Partager des données tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité a toujours été une tâche complexe. Pourtant, en utilisant des data clean rooms distribuées, il est désormais possible de travailler en collaboration sur des données d’une manière sécurisée, dans le respect des règles de confidentialité. Les capacités des data clean rooms distribuées sont particulièrement intéressantes pour les annonceurs et le secteur des médias, qui se préparent à un avenir sans cookie. Les data clean rooms permettent aux entreprises de gérer efficacement les données, de les désidentifier et de les partager. Découvrons ce qu’est une data clean room, comment elle fonctionne, les avantages qu’elle peut offrir et la façon dont les entreprises d’aujourd’hui s’appuient dessus pour favoriser leur croissance.
QU’EST-CE QU’UNE DATA CLEAN ROOM ?
Une data clean room est un environnement sécurisé et contrôlé qui permet à plusieurs entreprises ou divisions d’une entreprise de rassembler des données pour les analyser conjointement. Ces directives et réglementations permettent de garantir que l’utilisation des données respecte les lois en matière de confidentialité, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou le California Consumer Privacy Act (CCPA). Dans les data clean rooms, les informations personnelles identifiables (PII) sont anonymisées, traitées et stockées en toute conformité.
Le cas d’usage le plus populaire des data clean rooms consiste à lier des données marketing et publicitaires anonymisées provenant de diverses parties en vue de leur attribution. Les data clean rooms ne permettent pas aux points de données qui pourraient être rattachés à un utilisateur spécifique de sortir de l’environnement, afin que les entreprises puissent se conformer aux lois en matière de confidentialité.
Comment fonctionne une data clean room ?
Les data clean rooms contrôlent la façon dont les données entrent, la façon dont les données dans la clean room peuvent être liées entre elles, les types d’analyse que chaque partie peut effectuer sur les données, ainsi que les données qui peuvent sortir de l’environnement, le cas échéant.
Toutes les informations personnelles identifiables (PII) chargées dans la clean room sont sécurisées et chiffrées. Le propriétaire des données dispose d’un contrôle total sur la clean room, tandis que les partenaires agréés peuvent consulter un flux de données anonymisées.
Data clean rooms traditionnelles contre distribuées
Il est important de faire la distinction entre data clean rooms traditionnelles et distribuées. Avec des data clean rooms traditionnelles, toutes les données sont stockées dans un emplacement physique unique, ce qui limite les possibilités de partage. Grâce aux avancées permises par la technologie cloud, les data clean rooms distribuées éliminent la nécessité de transférer les données d’un emplacement à un autre, car celles-ci peuvent être hébergées dans le cloud. Ainsi, chaque partenaire contrôle ses propres données, tout en bénéficiant d’analyses gouvernées avec d’autres partenaires, même multiples, simultanément.
AVANTAGES DES DATA CLEAN ROOMS DISTRIBUÉES
Les data clean rooms offrent divers avantages aux annonceurs, aux entreprises de médias et aux retailers. Voici trois des principaux.
Accès à plus de données, dans le respect des réglementations : grâce aux contrôles de sécurité et d’accès offerts par les data clean rooms, les entreprises de médias et les éditeurs peuvent fournir des rapports détaillés, tandis que les annonceurs peuvent suivre plus efficacement les attributions.
Possibilité de créer des audiences sur mesure : les data clean rooms peuvent être utilisées pour créer des audiences sur mesure pouvant être appliquées sur des plateformes publicitaires telles que Facebook, afin de permettre aux professionnels du marketing de peaufiner leur ciblage publicitaire.
Analyse avancée : les data clean rooms permettent aux entreprises de réaliser des analyses approfondies sur des ensembles de données combinés, afin d’en tirer des informations sur le comportement des clients, la segmentation, la valeur vie client, etc.
CAS D’USAGE POUR LES DATA CLEAN ROOMS
Intéressons-nous maintenant à trois cas d’usage spécifiques des data clean rooms.
Informations sur les audiences dans la publicité
Supposons qu’une entreprise dispose de ses propres données internes contenant des attributs sur ses clients et les SKU commerciaux associés. Dans ce cas, l’entreprise peut utiliser une data clean room pour approfondir ses informations sur les audiences à des fins publicitaires. Imaginons que l’entreprise cherche à trouver de nouveaux clients avec les mêmes attributs que ses meilleurs clients et à combiner ces attributs avec d’autres caractéristiques pour accroître les opportunités de vente.
