En 2021, une nouvelle a secoué le monde du marketing digital : l’annonce de la fin des cookies tiers, qui semble mettre en péril bon nombre de dispositifs de ciblage et de mesure de la performance publicitaire. 

Si la plupart des grands acteurs tech du moment travaillent à la mise en place de solutions pour pallier ce souci, l’une d’entre elles se démarque : l’ID Graph. Qu’est-ce donc que cette technologie, et quels sont ses avantages pour votre plan marketing ?

Découvrez dans cet article tout ce que vous devez savoir sur l’ID Graph.

Qu’est-ce qu’un ID Graph ?

Au cours d’un parcours omnicanal, un même client est associé à plusieurs identifiants : adresse email, numéro de téléphone, adresse physique, noms d’utilisateurs de ses comptes, numéros de carte de fidélité, cookies, ID des appareils qu’il utilise (de son ordinateur de bureau à sa tablette en passant par son smartphone)… 

Si certaines de ces data permettent d’avoir en main des profils persistants des cibles (comme lorsqu’ils sont basés sur des identifiants de connexion ou des adresses email), d’autres, comme les cookies ou les ID des appareils utilisés, ont une durée de vie plus courte, et ne fonctionnent pas en cross-canal. 

On appelle ID Graph (ou Identity Graph) une base de données qui accueille tous les identifiants connus des cibles d’une entreprise, pour les relier aux individus réels auxquels ils correspondent. 

En somme, il s’agit d’une grande base de données, RGPD compliant, qui unifie l’ensemble des data client que vous possédez, pour pouvoir identifier les individus à qui ces données sont reliées. 

Comment fonctionne un ID Graph ?

La technologie ID Graph se base sur deux méthodologies différentes pour analyser les données qui lui sont fournies, et créer à partir de celles-ci des profils clients. 

Elle peut s’appuyer sur… 

• Un matching dit “déterministe”, qui utilise les données qui permettent d’identifier de manière certaine les clients : il s’agira de données comme les adresses email ou les identifiants de connexion, qui demeurent dans le temps, en cross-device comme en cross-canal.
• Un matching dit “probabiliste”, qui se base sur des data anonymisées, comme les adresses IP, le type d’appareil ou de navigateur utilisé, ou encore la localisation de la cible : cette méthode permet de créer des connexions probables entre les différentes données.

Ces deux méthodologies peuvent être utilisées séparément, ou associées, pour créer des profils clients aussi pertinents que possible. 

Par exemple, un matching probabiliste permettra de créer des foyers à partir de la data dont est nourri l’ID Graph. En analysant les données issues de plusieurs appareils utilisés par les mêmes membres d’une famille, sur un laps de temps précis et sur une localisation donnée, l’ID Graph pourra déterminer que plusieurs utilisateurs se trouvent dans la même famille. 

Quels sont les avantages d’un ID Graph ?

Avec l’annonce de la fin des cookies tiers à l’horizon 2023, bon nombre d’annonceurs craignent de perdre en puissance de ciblage de leurs campagnes marketing et publicitaires, mais également en mesure de la performance de ces campagnes. Face à ce monde cookieless à venir, il s’agit donc de réinventer le ciblage et l’analyse de la performance, en se reposant sur d’autres sources de données que les cookies third party. 

C’est là que l’ID Graph prend tout son sens. En utilisant cette technologie, vous vous assurez d’avoir à disposition un set de données holistiques, qui permettent de suivre finement les parcours utilisateurs, sans avoir besoin de se reposer uniquement sur des cookies tiers. 

Ce faisant, vous accédez à … 

• Un ciblage très fin, basé sur des individus réellement identifiés grâce aux diverses données qu’ils ont laissé derrière eux, sur les canaux physiques comme digitaux par lesquels ils sont passés.
• Une personnalisation poussée des campagnes marketing, grâce à une vision 360 du parcours client, qui mène donc à plus d’engagement face aux publicités.
• Un modèle d’attribution et de contribution précis, puisque l’ID Graph prend en compte tous les canaux d’engagement et de conversion des campagnes omnicanales.
• Une mesure de la performance plus puissante, notamment en cross-drive et cross-canal, permettant ainsi d’optimiser de manière beaucoup plus fine les campagnes publicitaires, et de rationaliser au mieux les investissements.

Quels types de data inclure dans un ID Graph ?

Face à ces bénéfices, Il faut en premier lieu se poser la question des types de données nécessaires pour créer des profils utilisateurs aussi précis que possible. 

C’est bien simple : il est crucial de cartographier l’ensemble des données qu’une entreprise a à sa disposition sur ses prospects et clients. 

Il peut s’agir de données de source externe (issues des réseaux sociaux ou de partenaires publicitaires), mais également de data internes à l’entreprise, telles que les données… 

• Qui remontent de l’API du site web ou de l’application
• Liées aux pixels de navigateur présents sur le site ou l’application
• Liées au SDK de l’application mobile
• Contenues dans le CRM
• Issues des call centers
• Liées à aux points de vente physiques… 

Plus on intègre de données dans le ID Graph, plus celui-ci pourra proposer des profils clients pertinents et précis. 

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