Un échange avec Olivier Hamoud Le Guellec, Head of Marketing EMEA - Weborama et Paul Leperchey, Head of data - Publicis Media, sur l'impact de la data clean room sur la croissance du retail media. Quels sont les principaux cas d'usage et, à l'inverse, les frictions qui existent encore.
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00:00 Bonjour messieurs, la data cleanroom, on en a beaucoup parlé, on en a parlé sur d'anciens
00:08 événements où on parlait du cookieless parce que c'est vrai que c'est une technologie
00:11 dont on parle qui a gagné en popularité à mesure que les cookies tiers disparaissaient
00:15 peu à peu du paysage online.
00:17 Peut-être avant d'entrer dans le vif du sujet, d'expliquer comment ça peut permettre
00:21 aux retail media de croître.
00:22 Petit rappel pour ceux qui ne seraient pas forcément familiers de la techno, Paul est-ce
00:26 que tu peux nous expliquer de quoi on parle ?
00:28 Alors la promesse de la data cleanroom c'est de pouvoir partager de la donnée entre un
00:35 éditeur par exemple et un retailer de manière compliant, en respectant des règles privacy
00:41 qui s'imposent à l'ensemble du marché, à des fins d'activation, donc de ciblage publicitaire,
00:48 mais aussi et surtout à des fins de mesure, on en parlait, c'était évoqué sur le sujet
00:52 précédent, de façon finalement à associer une donnée d'exposition publicitaire à
00:56 une donnée de transaction pour se dire quel a été le parcours du consommateur, quel
01:02 a été le lift généré par l'exposition publicitaire.
01:04 Et de le faire surtout de manière sécurisée parce que ça a été la grande friction notamment
01:09 des retailers, j'ai de la donnée hyper valuable, pardon pour l'anglicisme, au moins dans la
01:14 data cleanroom je m'assure qu'elle n'est pas exposée au cas de vent, qu'elle n'est
01:17 pas accessible à des tiers, l'accès est vraiment réservé à la personne à laquelle
01:21 je donne accès à cette techno.
01:22 Oui, et du coup on est quand même sur un héritage de techno précédente en réalité,
01:27 il y a quand même un peu de marketing de l'offre là-dessus, comparé aux data warehouse,
01:32 data lake, DMP, CDP, etc.
01:34 En fait on est sur un sujet d'hébergement de données et en effet avec une gestion d'accès
01:37 qui est tout à fait spécifique de façon à garantir ces aspects privatisés.
01:41 C'est un point que tu me partages aussi Olivier, c'est qu'il y a parfois des amalgames, des
01:45 data cleanroom auto-revendiquées qui ne le sont pas vraiment, c'est quoi pour toi les
01:50 amalgames à éclairer pour bien distinguer la data cleanroom du DMP, CDP et techno qui
01:55 sont là depuis 5-10 ans ?
01:56 Effectivement on a quand même tendance dans ce secteur là, quand on a un gros bouleversement
02:01 et en ce moment c'est la fin du cookie qui nous anime à se dire bon il nous faut une
02:04 solution pour remplacer tout ce qu'on a déjà construit ces dernières années, donc pour
02:08 remplacer la DMP il fallait une CDP et aujourd'hui pour remplacer la CDP il faut une data cleanroom.
02:12 Le fait est que finalement ce n'est pas du tout pour les mêmes cas d'usage, ce n'est
02:15 pas du tout pour les mêmes utilisations, ni pour le retailer, ni pour l'annonceur,
02:19 ni pour l'éditeur, donc on n'est pas simplement sur un remplacement d'un outil par un autre,
02:23 c'est aussi une façon complètement différente de penser, de fonctionner sur son activation,
02:29 sur sa mesure avec sa donnée et surtout la donnée de partenaire.
02:32 Et c'est vrai qu'on a tendance comme aujourd'hui à voir nous sur plein d'appels d'offres,
02:37 avoir des appels d'offres data cleanroom et en fait derrière quand on lit finalement
02:40 le brief, on fait ce que vous voulez c'est une CDP.