Pour créer les segments cibles tout en se conformant aux réglementations en matière de confidentialité, l’entreprise charge ses données dans une clean room exploitée par elle-même ou par son partenaire publicitaire. Les participants peuvent joindre en toute sécurité leurs données internes sans exposer leurs identifiants. Sans une data clean room, seules des quantités de données limitées peuvent circuler entre les diverses parties, en raison de questions réglementaires, concurrentielles et de confidentialité des données.
Monétisation de données propriétaires
Le parcours client omnicanal est complexe et part rarement d’une publicité d’une marque. Par exemple, si un client prévoit l’achat d’un appareil ménager, son parcours aura probablement comme point de départ des sites d’avis en ligne. Un site d’avis recueille des données de début de funnel précieuses pour la marque d’appareils ménagers. Avec une data clean room qui gère les PII, le site pourrait créer un produit conforme de données tierces.
Collaboration avec le retail et la grande distribution
Les data clean rooms permettent aux entreprises de retail et grande distribution de collaborer avec les marques avec lesquelles elles font de la publicité. Par exemple, un retailer peut partager des données transactionnelles dans le respect de la confidentialité et de la gouvernance, afin de fournir des informations sur les signaux de conversion et de permettre l’amélioration du ciblage, de la personnalisation et de l’attribution.
EXEMPLE CONCRET : LE HUB D’INFORMATIONS SUR LES AUDIENCES DE NBCUNIVERSAL
Prenons un exemple concret d’entreprise qui utilise une data clean room pour favoriser sa croissance, avec le client de Snowflake NBCUniversal. Le hub d’informations sur les audiences de cette entreprise est construit sur un environnement de data clean room cross-cloud basé sur la plateforme Snowflake. Il permet l’interopérabilité des données entre NBCUniversal et ses partenaires membres de son écosystème publicitaire. Le hub d’informations sur les audiences de NBCUniversal offre les possibilités suivantes :
Exploration d’audience numérique : les partenaires peuvent explorer les chevauchements entre audiences et clients, afin d’obtenir des informations agrégées précieuses sans exposer les données sous-jacentes d’aucune partie.
Planification cross-plateforme : NBCUniversal combine le nouvel environnement de clean room avec ses API Linear TV propriétaires. Ainsi, les partenaires bénéficient d’un accès en libre-service aux données agrégées linéaires et numériques de NBCUniversal, permettant ainsi une planification des médias cross-plateforme.
Mesure de la portée et de la fréquence : le hub contient des modèles certifiés de mesure de la portée, ce qui permet aux partenaires d’exploiter des données relatives à l’exposition publicitaire et d’exécuter leurs propres analyses, offrant ainsi la possibilité de dédupliquer la fréquence et la portée des campagnes pour une planification et une mesure plus efficaces des médias.
Attribution cross-plateforme : les capacités de mesure interopérables de NBCUniversal permettent à ses partenaires de diriger leurs propres attributions cross-plateforme en libre-service.
En savoir plus sur le hub d’informations sur les audiences de NBCUniversal et comment il s’appuie sur les capacités de Snowflake.
SNOWFLAKE POUR LES DATA CLEAN ROOMS
Pour effectuer des analyses en temps réel plus efficaces et plus approfondies, une entreprise peut utiliser Snowflake pour partager des données de manière sécurisée et privée. Les participants peuvent ensuite répertorier en toute confidentialité les données qu’il serait utile d’analyser, quelque part où seules les parties pertinentes sont autorisées, sans avoir à transférer les données hors de leur compte de base de données.
Chaque participant peut aussi configurer des contrôles d’accès et utiliser des fonctions et jointures sécurisées, afin de bien protéger les données, tout en permettant des analyses conjointes. Ces avantages peuvent être mis en place immédiatement si les deux parties disposent de comptes Snowflake ou si un client de Snowflake configure un sous-compte sécurisé pour un participant qui n’est pas client de Snowflake.
Le Data Cloud Snowflake est idéal pour les marques de retail et grande distribution, ainsi que pour le secteur des médias, de la publicité et du divertissement.
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