parce que le positionnement de nos entreprises, nous essayons d’aller de la stratégie et de la conception de stratégie digitale jusqu’à l’implémentation. Donc nous couvrons beaucoup d’autres missions qu’une agence peut couvrir. Le principal domaine d’expertise, c’est de mettre une colonne vertébrale data au milieu. Donc oui, Ronan at betterstronger. com. Je suis sûr que vous pouvez mettre ça dans le lien quelque part. Plus que ravi de, euh, plus que ravi d’échanger avec, euh, avec certaines personnes. Nous n’avons, euh, pas forcément besoin de construire toute votre infrastructure data. Si vous voulez simplement avoir quelques, euh, quelques conseils, une formation, euh, pour votre équipe de direction, ce genre de choses, nous faisons tout ça, mais je ne vais pas prendre le temps de, euh, ce n’est pas le sujet. **FREDERICK VALLAEYS :** Je veux dire, je pense que le meilleur pitch, c’est toujours l’éducation, non ? Donc je pense que ce que vous nous avez partagé aujourd’hui, à tous, ce sont quelques idées sur la façon d’améliorer votre entreprise. Euh, les fondamentaux business et cela consisterait à créer des résultats comme un meilleur ROAS, un meilleur reporting. D’innombrables, d’innombrables, d’innombrables cas d’usage réels que nous avons mis en œuvre sur la façon d’exploiter les données first party. **RONAN CARREIN :** Je dirais. Si vous avez besoin du dernier petit coup de pouce pour vous lancer là-dedans, j’ai utilisé les Lego plus tôt comme analogie. Si vous aimez les Lego, vous allez adorer ça parce que c’est comme : voici tout ce que vous avez et tout ce que vous ne saviez pas pouvoir faire. Et soudain, vous voulez construire des vaisseaux spatiaux et des châteaux et, genre, vous pouvez faire tellement de choses pour votre entreprise en jouant avec ces données. Et nous avons réalisé que. Vous donner envie d’y aller et la partie pédagogique est essentielle parce que c’est intimidant et c’est quelque chose que nous aimons aussi faire dans cette partie-là, c’est simplement créer de l’enthousiasme autour de ça. **FREDERICK VALLAEYS :** Et si vous aimez les Lego et que vous avez besoin de ce petit livret d’instructions, vous pouvez aussi aller chez Better Stronger et ils pourront probablement vous fournir ce playbook. Eh bien, Ronan, c’était fantastique. Merci à tous d’avoir regardé ces épisodes. N’oubliez pas d’appuyer sur le bouton d’abonnement et utilisez aussi les commentaires pour nous dire ce que vous en avez pensé. Si vous avez d’autres questions, on se retrouve pour le prochain épisode de PPC Town Hall. Merci. Merci. Et, euh, enfin, vous étiez chez Google. Une, une bonne anecdote Google avant qu’on passe aux données first party ? **RONAN CARREIN :** Vous voulez dire une bonne anecdote Google que vous pouvez garder dans ce podcast ? Non, je dirais, écoutez, il y en a une. Je ne sais pas si j’en suis très fier, mais je pense que la toute première fois où j’ai rencontré Larry Page, il y a très longtemps, je pense qu’il avait la trentaine, lui aussi. Mon tout premier job chez Google, j’avais peut-être deux, trois mois d’ancienneté. Mon travail consistait à contrôler qu’un algorithme identifiait bien du contenu adulte comme du contenu adulte. Euh, donc un travail très, euh, monotone en sortant d’un programme de doctorat. Oui, non, oui, non, oui, non, c’est du porno. Euh, et j’étais au milieu de mon programme de doctorat. Workstream, disons-le comme ça avec toutes les implications, euh, quand il s’agit de ce qui était affiché sur mon écran à ce moment précis, et soudain tout le monde est devenu très silencieux autour de moi. Et, euh, Larry Page était juste au-dessus de mon épaule, les bras croisés, à fixer mon écran, qui affichait, euh, eh bien, vous savez, quelque chose de nettement en dessous de la ceinture. Euh, ce qui m’a valu la présentation la plus embarrassante que j’aie jamais faite de moi-même de toute ma vie. Je ne sais pas s’il s’en souvient, mais, euh, c’était assez gênant. Bon souvenir. **FREDERICK VALLAEYS :** Oui, eh bien, c’est vraiment intéressant la façon dont vous avez rencontré Larry Page comme ça. Mais au moins, vous travailliez dur. Euh, peut-être une situation un peu gênante là. Mais ce que vous faisiez. Enfin, quand j’ai rejoint Google, il n’y avait pas d’algorithme pour ça. Donc, en gros, c’étaient les humains. Et ça faisait partie du travail : rester assis là et passer en revue les annonces, et certaines étaient bien salaces, et nous devions nous assurer d’aller vite parce que sinon nous aurions eu de gros problèmes. **RONAN CARREIN :** Pour ceux qui connaissent Google, je n’étais pas dans la file des annonces, j’étais dans la file AdSense. Donc je regardais du contenu réel, généralement du UGC. Pas seulement des annonces, ce qui était, euh, vous savez, piquant. Et, euh, la dernière chose que j’ai oubliée de mentionner, c’est que mon écran était orienté directement vers la micro-cuisine. Donc toute personne qui prenait un café à cet étage regardait ça. Donc c’était inévitable. **FREDERICK VALLAEYS :** Les gens buvaient beaucoup de café ? **RONAN CARREIN :** Euh, eh bien, à l’époque, les gens étaient encore euphoriques à l’idée d’avoir un Kinder Bueno à volonté. Donc, euh, je dirais, euh, oui, il y avait beaucoup de monde dans la micro-cuisine. **FREDERICK VALLAEYS :** Oui, exactement. --- *Source: [Un ancien Googler révèle comment travailler VRAIMENT avec les données first-party](https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/ex-googler-reveals-how-to-actually-work-with-first-party-data/)* *© Optmyzr. All rights reserved.*