DMPSeries #1 – Qu’est-ce qu’une DMP, exactement ?

Premier billet de la série consacrée aux DMP : Qu’est-ce qu’une DMP exactement ? Qui utilise des DMP et dans quel but ?

Premier billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

La définition de Forrester Research

Le cabinet Forrester Research définit les DMP de la façon suivante :

Forrester Research defines a DMP as « a unified technology platform that intakes disparate first-, second-, and third-party data sets, provides normalization and segmentation on that data, and allows a user to push the resulting segmentation into live interactive channel environments. »

C’est clair et concis : une Data Management Platform est une plateforme technologique capable d’ingérer des données 1st, 2nd et 3rd Party, d’offrir des capacités de normalisation (ou déduplication) et de segmentation sur la base de ces données, et de permettre à ses utilisateurs d’envoyer les segments d’audiences qui en résultent vers des canaux d’activation.

J’en profite pour vous signaler au passage que Forrester Research a publié deux études sectorielles sur les DMP du marché ; la première en Q3 2013 et la plus récente en Q4 2015. La seconde est proposée en téléchargement gratuit après un classique formulaire de profilage, via le site de Adobe (lien de téléchargement : http://bitly.com/DMPWave2015).

Ce qui fait qu’une DMP est une DMP

On trouve actuellement sur le marché plusieurs offres d’éditeurs de solutions DMP : certains acteurs sont internationaux, d’autres plus locaux ou nationaux ; certaines solutions peuvent être qualifiées de « Pure Players », d’autres étaient initialement des 3rd Party Data Providers ou bien des DSP qui ont étoffé leur offre en y ajoutant une couche de services DMP. Quoi qu’il en soit, une plateforme DMP repose généralement sur les quatre piliers suivants :

DMP Four Core Features

  1. Collecte de données : des mécanismes de collecte de données 1st party en temps-réel, le plus fréquemment via un « tag DMP » travaillant au niveau de la page d’un site Web, ou via un SDK pour les apps mobiles, ainsi que des mécanismes d’ingestion de données offline (cas typique des données CRM)
  2. Unification des profils et « ID Sync » des sources de données au niveau d’un individu autour d’un identifiant unique : ce qui suppose donc gérer des partenariats techniques avec un grand nombre d’acteurs
  3. Capacités de segmentation : segmentation manuelle via un éditeur de règles, ou bien segmentation algorithmique (segmentation automatique, look-alike modeling)
  4. Activation des segments d’audience : la capacité à « envoyer » les segments d’audience vers différents types de destinations d’activation : plateformes publicitaires et solutions de ad-tech, moteurs de personnalisation de contenu Web, solutions de marketing direct type ESP, etc ; Ce qui suppose là encore autant de connecteurs techniques et de relations de partenariat à gérer

Et tout ceci en étant un maillon de la chaine programmatique RTB : ce qui suppose de disposer d’une technologie permettant de stocker des quantités gigantesques de données, de supporter les pic de charge importants notamment pendant les grands moments de chalandise (pensez aux fêtes de fin d’année, au Black Friday, etc.) tout en respectant les temps de réponses exigés pour pouvoir opérer dans la chaine du « Real Time Bidding ».

Quelles données dans une DMP ?

Schématiquement, toute donnée anonyme non nominative se rapportant à un individu peut être intégrée dans une DMP. Quand il s’agit de parler des données dans une DMP, on a l’habitude de parler de données « first party », « second party » et « third party ». Que sont-elles au juste ?

Les données 1st Party sont toutes les données qui vous appartiennent en tant que marque : ce sont les données que vous pouvez directement collecter du fait de l’activité sur vos sites Web, ou dans vos apps mobiles, ou bien les données que vous possédez dans vos bases markéting, systèmes CRM, ou autres programmes de fidé. Il peut s’agir de données online (web ou mobile), offline (CRM), de données socio-démo, de données comportementales ou bien encore d’intentions d’achat, par exemple.

Les données 2nd Party sont essentiellement comme des données 1st Party, sauf que vous les collectez depuis des sites Web qui ne sont pas les vôtres, mais ceux de partenaires. Exemple : imaginez qu’une banque ou un organisme financier ait passé un accord d’échange de données avec un site d’annonces immobilières. Ainsi, les données de visite d’un individu sur le site d’annonces immobilières permettent d’en déduire une forte probabilité pour un projet d’achat immobilier, et un besoin de financement via un prêt immobilier. L’organisme financier aura ainsi collecté des données d’intention via son partenariat 2nd Party avec le site d’annonces immobilières.

Enfin, les données 3rd Party sont des données qui sont vendues – ou plus exactement louées à l’acte – par tout un ensemble d’acteurs du marché que sont les 3rd Party Data Providers. Par exemple : lorsqu’un prospect se présente sur votre site Web dans sa première visite, par définition on ignore tout de cette personne. Dans certains scénarios, il est utile de recourir à des données 3rd Party afin de caractériser ce nouveau visiteur inconnu afin de l’adresser de la meilleure façon possible, et ceci aussi tôt que possible.