02:43 Donc attention à ne pas mélanger les sujets, ce n'est pas la même utilité, ce n'est
02:46 pas le même usage.
02:47 Oui parce que Webu même à la base vous venez plutôt de la DMP, donc vous êtes aussi
02:51 par opportunité allé sur ce segment d'offres.
02:54 Sur le volet sécurité, c'est quoi qui distingue une data cleanroom d'une DMP par exemple
02:59 ou d'une CDP en fait ? Comment est-ce qu'on peut aider peut-être les agences, les retailers
03:05 qui seraient exposés à un partenaire pour un brief à bien faire la différence et savoir
03:08 si on a affaire à une techno de data cleanroom ?
03:11 En fait la data cleanroom dans sa création elle-même, dans son fonctionnement, dans
03:14 son code finalement au plus profond de l'outil, a un certain nombre de fonctionnalités qui
03:20 travaillent à l'anonymisation, la sécurisation, la séparation logique voire physique finalement
03:25 des données et à la sécurisation aussi de l'usage qu'on va permettre dans le cas d'une
03:29 collaboration en fonction de l'accord finalement qui existe entre deux acteurs.
03:32 Donc en fait dans son fonctionnement même, dans ses fonctionnalités même, on n'est
03:37 pas du tout sur la même chose qu'une CDP qui peut permettre de la data collaboration
03:42 d'ailleurs dans l'Absolu on peut imaginer des échanges de flux de données entre une
03:46 même CDP ou différentes CDP donc c'est pas forcément un souci de ce point de vue
03:49 là mais d'un point de vue de l'anonymisation et de s'assurer que personne n'a accès
03:54 à mes identifiants dans le cas d'une collaboration, que personne ne peut réutiliser mes données
03:58 à l'issue finalement d'une collaboration que je peux avoir, ça c'est la data cleanroom
04:01 qui va avec un fonctionnement complètement différent le faire.
04:04 C'est vrai que c'est assez complémentaire, dans l'Absolu ce sont deux outils qui peuvent
04:08 travailler ensemble mais ce sont des outils qui sont complètement différents.
04:11 Pour nous ce sont deux outils séparés.
04:12 Paul les a évoqués rapidement, les cas d'usage aujourd'hui c'est activation mesure, est-ce
04:17 que tu peux donner deux exemples concrets d'activation à mesure de ce qui peut être
04:20 mis en place via une data cleanroom ?
04:22 Alors sur l'activation finalement c'est trier à la fin du cookie, c'est comment
04:26 demain sans cookie je vais pouvoir cibler ma liste de clients, ma liste de prospects
04:29 que je connais, c'est le point important, que je connais sur lesquels j'ai une adresse
04:33 email, un numéro de téléphone parce qu'on ne va pas pouvoir utiliser du cookie à ce
04:37 niveau là pour les cibler et je vais voir les cibler chez un retailer soit sur son inventaire
04:41 web soit sur son mobile soit sur du produit finalement que je souhaite pousser à ce niveau
04:46 là.
04:47 Donc je vais pouvoir avec la data cleanroom transférer entre guillemets ma donnée.
04:50 Matching de base de données.
04:51 C'est ça exactement.
04:52 On va matcher ces deux bases de données, ma liste de clients lesquels je retrouve chez
04:56 le retailer, qu'est-ce qu'ils achètent dans l'Absolu, je peux en tirer aussi l'information
04:59 pour savoir un peu plus ce qu'ils consomment derrière et est-ce que derrière le retailer
05:02 va pouvoir activer la compagnie publicitaire pour moi sur ces individus là.
05:06 Et ensuite mesurer du coup.
05:08 Et ensuite mesurer, ça c'est clair effectivement, c'est ce que disait Paul.
05:11 C'est-à-dire que derrière l'activation finalement, il y a plein de façons de la
05:14 faire.
05:15 Par contre la mesure, elle va être hyper importante.
