Dans un écosystème publicitaire piloté par l’automatisation, la qualité de l’acquisition dépend désormais directement de la maturité analytique. Malo Douart, Expert  Data Analytics, chez Bespoke, expose les enjeux de la réconciliation des données et plaide pour une architecture analytique orientée vers l’aide à la décision.

L'algorithme comme principal utilisateur de la donnée

Pour Malo Douart, l’évolution des régies publicitaires (Google, Meta) impose un changement de paradigme. La donnée n’est plus seulement un outil de reporting a posteriori, mais le carburant indispensable au fonctionnement des algorithmes d’optimisation. 

« Le marché de l'acquisition est aujourd'hui régi par des algorithmes de plus en plus sophistiqués. Pour que ces systèmes gagnent en efficacité, l'annonceur a la responsabilité de leur fournir des signaux de plus en plus précis. La donnée est devenue le point central de la performance média ».

Réconcilier les points de contact : le défi de l’omnicanalité

L’un des enjeux majeurs relevé par Bespoke réside dans la fragmentation des parcours clients. L’analytics ne peut plus se limiter au périmètre restreint du site web ; elle doit intégrer l’ensemble de la chaîne de valeur, incluant les systèmes CRM et le parcours d’achats physique en magasin.

« Le parcours client est de plus en plus fragmenté entre le digital, le parcours en magasin et les interactions post-achat. La priorité des annonceurs doit être de bâtir des ponts entre ces silos pour réconcilier chaque point de contact. Trop de comptes se limitent encore à un tracking basique au moment de la confirmation d'achat, ce qui prive les responsables d'acquisition d'analyses cruciales sur la valeur de vie du client (LTV) ou l'apport réel du trafic en magasin. »

Vers une Data Actionable : sortir de la situation pure

Nombreux annonceurs disposent d'outils de mesure sophistiqués, mais peu exploités. Il faut préconiser une approche de la donnée structurée autour du besoin métier plutôt que de la simple restitution visuelle.

« On a trop longtemps conçu des dashboards visuellement irréprochables mais qui, dans les faits, ne répondaient à aucune question stratégique. La donnée pour être exploitée doit répondre à des questions et être adaptée à la personne qui la consulte. On doit donc hiérarchiser la donnée pour qu’elle soit utile à chaque niveau de l'organisation. »