Comment résoudre le dilemme qui consiste à concilier la qualité de données avec une quantité minimale de couverture pour que la campagne atteigne les objectifs fixés en amont ? La réponse à cette problématique peut être dans la « data 2nd party » qui n’est autre que les données propriétaires d’autres marques ou éditeurs, qui acceptent de les fournir en échange aussi d’autres données 1st party.
Si rien ne vaut la qualité des données dont chaque marque dispose au sujet de ses propres clients et prospects (ce que le jargon nomme « data 1st party » ou donnée propriétaire d’une marque), leur impact sera très réduit si l’on arrive pas à toucher avec elles une quantité minimale de personnes.
Face à cela, les données dites 3rd party, soit des agrégats de données obtenues auprès de différentes sources et vendues par des tiers, si elles répondent aux problématiques d’échelle, elles n’apportent pas toujours de solutions satisfaisantes aux besoins d’un ciblage qualitatif et très pointu.
Entre les deux, la data 2nd party – fruit d’une coopération entre entreprises dont les audiences peuvent être complémentaires – semble être une réponse plus appropriée. Cette analyse est signée par Mike Sands, CEO de Signal plateforme de ciblage d’audiences en cross canal établie à Chicago, dans un billet publié sur adexchanger. Pour lui son intérêt est double : elle permet d’augmenter la couverture tout en fournissant des informations de haute qualité et exclusives.
« Les entreprises avec des caractéristiques clients complémentaires peuvent partager entre elles leurs données clients et approfondir les connaissances qu’elles ont tiré des données d’engagement de leurs propres clients afin d’enrichir les profils, raccorder des identités sur de multiples écrans, toucher des audiences à grande échelle ou réaliser un ciblage publicitaire », affirme-t-il.
Lire ici son billet sur adexchanger.
LUL
(Images : signal.co.)