05:16 C'est derrière suite à cette campagne publicitaire, quel est évidemment mon revenu associé mais
05:20 quels sont les produits qui ont été achetés, avec quelle fréquence aussi.
05:23 Ce n'est pas qu'une question de est-ce qu'il l'a acheté, c'est qu'est-ce qu'il revient
05:26 sur ces produits là, est-ce qu'il monte en gamme, etc.
05:28 On en est où aujourd'hui d'un point de vue business ? On en parle beaucoup.
05:32 J'ai l'impression que dans la réalité, c'est un peu plus bourgeonnant en termes de chiffre
05:35 d'affaires de ce qui se fait.
05:37 C'est vrai que c'est un sujet qui est très à la mode mais qui ne démarre pas encore
05:40 vraiment concrètement chez les annonceurs en termes d'équipement.
05:45 On est par contre sur un vrai questionnement sur l'utilité et nous on voit comme sur un
05:51 an, on est passé peut-être d'un quart de nos rendez-vous qui se faisaient sur la data
05:54 clean room, aujourd'hui il y a trois quarts qui concernent ce sujet là.
05:57 Donc il y a vraiment une prise de conscience que ça a une utilité sur un certain nombre
06:00 de cas d'usage évidemment, que c'est une utilité qu'il va peut-être falloir s'équiper
06:03 ou au moins comprendre comment ça fonctionne.
06:05 Maintenant c'est vrai qu'en termes de revenus pour Weborama et je pense de façon générale
06:10 pour les acteurs de ces secteurs, c'est encore le tout début.
06:12 Tout le monde n'est pas encore équipé, les annonceurs jaugent un petit peu les différents
06:17 outils et on commence à voir les vrais appels d'offres d'une façon vraiment organisée
06:21 sous forme d'appels d'offres arriver.
06:22 Tu partages ce point de vue Paul ? On en est encore à l'amorçage des discussions ?
06:27 Peut-être pour compléter, il y a quand même un gros appel d'air des clean rooms issus
06:31 des wall gardens, en particulier d'Amazon qui est sur le sujet retail/media par nature.
06:38 Incontournable, c'est AMC leur data clean room.
06:42 Avec en effet leur offre d'Amazon Marketing Cloud qui est aujourd'hui l'offre la plus
06:45 avancée non pas d'un point de vue technologique mais d'un point de vue diffusion et usage
06:50 par l'ensemble du marché, aussi par le point de vue de la volumétrie de la donnée.
06:54 Mais par ailleurs le sujet clean room va bien au-delà du sujet retail/media, c'est du média
07:00 au sens large.
07:01 Avec Google, Asatub, Meta, Advanced Analytics, aujourd'hui on a la capacité de réconcilier
07:09 des parcours consommateurs sur des points de contact éditeurs standard vers de la transaction
07:15 qu'elle soit issue d'un environnement retail/media ou d'un environnement first party annonceur
07:19 si l'annonceur est e-commerce en lui-même.
07:22 C'est quoi aujourd'hui pour toi côté buy-side, les freins à l'adoption de ces outils-là ?
07:28 Il y a une complexité technique qu'il faut évoquer.
07:30 La première, c'est la fragmentation, c'est le thème de la journée.
07:36 Comme je le disais, il y a des clean room wall garden, des clean room open web, tout
07:42 ça ne se parle pas toujours très naturellement.
07:45 D'où une opportunité pour les identifiants alternatifs qui vont pouvoir provoquer et
07:51 faciliter des communications entre ces différentes solutions technologiques mais on n'en est
07:54 pas encore tout à fait là.
07:55 Donc ça c'est un premier frein.
07:58 Le deuxième frein, c'est que globalement on est sur des outils qui ne sont pas très
08:02 user-friendly.
08:03 Il faut maîtriser SQL.
08:05 Donc ça s'adresse à des profils data.
08:08 Il faut savoir coder pour maîtriser cet outil-là à son plein potentiel.