A titre d’illustration, voici des exemples de quelques fournisseurs de données 3rd Party ayant une activité en Europe : Acxiom, AddThis, Eyeota, eXelate, VisualDNA.

NB : Je consacrerai un billet spécifiquement au sujet des données 1st Party vs 3rd Party : avantages et inconvénients des unes et des autres. A suivre.

Au delà de la chaine Programmatique RTB

Comme on l’a rapidement introduit dans le billet précédent, la DMP est l’un des maillons de la chaine programmatique RTB, d’un côté en amont des DSP (ou Demand Side Platforms) qui gèrent les demande de la part des acheteurs (les annonceurs) et de  l’autre côté en amont des SSP (ou Supply Side Platforms) qui agrègent les inventaires publicitaires mis en vente sur le marché par les éditeurs. La vocation principale d’une plateforme DMP est donc d’opérer « mieux » ses campagnes digitales via des bannières. C’était tout du moins l’utilisation historique d’une DMP.

De nos jours, les DMP permettent non seulement de transférer les segments d’audience vers des destinations publicitaires (DSPs, SSPs, Adservers, AdExchanges, etc.) mais plus uniquement : les DMP permettent aussi d’activer ces mêmes segments d’audience on-site (via des moteurs de personnalisation de contenu ou de A/B testing), via les moteurs de recherche pour les campagnes SEM avec des formats tels que le RLSA de Google Adwords (= Remarketing Lists for Search Ads), via les réseaux sociaux via des formats de social advertising type Facebook Custom Audiences ou Twitter Tailored Audiences, des destinations mobiles (A/B testing dans le mobile Web, ou DSP mobiles), ou bien via des solutions d’ESP (= Email Service Providers) pour des scénarios de marketing direct (ici toutefois avec des restrictions d’usage, afin de respecter les règles de Privacy). Ainsi, il devient possible de présenter des messages, créas et des promos cohérentes à vos prospects ou clients sur l’ensemble des touchpoints.

De fait, une DMP reste un maillon de la chaine programmatique RTB, mais plus seulement. D’une certaine façon, on peut considérer la DMP comme ayant un rôle à jouer sur la majorité des canaux et touchpoints des prospects ou clients, que ce soit pour la collecte des données, ou bien pour activation des segments d’audience.

Qui utilise une DMP ?

Historiquement, les DMP sont nées du besoin des Editeurs de pouvoir caractériser leurs audiences et mieux les monétiser.

Plus tard, avec l’essor du RTB, certains « gros » annonceurs ont vu en la DMP un moyen d’optimiser l’efficacité de leurs campagnes en ligne, par un meilleur ciblage, mais aussi une optimisation de la dépense de leurs budgets marketing, en réduisant autant que possible les dépenses en média pour des impressions non utiles : afficher une campagne d’acquisition à un client existant, afficher une promotion produit à un client ayant déjà converti, etc.

Principaux bénéfices attendus de l’utilisation d’une DMP

Avec d’un côté les acheteurs (annonceurs) et de l’autre les vendeurs (éditeurs) d’espaces publicitaires, on se doute que chacun va viser des objectifs différents, voire antagoniques.

Dans le cas des Annonceurs (Advertisers)

Pour ce qui est des annonceurs, on peut citer comme principaux bénéfices escomptés de l’utilisation d’une plateforme DMP les points suivants :

  • Gérer plus finement l’achat média RTB : diminuer autant que possible les impressions (payantes) inutiles
  • Corolaire du précédent : moins d’impressions gâchées, égal un taux de conversion amélioré
  • Permettre de gérer la pression marketing : inutile de bombarder 50 fois la même bannière ou la même campagne à un individu. Un prospect qui n’aura pas réagi au bout de 8 ou 12 impressions ne réagira certainement pas plus au bout de 50 impressions. Ca fait 40 impressions économisées, et un prospect qui ne va pas détester votre marque parce que vos pubs sont trop agressives et « collantes »
  • Améliorer la cohérence des messages et des créas sur l’ensemble des touchpoints : display advertising, onsite, emailings, etc et le tout en contexte. Donc meilleurs taux de conversion
  • Comparer les performances de plusieurs DSPs : puisque les DMP permettent d’adresser simultanément plusieurs plateformes d’activation avec les mêmes segments d’audience, elles permettent en quelque sorte de rendre les DSP interchangeables, en particulier sur les critères de coût / performance. On comprend alors que certains DSP aient pivoté vers une activité de DMP – parfois exclusive – afin d’augmenter l’adhérence de leurs clients
  • Avoir une meilleure « connaissance » des profils de ses prospects et clients ; trouver des insights marketing
  • Transparence et meilleur contrôle sur l’affectation et l’utilisation de ses budgets médias, et dans une certaine mesure reprendre un peu la main par rapport à ses agences médias tradi

Si on veut parler de ROI (= Return on Investment), on comprend rapidement que le coût du projet DMP sera à mettre en regard des économies que celle-ci permettra de réaliser sur les budgets média. Ce qui explique aussi pourquoi les DMP ont d’abord eu du succès auprès des grandes marques, du moins celles qui dépensent le plus en programmatique.

