L'IA a bouleversé les règles du jeu du marketing. Pour les entreprises en quête d'un avantage concurrentiel, c'est une évidence absolue. Pourtant, alors que l'adoption de l'IA atteint des niveaux qualifiés de « sans précédent » par des expert·es comme l’analyste technologique Mary Meeker, seuls les leaders les plus visionnaires s'intéressent à ce qui alimente réellement ces modèles. Ces derniers ont compris une chose fondamentale : si le modèle d'IA est le moteur, celui-ci a besoin de données de qualité pour fonctionner au maximum de ses capacités.
C’est en ce sens que, pour de nombreuses entreprises, l'actif le plus puissant réside dans leurs données propriétaires. Longtemps utilisées comme un élément stratégique clé pour accroître ses performances sur le digital, ces données révèlent leur véritable potentiel lorsqu'elles sont couplées à l'IA. Elles permettent en effet aux annonceurs d’identifier des schémas récurrents (notamment dans les comportements consommateurs) et des insights prédictifs à un niveau encore jamais vu, le tout, en s’adaptant à chaque entreprise et à ses objectifs précis.
Mais comment exploiter ce gisement de manière efficace et sécurisée ? Cela exige des dirigeant·es qu'ils relèvent un défi de taille : briser les silos organisationnels pour connecter les jeux de données, les équipes et les résultats commerciaux. Dans cet article, nous vous proposons une feuille de route pour exploiter ce potentiel et atteindre de nouveaux sommets.
La qualité des données : un moyen direct d'optimiser son ROI
La notion de qualité des données n'est pas juste un concept à la mode, c'est un changement radical de mentalité. Il s'agit de ne plus voir ses données propriétaires comme un actif statique à défendre, mais comme une ressource dynamique à manier stratégiquement.
Concrètement, cette évolution marque la transition d'une dépendance excessive aux signaux en ligne vers un écosystème unifié de sources de données (allant du CRM aux interactions web, jusqu'à celles issues des applications et magasins physiques). L'objectif de cette centralisation est de créer une vue complète des comportements des client·es, connectée en permanence (« always-on »), pour alimenter un marketing piloté par l'IA plus performant. Les recherches montrent d’ailleurs que les organisations dotées d'une stratégie de données propriétaires pour alimenter leurs outils marketing IA ont 1,5 fois plus de chances de déclarer des performances supérieures à celles de leurs concurrents dépourvus d'une telle stratégie.1
Les résultats sont sans appel : plus vos données sont de qualité, plus votre IA performe et meilleur est votre ROI. Pour vous aider à libérer le plein potentiel de vos campagnes digitales, nous avons identifié quatre étapes essentielles.
Les quatre étapes suivies par les annonceurs ayant une stratégie data avancée
1. Connecter ses sources de données
La première étape de votre parcours consiste à établir un lien fondateur avec vos sources de données. Imaginez cela comme un pipeline sécurisé permettant à vos données d'affluer vers votre technologie publicitaire. L'objectif est de simplifier un paysage traditionnellement fragmenté, où les données isolées dans des silos brident la performance.
- Priorisez les données first party. Améliorez la précision et la pérennité de vos données web en privilégiant une stratégie data first party plutôt que tierces. Nous recommandons vivement de moderniser les balises tierces obsolètes via une passerelle de balisage (tag gateway).
- Centralisez toutes vos données. Connectez toutes vos sources de données et regroupez-les au même endroit. Des outils comme le Gestionnaire de données (Data Manager) simplifient considérablement ce processus grâce à des workflows avec connexion directe aux principales plateformes de données que vous utilisez probablement déjà. En outre, ils intègrent des fonctionnalités d'API particulièrement utiles pour fluidifier la gestion de votre flux de données et faciliter la résolution des problèmes.
2. Maximiser la qualité de ses données
Une fois les tuyaux raccordés, assurez-vous de collecter les données les plus utiles dont vous disposez. C'est cette qualité qui permet à l'IA de Google de vous fournir des insights et des recommandations plus efficaces. Cette étape cruciale repose sur l'action directe de vos équipes, souvent via une implémentation technique sur site. Nous recommandons de prioriser une variété de signaux :
- Signaux publicitaires : comment votre audience interagit avec vos annonces (clics, campagnes générant le plus d'intérêt).