08:14 Je dirais que c'est le principal frein.
08:17 Tu as une équipe dédiée par exemple qui va faire ça pour le compte soit des agences
08:22 médias, soit des annonceurs parce qu'un marketer, on va dire, lambda ne peut pas faire
08:27 une requête dans une data clean room de lui-même.
08:29 Oui, mais comme il ne peut pas faire de requête dans un autre serveur, il ne faut pas non
08:34 plus opérer sur la complexité.
08:35 Ou opérer un DSP.
08:36 C'est un travail d'expert et tant mieux, on a besoin d'un expert pour faire ça.
08:41 On est bien placé pour le faire.
08:43 Et le troisième point…
08:46 Le prix de la techno et le prix de la data.
08:50 Le prix de la techno, je ne dirais pas forcément le prix de la techno parce que justement,
08:54 certaines technos sont mises à disposition de manière finalement gracieuse pour valoriser
08:57 l'inventaire.
08:58 Là, tu parles plutôt des wall garden.
09:00 Côté wall garden, ça va plutôt permettre d'aller plus loin sur la mesure.
09:05 Ce n'est pas un frein le prix côté wall garden, côté open web.
09:10 Oui, là, ça va l'être.
09:12 Surtout, soit si c'est payé côté annonceur ou côté éditeur, ça va se retrouver sur
09:18 le coût de l'inventaire.
09:19 C'est l'équilibre à trouver entre le coût de l'inventaire et le coût de la technologie.
09:21 Là, c'est une opportunité pour les agences en particulier parce qu'on est justement
09:28 des deux côtés de la barrière.
09:29 On achète l'espace et on opère la mesure.
09:32 Sur le sujet de la fragmentation, tu as évoqué une opportunité pour les ID, particulièrement
09:37 votre clean room Weibo.
09:39 Elle permet d'abriter d'autres ID pour faire le pont potentiellement avec d'autres
09:44 clean rooms.
09:45 Oui, tout à fait.
09:46 Nous, on est assez agnostique sur ce sujet-là.
09:47 En fait, il faut vraiment qu'une data clean room soit en capacité de gérer toute source
09:51 de données, de tout type d'identifiant et derrière réussir à faire cette correspondance
09:56 entre deux bases.
09:57 Si les deux acteurs utilisent le même acteur d'identifiant universel, c'est super, on
10:02 va pouvoir faire cette correspondance-là.
10:04 C'est sûr que ça va simplifier d'une certaine façon aussi ces échanges entre data clean
10:08 room, mais ça ne va pas être la seule façon de travailler entre data clean room.
10:12 Si je refais un parallèle avec les DMP, au début des DMP et les CDP, au début, c'était
10:16 surtout entre plateformes, on est concurrent, il faut surtout se parler, etc.
10:20 Avec les data clean room, il se passe la même chose actuellement et de la même façon qu'avec
10:24 les DMP et les CDP, tout doucement, ces entreprises vont être obligées, en tout cas celles de
10:28 l'open web et non pas les wall garden, vont être obligées de collaborer ensemble, de
10:32 trouver des protocoles finalement d'échange de données sécurisées qui respectent les
10:37 principes de la data clean room pour que finalement on ne soit pas bloqué quand on choisit un
10:41 acteur dans le cadre de ces collaborations.
10:43 Sur ces protocoles d'échange de données, il y a des réflexions du côté du Tech Lab
10:46 ou de l'IAB ?
10:47 Tout à fait, au niveau de l'IAB et Tech Lab, il y a des guidelines qui sont publiés, qui
10:51 sont encore en cours de travaux, ça va être des sujets marchés globaux qui vont avancer
10:57 et après on va peut-être avoir aussi des surprises tout simplement entre acteurs des
11:00 data clean room avec des collaborations parfois forcées par des clients, un client qui en
11:04 a une et l'autre qui va en utiliser une seconde et qui vont forcer ces entreprises à collaborer
11:09 et à trouver des solutions.