Aussi, on observera que toutes les industries et tous les verticaux ne sont pas égaux face aux DMP : on l’a vu, la principale source de collecte de données ce sont les sites web et les apps mobiles des marques et entreprises.

D’un vertical à l’autre, il existe des différences parfois importantes en termes de durée des cycles de vente (par exemple entre de l’automobile et des CPG) ; mais aussi en termes de fréquence de visite des sites Web (entre un assureur et un voyagiste en ligne) ; mais aussi au niveau du parcours d’achat en ligne entre les biens physiques et les achats de produits ou services dématérialisés (opérateurs telco ; plateformes de streaming musicales ou vidéo ; etc.)

Dans le cas des Editeurs (Publishers)

Le cas des éditeurs est différent : pour les éditeurs l’enjeu est de parvenir à mieux vendre – donc avec un CPM plus élevé – leurs inventaires publicitaires. Et c’est là que la DMP prend tout son sens.

Historiquement, les campagnes étaient vendues comme dans l’univers du « Print » par relation directe entre le média et l’agence média.

Ainsi, si je suis une marque de produits cosmétiques qui vise naturellement une cible féminine intéressée par les sujets de beauté et de mode, je vais logiquement me tourner vers des médias qui sont lus par ce type de population : je contacterais donc les régies publicitaires de médias tels que Elle, Glamour, Vogue ou bien encore Cosmo, Grazia, Marie Claire ou Modes & Travaux (bien que ces titres puissent avoir de positionnements en propre et avoir des audience plus ou moins en affinité avec mes produits). C’est la logique du Media Planning.

Une autre façon de faire, est le ciblage contextuel : je peux également toucher une audience majoritairement féminine sur les pages Mode & Beauté d’un média quelconque, pas nécessairement de la presse féminine ; ou bien si je vends de la mousse à raser, je vais plutôt cibler les lecteurs des pages « Sports mécanique » des magazines généralistes.

NB : On m’épargnera SVP les remarques me taxant de sexisme sur ces deux derniers exemples :)

L’idée de la DMP c’est pour un annonceur de pouvoir toucher une audience donnée, définie précisément par des critères propres socio-démo et/ou comportementaux et/ou d’intention, et ceci quel que soit le media, ou quelle que soit la thématique de l’article ou de la rubrique sur le site Web consulté. On parle alors d’ « audience targeting ». Ainsi, symétriquement les éditeurs peuvent désormais vendre à un CPM plus élevé l’accès à une audience qualifiée, et non plus simplement vendre un inventaire au volume, ou pire de se contenter de monétiser les invendus (on parle de remnant inventory) à la casse avec un CPM très bas.

Pour les éditeurs, les bénéfices escomptés d’utiliser une DMP sont donc les suivants :

  • Passer d’une logique de media planning à une logique de d’audience targeting : c’est à dire de vendre l’accès à des audiences qualifiées au lieu de monétiser à la casse les invendus publicitaires (origine des ad-exchanges et du RTB), donc globalement monétiser leurs inventaires à un meilleur CPM
  • Pouvoir répondre à n’importe quel brief spécifique d’un annonceur ou d’une agence media en définissant précisément l’audience ad-hoc, et en étant en mesure d’annoncer à l’avance et de façon précise l’audience potentiellement adressable
  • Accessoirement réduire le nombre de tags tiers présents sur le site, ce qui a un impact sur le temps de chargement de la page, et donc sur le taux de rebond des visiteurs (or, on se souvient que moins de pages vues == moins d’inventaire publicitaire commercialisable)

On n’oubliera pas que les éditeurs ont été historiquement les premiers à utiliser les DMP. Voir à titre d’illustration ici le cas de Conde Nast.

Quelles sont les principales DMP sur le marché ?

La dernière étude Forrester Wave Data Management Platforms, Q4 2015 portait sur les solutions suivantes : Adobe Audience Manager (*) ; Cxense ; KBM Group (Zipline DMP) ; Krux ; Lotame ; Neustar (PlatformOne) ; Oracle (anciennement Bluekai). Etaient notamment absents de cette étude les acteurs plus locaux voire nationaux tels que Makazi, Weborama ou Ysance.

Ce qu’une DMP n’est pas

Bien que capable de collecter et de gérer d’importants volumes de données granulaires au niveau d’individus (anonymes), les DMP ne sont pas des solutions de « Big Data » ni des Datalakes.

D’un point de vue architectural, les DMP sont bien souvent des solutions « Full SaaS » reposant sur des infrastructures de Cloud Computing, et pouvant mettre en œuvre des technologies que l’on retrouve par ailleurs dans les Datalakes : Hadoop, Hbase, Map Reduce et consorts.

Pourtant, les DMP ne sont pas des Datalakes. Premièrement déjà, du fait qu’elles ne contiennent que des données anonymes par nature, ou bien des données anonymisées, ceci afin de respecter les règles de Privacy. Mais également parce qu’on n’y stocke généralement pas les données sous leur forme brute (détails des tickets de caisse, ou historiques d’achats au niveau SKU, historique et liste de coordonnées GPS, etc.) : on préfère généralement intégrer dans la DMP des données pré-traitées et mises en forme permettant d’être ainsi directement exploitables.

