Google prévoit de supprimer d’ici 2022 les cookies tiers. Dans un contexte d’extrême sensibilité aux questions de protection de la vie privée des consommateurs citoyens, leur suppression programmée pose question.
Pour rappel, un cookie est un fichier informatique permettant de récupérer des informations de navigation. Les cookies servent à des fins de remarketing; les données récupérées par les cookies permettent aux entreprises de personnaliser l’expérience client en ligne afin de lui proposer des offres adaptées en fonction de l’historique de navigation, du nombre de pages visitées, de liens cliqués sur une page… Ils constituent à ce titre la base des produits publicitaires vendus aux entreprises par Google.
Depuis la mise en place en 2018 du RGPD (Règlement général sur la protection des données), des changements sur les modalités de collecte des données a réduit le suivi des cookies et donc la traçabilité des parcours. Google annonçait en 2018 la fin programmée des cookies publicitaires dans leur format actuel.
Cette annonce a été faite dans le cadre du conflit des navigateurs sur l’e-privacy. On entend par là les déclarations successives des différents navigateurs sur la suppression des cookies tiers. Apple annonçait en 2017 la désactivation par défaut des cookies tiers sur son navigateur Safari – mais également la non sauvegarde des cookies propriétaires de plus de 24h lors de la navigation. Le navigateur Mozilla Firefox a également choisi de bloquer par défaut le tracking de la navigation par des cookies tiers.
On peut légitimement penser que Google s’est aligné pour des raisons évidentes de communication, alors que le respect de la vie privée des internautes est devenu un sujet de société.
L’avenir de la publicité digitale
Malgré la législation plus stricte et l’implication citoyenne dans les débats sur l’e-privacy, le marché de l’e-publicité a atteint 2,8 milliards d’euros de chiffres d’affaires en France au premier semestre 2019, Facebook et Google captent plus de trois quarts du marché de l’e-publicité.
La suppression des cookies pose question au sein des sociétés utilisant les services de remarketing et de publicité de Google. Va-t-il falloir repenser les stratégies d’acquisition et de fidélisation ?
L’annonce de la fin des cookies a été ponctuée par une autre annonce de taille, celle de leur remplacement par une technologie similaire… Ce qu’il faut comprendre ? Le tracking des internautes ne risque pas de s’arrêter, seul le nom de la technologie employée va changer. A savoir, l’annonce de Google a fait dévisser Criteo de 16% sur le Nasdaq le 14 janvier.
Quelles alternatives au cookie ?
Les seules informations données par Google sont disponibles dans ce communiqué, où il est question d’une plus grande transparence quant à l’utilisation des données de navigation. Pour autant, rien ne filtre sur les futures technologies de tracking.
Le device ID* est une alternative du marché : c’est un identifiant permanent associé aux smartphones / tablettes qui suit l’activité de l’utilisateur sur les différentes applications. Il est seulement utilisable sur un seul appareil, ce qui est un inconvénient majeur pour les entreprises souhaitant suivre des parcours cross-canal.
Bien évidemment, on ne connaît pas encore les technologies Google qui remplaceront le cookie tiers.
(Il est bon de préciser que la fin programmée des cookies tiers n’indique pas la fin des cookies propriétaires)
De la dépendance aux cookies à la liberté
Ceci étant dit, les entreprises ont à s’inquiéter de leur dépendance à Google lors de l’externalisation de leurs stratégies d’acquisition et de fidélisation.
Céder des données sur les parcours des clients et prospects à des entreprises tierces représente un risque stratégique.
La transition en cours peut être salutaire pour les entreprises souhaitant reprendre la main sur ces processus.
Les sociétés possèdent souvent de très grandes quantités de données relationnelles non exploitées, sans compter les données partenaires auxquelles elles peuvent avoir accès (data « second party »). Certes, les ciblages publicitaires établis et vendus par Google s’avèrent être de puissants outils de conversions. Cependant, une stratégie data pertinente s’appuie en premier lieu sur les données propres de l’entreprise.
Les 4 étapes clés pour une stratégie data efficace
75% des data relationnelles collectées par les entreprises françaises ne sont pas exploitées*. La logique impose d’exploiter les données propres de l’entreprise avant de travailler sur des gisements de données externes !
- Remettre les données possédées en état d’exploitation
La priorité pour une stratégie de fidélisation cohérente est de remettre en ordre vos données. Pour ceci, on utilise des technologies de qualité de données, associant des traitements de restructuration, normalisation et validation, dédoublonnages, déduplication… Vos données deviennent ainsi correctes, à jour et surtout exploitables.
- Enrichir les données
Vos données étant à présent exploitables, il est maintenant possible de les enrichir avec d’autres informations (transactionnelles, comportementales, socio-démographiques) via des mégabases ou des bases partenaires. L’enrichissement de vos données augmente la connaissance client et prospect.
- Segmenter les données
A partir de vos propres données et des enrichissements effectués, il est possible de créer des segmentations précises. Les segmentations se créent à partir d’outils de Business d’Intelligence ou de Data Mining. Les segmentations de type Récence fréquence montant (RFM), Petit moyen gros (PMG) client permettent d’identifier les opportunités et les parcours relationnels à créer.
- Acheter / louer des profils similaires aux vôtres
Vos données sont structurées, enrichies, segmentées… Il est possible d’acheter ou de louer des profils similaires aux vôtres, afin d’optimiser les chances de conversions lors des campagnes d’acquisition et de fidélisation.
Bonne ou mauvaise nouvelle, le changement de technologie annoncé par Google n’aura probablement pas d’incidence sur la publicité online. Pour autant, cette transition peut être vu comme une opportunité de réduire la dépendance aux outils de remarketing et augmenter la connaissance de ses propres clients et prospects !
Source :*https://www.lsa-conso.fr/la-moitie-des-entreprises-exploite-moins-de-25-des-donnees-analysees,315546
DataMining : Calculs statistiques sur les données dans le but d’obtenir des informations pertinentes (prédiction d’achat, d’attrition…)
