Les types de données par partie expliqués

Les marketeurs classent les données selon qui les a collectées et à quel point ils possèdent directement la relation avec le client. Les quatre catégories, zéro, première, deuxième et troisième partie, décrivent un spectre allant d’une donnée que le client vous confie volontairement à une donnée achetée à un courtier qui n’a aucune relation avec ce client.

Ce qu’est réellement chaque type

Les données zéro partie sont des informations qu’un client donne directement de son plein gré : réponses à un quiz, préférence de taille ou de style déclarée, réponse à une enquête, liste de souhaits. Personne ne les infère, le client les énonce lui-même.

Les données de première partie sont celles qu’une entreprise collecte via ses propres interactions client : historique d’achats, événements de pixel et d’application, inscriptions par e-mail, comportement de navigation sur le site, données de programme de fidélité. Elles sont détenues en propre et collectées via une relation directe avec la personne concernée.

Les données de deuxième partie sont les données de première partie d’une autre entreprise, partagées ou vendues dans le cadre d’un accord. Une chaîne hôtelière partageant ses données de réservation avec un partenaire de location de voitures constitue une donnée de deuxième partie du point de vue du loueur. Elle reste une donnée de première partie pour qui l’a collectée à l’origine.

Les données de troisième partie sont agrégées à partir de nombreuses sources par un courtier de données qui n’a aucune relation directe avec les personnes concernées, puis vendues aux annonceurs. Elles combinent typiquement historique de navigation, données d’achat et données démographiques issues de dizaines de sites et d’applications sans lien entre eux.

Pourquoi les données de troisième partie ont fortement décliné

Les données de troisième partie reposaient sur des mécanismes de suivi inter-sites, notamment les cookies tiers et les identifiants publicitaires mobiles, que les navigateurs et systèmes d’exploitation restreignent depuis plusieurs années. Le cadre App Tracking Transparency (ATT) d’Apple exige une invite d’acceptation avant qu’une application puisse suivre un utilisateur à travers les applications et sites d’autres entreprises, et la plupart des utilisateurs refusent. Les éditeurs de navigateurs ont eux aussi supprimé ou restreint les cookies tiers, et des réglementations comme le RGPD et le CCPA ajoutent des exigences de consentement en plus des limites techniques. Le volume de données de troisième partie disponible pour un annonceur s’est réduit, et ce qui reste est moins précis parce qu’il repose sur des échantillons plus restreints.

Pourquoi les données de première partie pèsent désormais le plus

Le système publicitaire de Meta a été conçu pour bien exploiter le signal de troisième partie à grande échelle, mais ce signal s’est amenuisé. Ce qui n’a pas disparu, c’est la donnée qu’une entreprise collecte elle-même : événements de pixel et de Conversions API, listes de clients, événements d’application et comportement sur site. Cette donnée ne dépend pas du consentement au suivi inter-applications comme le fait la donnée de troisième partie, parce qu’elle est collectée directement par l’entreprise avec laquelle le client interagit déjà. C’est pourquoi Meta pousse les annonceurs vers des configurations pixel plus Conversions API, des listes de clients de première partie pour les audiences personnalisées, et des audiences similaires basées sur la valeur construites à partir de données d’achat réelles.

Comment agir

Traitez la collecte de données de première partie comme une infrastructure. Faites tourner le suivi d’événements côté serveur (Conversions API) en parallèle du pixel navigateur, puisque les événements côté serveur survivent aux bloqueurs de publicités et aux restrictions de navigateur qui bloquent les pixels. Constituez des listes de clients aussi détaillées que les règles de confidentialité le permettent, car des listes plus riches produisent de meilleures audiences similaires. Ajoutez une collecte de données zéro partie là où c’est peu contraignant, comme une enquête après achat, car cela affine la segmentation à faible coût.

Erreurs courantes

S’appuyer uniquement sur les données du pixel navigateur et traiter les chutes de conversions comme un problème de performance alors qu’il s’agit d’un écart de mesure. Laisser la qualité de la liste de clients se dégrader avec des enregistrements obsolètes, ce qui affaiblit silencieusement chaque audience similaire construite à partir de cette liste. Traiter les données zéro partie et de première partie comme interchangeables : l’une reflète une intention déclarée, l’autre un comportement observé, et elles ne mesurent pas la même chose.

Comment YieldBI aide

La couche de suivi des conversions de YieldBI fait tourner ensemble le pixel et la Conversions API avec l’import de conversions hors ligne, afin que le signal de première partie atteigne Meta aussi complètement que la configuration du compte le permet. Ses modèles d’attribution incrémentale et ses fenêtres d’attribution effectives sont conçus pour tirer le meilleur parti de cette donnée de première partie plutôt que de présumer un signal de troisième partie riche qui n’existe plus de façon fiable.