Ainsi, plutôt que le détail de l’ensemble des produits d’un ticket de caisse, on intègrera généralement des données concernant des catégories ou des familles de produits consultés ou achetés, plutôt que l’ensemble d’une liste de coordonnées GPS, on préfèrera l’information de la dernière zone géographique dans laquelle une personne a été vue, et plutôt qu’une date de naissance, on intègrera l’âge ou mieux encore, une fourchette d’âge pour une personne (ex : 29-35 ans).

La question du choix entre DMP ou Datalake ne se pose pas en ces termes : les deux solutions sont complémentaires. La DMP est par nature une source de choix pour la collecte de données 1st Party et peut alimenter le Datalake. Symétriquement, le Datalake peut être vu comme un référentiel de données de l’entreprise, et peut aussi alimenter la DMP avec des données provenant d’autres sources.

Enfin, une DMP n’est pas un outil de marketing one-to-one : bien qu’une DMP permette de collecter un grand nombre de données et d’informations au niveau d’un individu, et que certains parlent de « connaissance à 360° » : l’individu n’est intéressant que parce qu’il ou elle appartient à un groupe homogène : le segment d’audience.

A suivre

Dans le prochain billet, on parlera des principaux cas d’usage d’une DMP pour un annonceur : acquisition, fidélisation, cross/upselling, anti-churn, retargeting, etc.

Les commentaires vous sont ouverts, bonne lecture !

Disclaimer

Je suis ingénieur avant-vente spécialisé sur la DMP chez Adobe. Néanmoins, je m’attache ici à présenter le sujet DMP de façon neutre, en restant au niveau des généralités, sauf mention contraire. Ce billet fait partie d’une série de billets consacrés aux DMP. Vous pouvez trouver la liste de ces billets via ce lien.

Ce billet a été republié avec mon accord sur FrenchWeb. Merci Richard pour la proposition :)

(Archive) Pourquoi le rachat de NEST par Google ne signe pas l’entrée de Google dans l’IoT

(Archive) Re-post d’un billet initialement publié le 29 Janvier 2014 sur le blog Diginomos, à présent disparu. Also an English version is available on this blog: Search for « NEST ».

Cet article avait été initialement publié le 29 Janvier 2014 sur le blog Diginomos, a présent disparu. Ce billet est une archive. 

English version also available here.

Abstract

Contrairement à tout ce qu’on a pu lire ou entendre, le rachat de NEST par Google pour $3.2 milliards n’est pas un pari sur l’internet des objets, c’est une transaction clairement ancrée dans l’économie réelle. Décryptage.

Foreword

Annoncé le 14 janvier dernier, soit quelques jours après la clôture du salon CES de Las Vegas, le rachat de la startup Californienne NEST par Google a depuis fait couler beaucoup d’encre numérique.

NEST CEO Tony Fadell

La presse – dont c’est le métier – n’a pas tardé à relayer l’information et à la commenter. Il faut dire que ce n’est pas tous les jours que Google fait une acquisition à plus de $3.2 milliards en cash !

Simultanément, les journalistes et autres analystes se sont alors essayé à l’exercice de décrypter, d’expliquer  et de rationaliser ce rachat, avec plus ou moins de succès.

Pour ma part, n’étant pas convaincu par les premières explications trop faciles et trop évidentes (sans parler de celles carrément simplistes) je me suis laissé le délai de la réflexion, et à ce jour je pense apercevoir le début d’une réponse plausible. Je vous explique tout ça dans la suite.

Google confirmerait ainsi le marché gigantesque de l’internet des objets

Première explication facile et évidente : En rachetant NEST, Google ferait un investissement sur le futur et prendrait une place de choix dans le marché en devenir de l’Internet des Objets.

On a toutes et tous lu à ce sujet l’avis du cabinet Gartner qui avance des chiffres mirobolants en termes d’opportunités de business dans l’ IoT :  des projections allant sur 26 milliards d’objets connectés à horizon 2020 et un marché global chiffrant à $1.9 trillion soit $1900 milliards dont un revenu incrémental dépassant les $300 milliards. « Huge! » comme dirait Jean-Claude Vandamme.

Alors s’il est certain que cette acquisition permet à Google d’entrer de plein pied dans le secteur – encore naissant – de l’internet des objets, et qu’il lui donne une voix et un droit de siéger dans ces groupes de travail et autres consortiums en devenir dont il est pour le moment encore absent, on ne peut pas pour autant expliquer cette acquisition que par un énorme pari sur l’avenir de ce marché.

Avec un prix d’achat à $3.2 milliards – et en omettant les frais d’intégration, de marketing et de fonctionnement à venir – il faudrait pour que Google soit break even que NEST réussisse à vendre un thermostat au prix unitaire de $250 à la moitié des 132 millions de ménages nord américains, ce qui représenterait avec leurs ratios actuels un revenu d’environ $16.5 milliards et $3.3 milliards de marge. Il est assez peu probable que ceci se produise, ni à court ni à moyen terme.