11:10 Tu sens une pression de vos clients là-dessus pour justement vous ouvrir à d'autres data
11:15 clean room ?
11:16 Alors pas encore une pression, il y a plutôt un questionnement et je pense que cette pression
11:20 elle va venir une fois qu'on va vraiment rentrer dans des process d'appel d'offres
11:24 très normés où finalement on va y avoir en donnée une demande de fonctionnalité
11:27 qui est avec quelle data clean room êtes-vous en capacité de communiquer de la même façon
11:31 avec quelle CDP êtes-vous en capacité de communiquer ?
11:33 Tout ça, ça va devenir des critères à en donner qui permettent de gagner ou non
11:38 finalement un portefeuille à ces plateformes-là.
11:40 Tu évoquais le fait qu'il y avait de plus en plus d'appels d'offres, c'est assez
11:43 marrant parce que le marché de la clean room c'est un peu comme le retail media, il s'est
11:46 fragmenté.
11:47 Il y avait LiveRamp qui était quand même archi leader et qui en profitait pour faire
11:50 passer des tarifs qui étaient assez importants.
11:53 On était en plus obligé des deux côtés de prendre une licence.
11:55 Est-ce que tu sens que du côté des prix, de la flexibilité, les acteurs du secteur
12:01 commencent à assouplir un peu leur offre et du coup il y a une émulation et du coup
12:05 une compétition là-dessus ?
12:06 Évidemment la concurrence fait que ça s'assouplit.
12:09 On a aujourd'hui de plus en plus d'acteurs.
12:11 Donc Weborama, nous on est newcomer sur ce sujet-là mais il y a de plus en plus de sociétés
12:15 qui sont en train de se fonder là-dessus.
12:16 Et comme à chaque fois sur ces technologies qui se veulent, technologies SaaS en tout
12:20 cas, il y a un premier acteur qui domine un petit peu qui forcément, il a raison,
12:24 offre-demande, va avoir un tarif assez élevé et au fur et à mesure ces tarifs baissent.
12:28 Maintenant il y a plusieurs coûts qu'il faut prendre en compte.
12:32 Il y a effectivement le coût de la techno en elle-même et nous par exemple on challenge
12:34 beaucoup cette partie-là.
12:35 Maintenant à l'inverse d'une CDP où je peux travailler tout seul dans mon coin et
12:38 j'ai besoin de personne, la Data Clean Room, ça nécessite de la collaboration donc potentiellement
12:42 de l'achat de données.
12:43 Donc en fait c'est des coûts qu'il faut bien prendre en compte sur du long terme.
12:46 C'est pas uniquement la techno, c'est quel partenariat ? Je mets en place combien me
12:49 coûtent ces partenariats et qu'est-ce que je retire derrière ?
12:51 Paul, vous, aujourd'hui est-ce qu'on arrive assez facilement à mettre en place un ROI
12:55 derrière ce genre de dispositif d'utilisation d'une techno Data Clean Room, d'utilisation
12:59 d'une data que ce soit pour l'activation ou du data enrichment quand je vais utiliser
13:03 le segment d'un tiers, un moment de vie pour l'activer dans une campagne média ou sur
13:07 le sujet du ROI on n'est pas encore au clair ?
13:10 Alors le coût technologique de toute façon il est nécessaire, sinon on ne va pas opérer
13:14 la mesure.
13:15 Donc c'est des environnements analytiques qui sont mis à disposition, il faut s'en
13:18 emparer, sinon sur RetailMedia on ne va pas répondre à la promesse de pouvoir dire est-ce
13:23 que mon exposition a généré une vente ou pas ? Donc c'est une nécessité.
13:28 Le coût, le ROI de cette action là, il doit être pris dans son ensemble, en effet le
13:34 coût de l'achat de la donnée, le coût de l'inventaire, le coût de l'exploitation
13:38 aussi de l'environnement technologique, c'est-à-dire des frais de people.
