AcquisitionPoint de vue
La Data est au cœur de l’explosion du business du Retail média auquel on prédit une croissance exponentielle dans les années à venir. Les cas d’usage exploitant les données du retail sont nombreux, et leur potentiel est immense, pourvu que les conditions d’une vraie « data collaboration » soient réunies entre les différents acteurs du marketing. Stéphane Bernal, expert data de l’Agence Dékuple vous explique pourquoi.
Data collaboration et retail média, quels enjeux ?
- La « data collaboration » se réfère à l’acte de partager et de travailler ensemble sur des données entre différents départements, organisations ou systèmes, de manière sécurisée et efficace. Cette pratique permet aux parties prenantes de combiner leurs ressources de données pour améliorer la prise de décision, optimiser les opérations et innover dans leurs approches respectives. En particulier, la data collaboration est un système qui peut permettre aux marques et aux retailers de mettre en commun leurs datas et en optimiser l’usage, pour la rendre plus facilement exploitable, activable et mesurable.
- La Data est au cœur de l’explosion du business du Retail média auquel on prédit une croissance folle du marché, bien plus rapide que celle du Search ou du Social advertising aux Etats-Unis. En à peine 5 ans, le marché du Retail média a atteint 30 milliards de $ alors qu’il a fallu 14 ans pour le Search et 11 ans pour le Social pour atteindre ce niveau.
- Le marché européen est également promis à de fortes croissances et atteindrait presque 25 milliards d’€ en 2026.
- Au niveau de la France, le marché de Retail média a dépassé 1,1 milliard d’euros en 2023 avec une croissance de plus de 24%.
2. Les facteurs à l’origine de l’essor du retail média et de la Data collaboration
1. La disparition des cookies tiers
La fin de l’ère des cookies tiers présente indéniablement un point d’accélération à l’essor du Retail média et de la Data collaboration. Pour les retailers, ce changement monumental pourrait être une mine d’or.
2. L’activation d’audiences précises
La possibilité de toucher des audiences avec une précision extrême, change la donne, et cette Data permet de cibler des segments de consommateurs spécifiques à grande échelle, ce que recherchent les marques des produits de grande consommation, tout au long du parcours d’achat.
3. L’accès à de la Data de profils d’acheteurs avérés
Les acteurs du retail média de plus en plus nombreux en France
Un secteur en pleine effervescence…
- Alliance de l’AFM + Les Mousquetaires : la dernière annonce du secteur (cf. cet article)
- De nouvelles alliances qui vont certainement être annoncées, et une multitude de retailers qui songent à se lancer
… qui aiguise les appétits
- 70 à 90 % de marge pour les retailers (les coûts sont essentiellement liés à la technologie)
- 25 Milliards d’euros : c’est l’estimation de la taille du marché à 2026 du Retail média en Europe
- Croissance 2 à 3 X plus rapide que le search et le social
Les différents types de monétisation effectués par les acteurs du retail média
Il y a 4 principaux usages pour la monétisation de la data par les retailers :
- Opérations de Trade marketing (catalogue, TG…)
- Activations Online On-site (sponsor produit, display…)
- Activations Online Off-site (extension d’audience)
- Commercialisation d’études et insights
En dehors de ces 4 types de monétisation, la monétisation est aussi effectuées au travers du DOOH en magasin, de l’édition de coupons, d’encart dans des newsletters CRM…
La Data est essentiellement utilisée pour créer des segments qui seront activés dans le cadre de campagnes média online (display, video, search, produits sponsorisés,…) mais un autre type d’exploitation de la Data pourrait également permettre le développement de la Data collaboration…
Une source de monétisation encore peu exploitée : le marketing direct
Le marketing direct offre des opportunités très fortes pour les acteurs du retail :
- Une Data qualifiée d’acheteurs avérés
L’accès à des bases de données renseignées avec des comportements d’achat, de marque, de montants, en quantité et avec une fraîcheur de la donnée, sont des éléments rêvés pour tout CMO qui souhaite optimiser ses campagnes de prospection et de fidélisation. - Des leviers marketing avec des forts risques de chute
L’arrêt de certains leviers de marketing direct historique, comme le prospectus et le télémarketing, pourraient redistribuer des budgets marketing vers des activations sur les bases des acteurs du Retail média. - Une capacité de collecte du consentement élevé
Les acteurs de Retail média ont une relation forte avec leurs clients et sont en capacité de collecter leur consentement pour des activations marketing en proposant des offres et avantages pertinents pour les consommateurs. - Besoin d’optimiser les budgets des marques
Avec des performances nettement plus élevées grâce à la qualité de la Data, les marques n’ont plus besoin d’envoyer sur des gros volumes et se concentrent sur des petits segments très qualifiés et à ROI élevé.
Les investissements en Marketing Direct représentent plus de 5 milliards d’euros en 2023.
Comment développer la "data collaboration" et le retail media ?
La mise en place de la Data collaboration va s’appuyer sur 3 piliers essentiels :
- L’analyse,
- l’activation
- la mesure.
1. Analyse
La Data Clean Room est l’outil indispensable pour permettre de créer ces segments hautement qualifiés grâce à l’analyse de toutes les informations que disposent les acteurs du Retail média et dans un environnement sécurisé.
En fonction des consentements obtenus par les consommateurs, les données pseudonymisées ou anonymisées, permettent de croiser les data des retailers et des marques pour créer des segments très précis.