En outre, ne perdons pas de vue que contrairement à un iPod ou bien à un iPhone, un thermostat NEST fonctionne sur un marché d’équipement et pas un marché de renouvellement : personne ne va changer son thermostat domestique tous les 24 ou 36 mois.  Mais surtout on ne peut pas consommer ni acheter des contenus ou services complémentaires depuis un NEST. Enfin, pas pour le moment, mais vous allez voir que c’est une chose qui figure dans les plans de NEST.

Google s’invite dans la maison

Une autre explication que l’on retrouve souvent dans la presse, mais toujours aussi peu convaincante : En rachetant NEST, Google s’invite dans la maison et va pouvoir tout savoir et tout apprendre sur les habitudes de vie et de consommation de ses habitants.

Immanquablement arrive tout de suite après le sujet de l’exploitation des données personnelles et tous les fantasmes qui vont autour – ce qui peut se comprendre en plein psychodrame de la NSA – et une théorie selon laquelle Google nous placerait des publicités ciblées sur la base de cette collecte de données domestiques. Non seulement cela n’est pas possible du fait des Privacy Policies de NEST mais on voit mal comment ces données renseigneraient mieux Google que toutes celles qu’ils ont déjà à disposition via notre smartphone Android qui nous suit partout.

Alors oui certes, on pourrait imaginer aisément quelques scénarios intéressants en couplant des données de notre agenda, de la météo et de notre thermostat à domicile, le tout rendu via Google Now sur votre téléphone Android. OK, soit.

Mais ceci n’a rien d’aussi disruptif qu’on veut bien le penser, et surtout il n’y a finalement là dedans rien d’aussi lucratif que le business publicitaire actuel de Google, qui est sa vraie vache à lait. Ce business publicitaire dégage plus de 60% de marge et finance en la plupart des autres activités qui ne sont encore que des expérimentations et des vrais centres de coût.

Pour le reste, n’oublions par que le sujet de la Domotique est antérieur à internet. Il y a eu dans les années ’80 des expérimentations de Domotique et de systèmes de GTC dans le bâtiment (Gestion Technique Centralisée) à base de… terminaux Minitel. Ca fait plus de 20 ans que l’on teste et que l’on expérimente dans la domotique, sans que ce secteur n’ait connu de succès au delà d’un petit nombre de bricoleurs et de technophiles. Il y a bien une raison à celà.

Alors 2014 serait-elle l’année de la domotique ? Ou peut être 2015… Peut être bien. Peut être comme cette prédiction qu’on entend à chaque nouvelle année et qui la présente comme étant « enfin l’année du mobile ».

Google renforce son inventaire de brevets

Autre piste et autre explication avancée par la presse : NEST a certainement déposé toute une panoplie de brevets et Google souhaiterait les ajouter à son portfolio de façon à éviter d’éventuels problèmes juridiques et commerciaux à l’avenir. Peut être.

Mais tout de même : payer $3.2 milliards juste pour acquérir de la propriété intellectuelle ? Il y a pourtant un précédent similaire chez Google :  si on considère que pour l’instant l’acquisition de la branche mobile de Motorola pour un chiffre record de plus de $12 milliards (1) a surtout permis à Google de poursuivre le développement de Android en se mettant à l’abri de procès et en tenant à distance bon nombre de Patent Trolls.

Mais alors pourquoi au final ?

On finit par tourner en rond et se gratter la tête en cherchant une explication rationnelle et plausible.

Même Jean-Louis Gassé, lui même ancien de chez Apple, concluait un article fort bien argumenté et documenté en se demandant si cette acquisition correspondait vraiment à une stratégie clairement définie, ou bien si elle avait eu lieu juste parce que Google en avait les moyens.

Pour Barry Rithholtz du Washington Post, il pourrait simplement s’agir d’une action défensive – une sorte de police d’assurance – payée pas si cher que ça en final, en considérant les revenus trimestriels et le cash flow de Google. Il y a sans doute aussi un peu de ça, mais encore une fois, l’explication réside ailleurs.

Jean-Louis Gassé rappelle aussi dans ce même article que plusieurs voix s’étaient exprimées en regrettant que NEST n’ait pas été racheté par Apple : selon ces personnes, NEST aurait plus d’affinités avec Apple qu’avec Google. Je ne partage pas cet avis.

En effet, au delà du design de l’objet, de la précision de sa fabrication et de l’expérience utilisateur « Out of the Box » qui font fortement penser à Apple, pour le reste tout ressemble furieusement à un pur projet d’ingénieur à la Google.

Tandis qu’Apple se serait sans doute contenté de proposer des boites de thermostats NEST dans ses Apple Store s’ils en avaient fait l’acquisition, par contraste Google lui sait exactement quoi en faire. Et ça change tout !

Introducing NEST Energy Services…

En cherchant un peu d’informations, on finit par trouver des choses très intéressantes, et en particulier on apprend l’existence des NEST Energy Services, une offre qui vient de façon très logique enrichir la proposition de valeur des thermostats NEST .

On comprend alors que la finalité de l’objet n’est pas tant le service rendu au consommateur en lui proposant plus de confort et une meilleure expérience utilisateur. Non, une fois de plus, la vraie valeur de ce thermostat intelligent et connecté est ailleurs.