- Signaux client : informations sécurisées (emails, numéros de téléphone) pour mieux comprendre le comportement cross-device dans le respect de la confidentialité.
- Signaux transactionnels : mesure de la valeur réelle d'un achat ou d’autres actions clés pour suivre l'impact précis et éviter les doublons de conversion.
- Signaux comportementaux : analyse approfondie du parcours client et de l'engagement sur votre site, ainsi que de la manière dont les utilisateurs interagissent avec vos contenus.
En collectant et en envoyant ces signaux avec soin, vous ne vous contentez pas de fournir des données. Vous transmettez des informations pertinentes et de haute qualité qui permettent à l'IA d'améliorer l'efficacité des campagnes.
3. Activer ses données avec l'IA de Google
Avec un jeu de données robuste en place, vous êtes prêt pour l'activation. C'est ici que l'adoption de solutions pilotées par l'IA prend tout son sens pour optimiser vos campagnes :
- Audiences : vos données propriétaires sont essentielles pour identifier vos meilleurs segments clients et étendre votre portée vers des profils similaires.
- Enchères : les stratégies d'enchères intelligentes exploitent vos données pour dénicher de nouvelles opportunités (recherches, canaux) et adapter votre budget en temps réel aux tendances de consommation.
- Optimisation par canal : vos données alimentent des modèles d'attribution sophistiqués, comme l'attribution basée sur les données, qui accorde un crédit partiel à chaque point de contact sur le chemin de conversion d'un utilisateur. Vous avez ainsi une vision plus complète des facteurs influençant les ventes pour chaque canal.
C'est à cette étape d'activation que vos données prennent toute leur valeur, et que de simples informations se traduisent par des améliorations de performance tangibles et exploitables.
4. Démontrer le ROI
Pour démontrer les gains générés par vos données first party, il est essentiel d'adopter une approche novatrice de la mesure publicitaire. Une base de données solide vous permet de mesurer avec précision les KPIs qui comptent le plus pour votre entreprise, comme les revenus et les bénéfices. Cela passe par l'utilisation d'un ensemble d'outils de mesure modernes pour prouver l'efficacité de vos efforts publicitaires.
- Optimisation cross-canal : ne vous contentez plus de mesurer les clics. Grâce aux modèles d'attribution avancés, découvrez quels points de contact média génèrent le plus de valeur. Cela inclut l'attribution multitouch, une approche cross-canal qui analyse l'influence de chaque canal sur le parcours client.
- Tests d'incrémentalité : en analysant des éléments comme les données géographiques et le conversion lift, vous pouvez évaluer l'impact incrémental de vos campagnes. Ces tests encadrés et contrôlés permettent de déterminer si une annonce a réellement déclenché une conversion, plutôt que de simplement constater sa présence dans le parcours de l'utilisateur.
- Marketing Mix Modeling : ces modèles se basent sur des statistiques avancées pour établir un lien direct entre vos investissements marketing et vos ventes. Vous savez ainsi comment chaque média y contribue pour optimiser vos budgets sur l'ensemble des canaux marketing.
En adoptant ces pratiques de mesure modernes, vous avez une vision globale de l'impact de vos publicités, tout en démontrant la valeur de vos données pour l'entreprise.
Des données robustes pour un meilleur ROI
Dans un contexte soumis à une forte concurrence, avoir accès à des données fiables est essentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets. Cela permet non seulement de nouer des relations clients plus fortes, mais aussi d'augmenter significativement la valeur vie client (Customer Lifetime Value).
Une IA ancrée sur des données propriétaires riches alimente une optimisation intelligente des enchères, garantissant que chaque euro de votre budget est déployé avec un impact maximal. Il ne s'agit pas simplement d'affiner les campagnes actuelles mais d'armer stratégiquement votre organisation pour un avenir guidé par la croissance.
