Nous sommes allés à la rencontre de Didier Parisot et Lionel Avot qui nous ont accordé une interview dans leurs locaux de  Capital data. Capital Data est une entreprise technologique dédiée au marketing relationnel digital, qui se positionne sur le traitement des données clients (big data) au service des entreprises.

Reconnue Jeune Entreprise Innovante, capital Data consacre aujourd’hui 30% de son chiffre d’affaires à la R&D.

Didier travaille sur les problématiques du marketing online depuis plus de 10 ans. Il a occupé des postes de nature diverses, notamment chez Edatis où il prend la Direction Commerciale. Il y a accompagné les plus grandes enseignes, qui marquent encore le paysage du web, notamment dans le développement de leur stratégie eCRM. Ingénieur de formation, aujourd’hui il s’occupe plutôt de la partie technologique / codage / programmation.

Lionel travaille depuis plus de 10 ans dans le domaine du marketing relationnel. Après avoir lancé les activités de marketing services du groupe Le Monde en Espagne, Lionel rejoint Edatis où il travaillera longuement avec Didier et Gaël (le 3e associé). Il quitte Edatis pour fonder Nextdata, revendu par la suite à Lagardère. Il rejoint Capital Data en 2013 pour s’occuper des sujets marketing.

 Pouvez-vous nous expliquer le positionnement de Capital Data?

Chez Capital Data, nous sommes partis d’un constat : on ne peut plus, sur le marché actuel, traiter le ciblage par un humain du fait de l’infobésité. Il existe une forte attente de personnalisation du public. Tout cela est incompatible avec notion de campagne telle qu’on l’entend « offline ».

Le deuxième constat est l’unicité de l’individu : comment, à travers les signaux dont je dispose, savoir si je parle à la même personne ou pas ?  Et si je parle à cette nouvelle personne ai-je déjà des infos sur elle ?

Nous avons pour ambition de répondre à deux promesses :

  1. Arrêtez de parler à des segments, parlez à des individus
  2. Assurez la cohérence multi-leviers (emailing, bannières, …)

 

Petite digression sur la théorie économique qui peut expliquer selon moi la nécessité de la parfaite connaissance client (en « one to one ») vient d’une théorie économique ancienne : la concurrence pure et parfaite. Le parfait niveau d’information de tous les acteurs économiques n’est jamais atteint. Mais aujourd’hui, avec internet, on peut avoir une vision exhaustive du marché, car le consommateur peut aller facilement vers la meilleure offre du marché. Poussée à l’extrême, la logique mène à l’oligopole et donc à la destruction de valeur et à la baisse de marge.

Si on veut casser ce mécanisme, on doit apporter de la valeur au client, et donc le connaître, en transformant une transaction (basée sur le prix) en un service.

La donnée du client devient fondamentale notamment pour anticiper le besoin de l’internaute.

 

 Quelle est votre définition de la « big data » ?

Aujourd’hui, on doit traiter un nombre infini d’informations, dans un temps fini, voire quasi en temps réel. Pour cela, il faut laisser la place à la technologie, à l’algorithme. L’humain ne peut plus traiter toutes ces données.

BIG DATA = Résolution du volume d’infos (infobésité) + traitement en temps réel (= dans la seconde ou en micro-secondes).

 

Quelle est votre plus-value sur le ciblage marketing ?

On ne peut plus faire des ciblages sur les bases de données comme avant.

L’enjeu de l’entreprise réside dans sa capacité à agréger toutes ses données clients (info back-office, infos du site liées à des cookies, infos de campagnes digitales e-mailing / display). L’entreprise raisonne encore trop en silos, en campagnes par type de levier, ce qui génère souvent une surpression publicitaire.

La solution de Capital Data est de ne plus réfléchir en campagne, mais en signaux digitaux : quels signaux digitaux (ouverture d’un mail, visite d’une page, visite en point de vente,…) est-ce que je détecte, et qu’est-ce que j’en tire ?

Ce n’est pas une équipe marketing qui va décider ce qu’on va dire à tel et tel client, quand, et sur quel type de support (emailing, display…), il faut laisser la place à l’algorithme, qui va décider. Tout dogme marketing est réducteur en la matière !

Le boulot des équipes marketing va consister davantage selon moi à assurer le planning stratégique en amont (choix de la stratégie marketing et des cibles marketing). Mais pour ce qui est du ciblage, on peut aller plus loin que de parler en segments avec le digital, on peut grâce à l’algorithme s’adresser au client en « one to one », et mesurer un taux de transformation.

 

Le boulot du marketeur devient donc de répondre à ces 3 questions :

  1. Qui est ma cible ?
  2. Pourquoi j’y vais ?
  3. A quel moment ?

 

Concrètement, comment parvenez-vous à rendre chaque client « unique » ?