Sa valeur réside dans le fait que NEST a noué des accord commerciaux avec plusieurs fournisseurs d’énergie, et que ces derniers offrent des incentives en cash aux clients qui acceptent de jouer le jeu.

L’objectif ? L’objectif c’est de mieux maitriser et réguler la consommation d’énergie.

Il s’agit de lisser la consommation d’énergie non pas à l’échelle d’une maison, mais à l’échelle d’un ensemble d’habitations,  d’une ville ou d’une agglomération pour éviter les pénuries d’énergie qui sont couteuses à la fois aux consommateurs (le prix de l’énergie pouvant alors subitement être multiplié par 100) et aussi aux fournisseurs (ce marché étant régulé aux US, le prix maxi facturé au consommateur est plafonné, la différence devant être réglée par le fournisseur d’énergie).

Le thermostat NEST est le capteur qui permettra aux fournisseurs d’énergie d’atteindre la maitrise du Smart Grid.

Et ici, les enjeux sont énormes, et concernant absolument tous les foyers. On est bien loin du sujet des gadgets à la mode et de l’internet des objets…

Parmi tous les analystes et acteurs qui ont commenté le rachat de NEST, Fred Potter le CEO français de Netatmo est certainement celui qui a vu juste parmi les premiers. Bravo !

Google et le marché de l’énergie donc ?

C’est en connectant tous les points que le schéma apparaît.

C’est peu connu mais une filiale de Google nommée Google Energy LCC a reçu de la FERC les autorisations nécessaires pour être un opérateur sur le marché de l’énergie et pouvoir vendre et acheter de l’énergie au prix du marché. C’est cette interview qui révèle ce fait très inhabituel pour un acteur tel que Google (voir à 1’40’’).

Vous commencez à voir le schéma qui se dessine ? Très bien. Maintenant vous pouvez relire cet article de Avril 2013 à propos de NEST Energy Services et tout sera à présent beaucoup plus clair.

En prenant un peu de recul

On tient là une explication autrement plus plausible que celles faisant références à un investissement de Google sur le marché de l’internet des objets, un marché encore incertain et dont la quasi majorité des offres sont à ranger au rayon des gadgets, tant ces objets ne répondent pas à un réel besoin, ou bien rendent une valeur et un service pour le moins aléatoire.

Le rachat de NEST par Google, c’est bien un évènement de l’économie réelle, et pas un pari sur une nième itération générationnelle de l’Internet.

Au delà de NEST

C’était tout de même assez délectable de lire certains analystes s’extasier sur l’objet thermostat de NEST et vanter l’excellence de la réalisation de l’objet, arguant que Google n’est pas une boite qui sait faire du hardware, et que l’acquisition de NEST allait pouvoir leur permettre d’innover sérieusement. C’est un peu l’histoire du sage, de la lune et du doigt. Amusant.

Pendant ce temps là, Google a également racheté une demi douzaine de boites dans le domaine de la robotique, dont Boston Dynamics qui fait des choses tout bonnement hallucinantes, et dernièrement on a aussi entendu parler de Deepmind, une boite spécialisée dans l’intelligence artificielle, mais très discrète sur ses travaux et ses recherches. Mais bizarrement tout ceci a généré bien moins de réactions que l’acquisition de NEST.

En regardant tout ceci avec un peu de recul, le pattern apparaît et c’est finalement cohérent avec ce à quoi Google nous a habitués depuis toujours : utiliser la technologie pour résoudre des problèmes courants de la vie de tous les jours et simplifier des tâches humaines récurrentes : des voitures Google Cars sans chauffeurs, aux robots domestiques, aux lentilles de contact intelligentes pour les diabétiques, etc, les mots clés sont simplification, automatisation et optimisation.

A suivre, donc…

Notes et références

(1) Au lendemain de la publication de cet article, Google confirmait céder une partie des assets et des activités de Motorola Mobility au chinois Lenovo. Google conserve cependant le portefeuille de plus 10,000 brevets venant de Motorola. Le montant de la vente ? Un peu plus de $2.9 milliards. Tiens tiens, mais on dirait que Google vient de se rembourser du montant de l’achat de NEST…

Série de billets « DMP Series » à venir sur ce blog

Annonce d’une série de billets consacrés aux DMP : Data Management Platforms. Un rapide rappel du contexte Programmatique / RTB et on attaque dans le vif du sujet dès le prochain billet !

Introducing the “DMP Series”

Ça faisait plusieurs mois que l’idée me trottait en tête : rédiger et publier une série de billets de blog à propos des DMP. Sujet chaud du moment, les Data Management Platforms apparaissent comme un buzzword pour certains, ou un outil incontournable dans la panoplie du marketer digital, pour d’autres.

J’ai finalement pris le temps de rédiger une série de billets que je vais publier au rythme d’un billet par semaine (comme quoi les vacances ça a aussi du bon !). Ces billets traiteront des différents aspects des DMP, et pas uniquement dans une approche technique. Au contraire, ces billets seront finalement assez peu techniques.

