Vous avez certainement entendu parler des DMP. Ce buzz word de plus en plus répandu dans le monde du marketing digital fait référence aux puissantes plateformes SaaS capables de centraliser, de re-traiter, d’enrichir et de segmenter les données clients et prospects en provenance de sources diverses (données propriétaires, psychographiques, comportementales, tierces, etc.) pour ensuite les actionner sur différents canaux (marketing, e-commerce, médias, etc.).
Selon, une étude réalisée par Winterberry pour l’IAB en 2015, les marques ont encore un prisme très orienté « achat médias », mais croient de plus en plus au potentiel des DMP pour leurs actions de marketing cross-canal. En effet, 87% des annonceurs ont déclaré souhaiter investir dans une DMP pour améliorer le ciblage publicitaire, mais 81% estiment qu’une DMP les aidera à agréger les données digitales des consommateurs et 63% à comprendre le potentiel lié au marketing cross-canal.
Comme l’expliquait Converteo (groupe ADLPerformance) dans son livre blanc sur le sujet, « la DMP répond au besoin croissant de personnaliser les actions marketing et de centraliser leur suivi. Chaque point de contact avec la marque devient une opportunité de collecter et d’actionner la donnée client pour des campagnes et des parcours personnalisés plus efficaces ».
90% des données mondiales ayant été produites au cours des deux dernières années, il est impossible de toutes les connaître et de toutes les traiter. Les données doivent être recueillies et analysées en temps réel et exploitables sur-le-champ, par le biais d’actions de marketing prédictif.
En effet, le consommateur multicanal et muti-devices s’attend véritablement à ce que la marque le reconnaisse lors de son parcours, afin qu’il soit traité de manière privilégiée sur l’ensemble des canaux online et offline sur lesquels il interagit avec sa marque préférée. La nouvelle génération de DMP doit non seulement être capable de repérer et d’interpréter les tendances, les signaux et habitudes des clients pour anticiper leurs comportements grâce au Machine Learning, mais aussi d’intégrer la notion de contextualisation temps réel. Il est en effet clé que l’analyse et la compréhension des datas effectuées par la DMP se reflètent au niveau du contenu. Il est constaté que délivrer un contenu dynamique, personnalisé et contextualisé en temps réel, permet d’augmenter de près de 50% les taux le taux de clics et d’augmenter significativement les taux de conversion.