2. Stratégie d’activation
Une fois la création de segments de contacts augmentés par la Data du retail media, il est possible de mettre en place des stratégies d’activation en optimisant la combinaison des ciblages et des canaux en digital et en marketing (e-mail, sms, postal,…)
Le multi-touch retail media permet de diffuser, sur plusieurs canaux (display, social, vidéo, marketing…), le bon message, au bon moment et à la bonne personne grâce à la Data du retailer.
3. Mesure des performances
Dernier pilier indispensable pour évaluer la pertinence de toute la stratégie de ciblage mise en place, la mesure des performances.
De nombreux défis sont à relever ici pour définir les bons KPIs, la bonne attribution des ventes aux canaux, calculer le ROI ou ROAS des campagnes.
Les avantages de la "data collaboration" pour tous les acteurs
Pour les retailers
- Nouvelles sources de revenus
- Monétisation des Data pour activation
- Monétisation d’Insight pour les marques
- Activation on-site et off-site
- Activité à forte marge
- Entre 70% et 90% On-site
- Entre 20% et 40% Off-site
- Essentiellement des coûts technologiques
- Optimisation des stocks
- Réduction des stocks excédentaires
- Meilleure gestion de la chaîne d’approvisionnement
Pour les marques
- Amélioration de la connaissance clients
- Catégorisation des clients
- Personnalisation de l’offre
- Newsletter optimisée (contenu / offre)
- Fidélisation et rétention
- Détection des risques d’attrition
- Offres personnalisées aux clients
- Identification d’une fin de cycle
- Acquisition plus rentable
- Activation de campagnes de marketing
- Ciblage très précis
- Optimisation des performances
- Réduction des volumes
- ROI / ROAS optimisé
Pour les consommateurs
- Expérience Personnalisée
- Recevoir des offres et des communications pertinentes
- Valeur Ajoutée
- Bénéficier de promotions et de produits qui correspondent à leurs préférences
- Transparence et Confiance
- Interaction avec des marques qui respectent leur vie privée.
Les défis à relever pour mettre en place la "data collaboration"
La Data Clean Room est un élément essentiel dans la réussite du projet de Data collaboration. Elle permet d’affiner encore les stratégies de Retail média, en créant un environnement dédié et sécurisé, dans lequel plusieurs marques vont croiser leurs données, dans le respect du cadre réglementaire et du consentement récolté auprès du consommateur.
Exemple d'un cas d'usage marketing de la data collaboration en retail
Description du use case et des objectifs
Prenons l’exemple d’une marque commercialisant un produit ou une machine et des « consommables » permettant à cette machine de fonctionner : cartouches d’encre, dosettes de café ou de thé, bouteilles de gaz, filtres pour machines à eau, etc.
Ces consommables ne sont pas obligatoirement vendus dans les enseignes qui distribuent les machines fonctionnant avec ces consommables. Et des concurrents peuvent produire des consommables fonctionnant également avec les machines de cette marque : elle n’en a pas le monopole.
Dans ce cas, la marque commercialisant les machines aura tout intérêt à « collaborer » avec les enseignes retail pour identifier les acheteurs des machines afin de les inciter à acheter les consommables de la même marque.
Dékuple a mis en place un dispositif de réconciliation des données dans une data clean room afin d’associer les données des retailers (achats de machines), les données de la marque (pour dédoublonner avec ses acheteurs de consommables déjà acquis) et des données de centres d’intérêt (pour pouvoir comparer les performances obtenues par un ciblage classique par centres d’intérêt et un ciblage effectué grâce à la data collaboration retail).
Grâce au croisement de ces données, réalisé en conformité avec le RGPD dans une data clean room Dékuple, la marque peut ensuite déclencher des campagnes ciblées sur ses prospects via tous les canaux. Ici, 3 canaux ont été activés : email, SMS, display intégré nativement (et ciblé par individu) à des newsletters de grands médias premium.
Résultats de la campagne mise en œuvre par Dékuple
Le ROI du dispositif de data collaboration mis en place par Dékuple pour réaliser les objectifs de la marque, en association avec des enseignes de retail, est très positif.
Dékuple a mis en place un dispositif de mesure pour comparer les performances en clics et en conversions (achats par les prospects) entre un ciblage fait sur la base de « centres d’intérêt » et sur la base des données retailers.
Les résultats montrent un taux de clic très nettement supérieur : respectivement +39% et +42% sur les SMS et displays newsletters, et jusqu’à 3,5 fois supérieur pour les emails !
Conclusion
Un rôle majeur à prendre par les acteurs du retail media dans la Data Collaboration
- Data hyper qualifiées
- Un volume gigantesque
- Un renouvellement permanent
Des défis à venir pour les marques mais qui ouvrent de grandes opportunités
- Incertitudes économiques et politiques (impact sur la consommation)
- Disparition des prospectus (en attente des conclusions de l’ADEME sur l’expérimentation Oui Pub)
- Projet de consentement pour le télémarketing (Validation au Sénat)
- Disparition des cookies (moins de ciblage en ligne et moins de mesure des performances)
- Optimisation des performances économiques et écologiques (vendre plus en envoyant moins)
De nombreux chantiers à mettre en place du côté des acteurs du Retail média et des marques
- Désiloter la Data et la rendre accessible
- Collecter les consentements à grande échelle
- Gouvernance de la Data
- Traiter éthiquement la Data
- S’équiper d’infrastructures solides
Des profits à tirer pour tous
- Une nouvelle source de revenus très profitable pour les acteurs du Retail média
- Une performance accrue des campagnes de marque qui évite le gâchis publicitaire de masse
- Des consommateurs avec une expérience utilisateur optimisée et le respect des Data garantis par des acteurs responsables