13:41 Donc tout ça, ça fait une masse qui peut être supérieure à de l'achat média moins
13:50 ciblé ou peu ciblé.
13:52 Donc charge je dirais aux acheteurs, donc agences de notre côté mais aussi éditeurs
13:58 de savoir trouver à nouveau l'équilibre sur le prix d'inventaire média qui va être
14:04 proposé à l'annonceur.
14:05 Parce que si c'est en effet surinflaté, il n'y aura pas de ROI.
14:11 Surtout là on parle de RetailMedia, c'est quand même très orienté grande conso, on
14:15 est sur des produits à forte pénétration qui sont dans les logiques de riche.
14:18 Donc finalement si l'objectif c'est de toucher un maximum de monde, est-ce qu'on a un fort
14:25 intérêt à raffiner le ciblage ?
14:27 En vendant des yaourts à 2 euros le paquet par exemple.
14:30 C'est un vrai sujet, donc ça fait partie de cette équation et de cet équilibre qu'il
14:35 faut trouver.
14:36 Mais l'intérêt qu'on a c'est qu'avec ce type de technologie, on va être en capacité
14:40 d'objectiver, de se dire ok voilà le réel apport, le réel lift de la campagne.
14:44 Ce qu'on fait finalement assez mal sur des campagnes peu ciblées, parce qu'on est limité
14:50 généralement à des capi-médias qui sont assez pauvres par nature.
14:54 Côté retailer, il y a aussi ce sujet du ROI.
14:57 Olivier vous me disiez, quand j'échange, de manière informelle ou non, avec un retailer,
15:02 on me demande souvent combien je vais gagner à un an, deux ans.
15:05 Il y a un enjeu effectivement de générer des revenus additionnels.
15:08 C'est compliqué aujourd'hui pour vous de répondre à cette question-là quand on vous
15:11 la pose.
15:12 Peut-être un message à dire aux retailers, ce n'est pas non plus s'attendre à la mine
15:16 d'or qui va arriver juste en branchant une techno.
15:19 C'est très compliqué parce qu'effectivement à nouveau la techno elle répond déjà surtout
15:23 à une stratégie, à une offre qui doit être aussi définie.
15:27 C'est-à-dire que juste la techno toute seule, elle ne fonctionnera pas.
15:30 Ça dépend aussi de l'organisation des équipes derrière qui sont là aussi pour opérer
15:34 toute cette partie-là.
15:35 Donc c'est sûr que le ROI n'est pas forcément immédiat, il ne peut pas être mesuré aussi
15:39 simplement que ça parce que déjà il va aussi être lié à la question de la disparition
15:44 des cookies.
15:45 Donc qu'est-ce que je peux faire avec la Data Clean Room que je ne peux plus faire avec
15:48 cette disparition-là ? Est-ce que c'est un ROI grâce à la Data Clean Room ? Pas forcément,
15:52 c'est juste que je n'ai plus le choix finalement et c'est la seule façon pour moi de faire
15:55 ces cas d'usage.
15:56 Donc c'est plus je ne perds pas en revenu plutôt que j'en ai de l'incrémental.
15:59 Donc c'est sûr pouvoir sortir un TCO, un coût projet sur trois ans avec les revenus
16:04 associés, aujourd'hui c'est sûr que c'est complètement impossible.
16:08 Ce qu'on essaie de montrer c'est au contraire l'identification des lits, l'identification
16:14 des partenariats qui peuvent permettre aux retailers ou aux publisheurs parce que finalement
16:17 ça va être les deux cibles principales là-dessus, qu'est-ce qu'ils peuvent identifier justement
16:22 sur ces lignes de revenus complémentaires ou simplement dans la continuité des revenus
16:26 qu'ils peuvent avoir actuellement.
16:27 Merci beaucoup messieurs, c'est déjà le terme de ce panel, je vous remercie pour vos
16:30 éclairages.
16:31 Merci.
16:32 [Applaudissements]
16:34 (Applaudissements)
16:36 [SILENCE]