Voici en vrac une liste des sujets que je propose d’aborder dans les prochains billets :

  • ° Qu’est-ce qu’une DMP, exactement ?
  • ° Qui utilise des DMP ? Dans quel objectif ?
  • ° Ce qui fait qu’une DMP est une DMP
  • ° Ce qu’une DMP n’est pas
  • ° Une DMP, pour quoi faire au juste ?
  • ° Fonctionnalités avancées d’une DMP
  • ° Uses Cases classiques d’une DMP pour un annonceur
  • ° 1st Party Data vs. 3rd Party Data : vaste débat
  • ° Facteurs de succès d’un projet DMP
  • ° DO’s and DONT’s
  • ° etc.

Ces billets ont un but d’initiation / vulgarisation des principaux concepts liés aux DMP. Si vous êtes familiers avec le sujet, vous n’y apprendrez certainement rien de nouveau. Ce n’est pas mon but :)

Disclaimer : Je suis ingénieur avant-vente spécialisé sur la DMP chez Adobe. Néanmoins, je m’attacherai à présenter le sujet DMP de façon neutre, en restant au niveau des généralités. Je ferai cependant une exception dans le billet qui sera consacré aux fonctionnalités avancées de la DMP : connaissant principalement la plateforme Audience Manager de Adobe, je baserai mes explications et illustrations sur Audience Manager, car je suis finalement assez peu légitime pour parler ici des plateformes DMP concurrentes.

Les DMP dans le contexte du Programmatique et du RTB

Pour comprendre l’utilité et les principes d’une plateforme DMP, il faut faire un rapide rappel sur l’environnement technique dans lequel ces plateformes viennent s’intégrer. Les DMP sont un des maillons dans la chaine de l’achat publicitaire en ligne par voie programmatique, et plus particulièrement dans le domaine du RTB (pour « Real Time Bidding »), cette partie du programmatique qui fonctionne en « temps-réel », soit dans une fraction de seconde pendant le chargement d’une page dans votre navigateur Web.

Depuis plusieurs années, les acteurs du domaine du Display Advertising – soit tout ce qui touche au domaine de la création, diffusion, vente / achat, mesure et optimisation des bannières publicitaires – ont pris pour habitude de se référer au désormais célèbre Lumascape pour présenter à la fois la richesse et aussi la complexité de cette industrie, ce dont on ne doute pas un instant en jetant un coup d’œil à cet enchevêtrement de logos et d’acronymes étranges dans tous les sens :

Malgré la multitude des acteurs et des logos, on n’oubliera pas que Google tire aujourd’hui encore 95% de ses revenus du business de la publicité en ligne, et contrôle à lui seul sans doute près de 70% du marché du online advertising.

Comment lire le Lumascape ?

Lisons le Lumascape de gauche à droite : d’un côté on trouve les “advertisers”, ou les annonceurs. Il s’agit des entreprises et marques ayant besoin de communiquer afin de faire la promotion de leurs produits, services ou offres via de la publicité en ligne.

En face, on trouve les “publishers”, ou éditeurs. Il s’agit des medias en ligne qui créent et publient des contenus, ce qui a pour effet de générer du trafic (= des pages vues) sur leurs sites. Depuis le début des années 2000, la majorité des medias en ligne a mis en place différentes sources de monétisation de ce trafic, le plus souvent par la vente d’espaces publicitaires sur leurs pages. Pour les éditeurs, plus de trafic sur leurs sites se traduit par plus de pages vues, donc plus d’emplacements publicitaires (on parle alors d’ « inventaires publicitaires ») potentiellement vendus, donc plus de revenus. En théorie, du moins, comme on le verra dans un billet prochain au sujet des Publishers.

Entre les deux, on trouve une myriade d’acteurs dont l’objectif est principalement de mettre en relation les vendeurs (éditeurs) avec les acheteurs (annonceurs), mais aussi d’optimiser et de mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires en ligne.

Welcome to Data Driven Marketing

Quasiment à mi-chemin entre Annonceurs et Editeurs, on trouve sur le Lumascape la catégorie des DMP : Data Management Platforms. L’objectif des DMP est de permettre d’utiliser à peu près tout type de donnée anonyme sur les internautes afin de pouvoir segmenter les audiences, et de pouvoir activer ces audiences via un ciblage précis basé potentiellement à la fois sur des données socio-démo, des données de comportement, de consommation, et d’intentions d’achat.

Ce que le Lumascape ne parvient pas à retranscrire sous sa forme figée, c’est que les différents échanges entre tous ces acteurs de la chaine du Programmatique s’effectuent en « temps-réel » dans une fraction de seconde pendant le temps de chargement de la page dans le navigateur d’un internaute. Ainsi, contrairement à ce qu’on connaissait dans les années 2000, désormais quand deux personnes visitent un site web, il y a peu de chances pour que ces deux personnes y voient les mêmes bannières publicitaires. Désormais, les bannières qui me sont présentées ont été déterminées spécifiquement pour moi, en fonction de qui je suis (socio-démo), de ma relation avec la marque (client ou prospect), de mon historique de consommation, ou de mes intentions d’achat, et puisque mon profil peut être vu sous différents angles, il peut intéresser plusieurs annonceurs différents, qui placeront chacun des enchères afin de gagner l’impression pour leur campagne.