Nous reconstituons une table de base de données, un référentiel client, avec 6 clés d’identification d’un individu :

  1. email (il existe plusieurs adresses email pour un même individu)
  2. ID client (exp : n° identification sur une commande)
  3. Cookie*
  4. footprint (l’ordinateur est une empreinte digitale c.-à-d. paramètres systèmes, navigateur, langue clavier, langue de l’explorateur)
  5. ID Google** : Google nous renvoie son ID (nous avons l’accréditation) pour faire du cookie matching
  6. ID APPLE ou ID WINDOWS (pour les mobiles ou tablettes)

Le croisement des infos ci-dessus nous permet d’identifier un client de façon unique.

Par ailleurs, le fait de pouvoir se logger rend plus facile l’identification des internautes (car on peut relier un mail à un ID), c’est pour cela que de plus en plus d’acteurs du e-commerce demandent l’identification du client avant de pouvoir accéder au site.

 

Qu’en est-il du mobile : comment peut-on effectuer un ciblage efficace étant donné qu’il n’y a pas de cookies sur le mobile?

Nous avons la possibilité de récupérer l’ID mobile, et de pousser des notifications (par exemple, nous travaillons avec Capptain qui est un routeur de notifications).

Ceci est possible à travers l’unicité de l’utilisateur (cf. question précédente).

 

Comment vous positionnez-vous sur les réseaux sociaux?

On est en train d’activer le push sur Facebook (custom audience) : on part du fichier client de numéros de portables, et Facebook est capable d’identifier les doublons. On peut identifier les individus sur Facebook, et leur pousser des display ciblés, puis ultérieurement en mail.

 

Comment traitez-vous la « Small data » ou « Soft data » (conversations sur les réseaux sociaux, like, share…) ?

L’objectif de Capital Data est d’augmenter le taux de transformation.

Hard Data :

Nous hiérarchisons les infos dans cette perspective :

–          le comportement d’achat est en haut de la pyramide (Ai-je des données d’achat ? Et où sont-elles ?)

–          Les données comportementales, ce sont par exemple les pages visitées et vues sur un site. Rien n’est plus efficace que les pages vues sur un site pour comprendre le comportement d’achat d’un internaute.

 

Soft Data :

Sur les réseaux sociaux, on est dans la projection de soi, on n’est pas vraiment soi. Ce sont des données importantes pour les campagnes de communication visant à augmenter la notoriété de l’entreprise, mais beaucoup moins pour augmenter le taux de transformation.

 

Comment vous différenciez-vous de Critéo ?

Critéo n’exploite pas l’historique d’achat de tous les commerçants : ils capitalisent sur la donnée qui est la propriété de l’annonceur (BDD cookies), en vendant le fait qu’ils vont mieux savoir l’exploiter que l’annonceur. Ils raisonnent finalement encore en silos : ils comparent le retargeting aux autres leviers. Le display retargeting est donc finalement un complément aux autres leviers qui ont permis à l’annonceur de récupérer déjà des data clients.

Nous disons aux annonceurs : toutes vos données vous appartiennent, essayez d’en tirer parti vous-même.

Quand je rencontre le client, je lui pose 2 questions :

  1. Quels sont vos objectifs ? (communiquer : notoriété ou vendre)
  2. De quelles sources d’info disposez-vous ?

Après, le métier de Capital Data c’est de réagir aux signaux que je vais constater, « tuer le magasin secondaire » c’est-à-dire le concurrent direct du site visité.

 

 (Question posée a posteriori à Didier Parisot) : quel est votre business model, et quelle est l’efficacité de vos campagnes ?

Nous sommes payés à la vente additionnelle : nous mesurons les ventes supplémentaires réalisées grâce à notre moteur de recommandation, en comparant statistiquement une population témoin au reste de la population. Nous nous rémunérons sur chaque vente additionnelle.

Notre solution est très efficace : par exemple, 15 à 25% des ventes de voyageprive.com sont générées grâce à notre moteur de recommandation. A côté de voyageprive.com, de annonceurs tels que Ouigo, La fourchette, France Loisirs, Orange, compagnie des Alpes, photobox.fr, Createurs de beauté, thalasseo.com… nous ont fait confiance, et nous continuons à les accompagner pour la plupart.

 

* Cookie = « code barre » qu’on pose pour identifier les internautes. C’est un fichier texte enregistré sur le disque dur de l’ordinateur d’un internaute à la demande du serveur du site gérant le site web visité. Il contient des informations sur la navigation effectuée sur les pages de ce site, et peut donc être utilisé pour disposer d’une information spécifique sur l’utilisateur, comme les préférences d’un site ou le contenu d’un panier d’achat électronique.

** L’ID google est différent de l’IP (tracker l’IP est interdit par la CNIL en France)