L’IAB (= Internet Advertising Bureau) a réalisé et publié une courte vidéo d’environ 6 minutes qui explique le processus complet, allant de l’affichage de la page dans le navigateur web de l’internaute, jusqu’à l’affichage de la bannière publicitaire. Cette vidéo ne parle par de DMP, mais les échanges qui y sont décrits donnent déjà une idée de la complexité et de la rapidité des interactions entre tous les différents acteurs.

Si vous voulez aller plus loin dans la compréhension du sujet, je vous conseille deux vidéos réalisées par Pete Kluge, Group Product Marketing Manager chez Adobe : Display Advertising Basics – Part I (environ 20 minutes, en Anglais) et Display Advertising Basics – Part II (environ 12 minutes, en Anglais).

A suivre

Dans le prochain billet, on donnera une définition plus précise de ce qu’est une DMP, des objectifs visés par les annonceurs et les éditeurs qui utilisent une DMP, ce qui fait qu’une DMP est une DMP, et enfin ce qu’une DMP n’est pas.

Les commentaires vous sont ouverts, bonne lecture !

Quelques réflexions personnelles sur la journée Marketing Remix par Viuz

Marketing Remix by Viuz

J’ai eu la chance de participer à la journée Marketing Remix par Viuz hier, dont voici un très bon compte-rendu sur le site de Viuz ainsi que cet autre rédigé par Darwin Agency.

Comme vous pouvez vous en rendre compte à la lecture du compte-rendu précédent, c’était une journée très riche en intervenants et interventions, car les deux organisateurs (au passage, un grand bravo à Patrick Kervern et Andrès Menajovsky pour cette belle réussite) avaient privilégié des formats courts : 10 minutes pour les interventions, 20 minutes pour les tables rondes.

Je vous livre ici non pas un compte-rendu de la journée, mais quelques unes de mes réflexions, un peu pèle-mèle.

Hyperciblage et Adblockers

On démarre la journée avec un speech d’intro par Jean-Luc Chétrit, président de Carat France et de l’Udecam. Dans son speech – que j’ai bien aimé par ailleurs – il nous partageait une réflexion selon laquelle les adblocks seraient une réaction des internautes à l’hyperciblage de la publicité online.

J’aurais quand même tendance à penser que c’est au contraire la faute à ceux qui gèrent la pub online à l’ancienne, à coups de GRP et aussi au retargeting sans pitié, celui qui lance à votre poursuite des bannières pour ce robot mixer qui vont vous poursuivre partout pendant les deux prochaines semaines.

Pour moi, l’hyperciblage c’est justement le contraire, car ça permet de passer des messages opportuns voire utiles, et en contexte, et de gérer la pression marketing en cross-device. Je suppose que ça tient à l’idée qu’on met derrière hyperciblage : surpression et répétition pour les uns, vs. segmentation hyper fine pour les autres.

Le Programmatique était visiblement le thème en filigrane de cette journée, il fut donc aussi question de RTB et dans une moindre mesure de DMP. On a d’ailleurs eu plusieurs définitions du Programmatique, intéressant de comparer les points de vue des différents intervenants, en fonction d’où se situe l’activité de leur société sur la map Lumascape des acteurs du Display.

Constat partagé : la maturité sur les sujets DMP est assez inégale, mais globalement la maturité sur le sujet des DMP chez les annonceurs est encore relativement faible, en particulier par comparaison avec la maturité chez les éditeurs (publishers). D’ailleurs, j’avoue volontiers que j’ai parfois décroché sur des sujets avancés en fin de journée. Je comprends ce que sont le Forecasting et le Yield Management pour un publisher, mais en fin de journée, c’était un peu violent :)

Programmatique et Branding

Quote : “Le programmatique bien qu’ancré dans une logique de performance peut très bien s’adapter à des objectifs de branding. »

Donc continuons à dépenser pour campagnes de branding, et ne focalisons pas trop sur des campagnes à la perf. C’est une agence média qui nous le dit ;)

First things first

On aura toutes et tous remarqué l’intervention de Jérôme Sutter de Weekendesk, une intervention bien dans l’esprit startup et sans langue de bois : tour à tour, ce sont Facebook, Google et les agences qui en ont pris pour leur grade. En même temps, c’est un des seuls intervenants qui aura appliqué la règle “No bullsh_t” imposée par les deux organisateurs :)

En tous cas, son intervention était pleine de bon sens et de pragmatisme, en particulier le passage où il invitait l’audience à commencer par le commencement : “Commencez par distinguer les prospects et les clients (…)”. J’applaudis. On est loin des Use Cases hyper alambiqués que l’on reçoit parfois (souvent ?) dans les appels d’offres DMP, et qui sont tellement dans l’hyperciblage qu’ils n’auront vraisemblablement aucun impact sur les résultats business.

Pour rester sur le sujet des use cases DMP, il en est un qui a été mentionné au moins à trois reprises, et visiblement c’est le use case chouchou des utilisateurs DMP en ce moment : il s’agit d’appliquer des modélisations “look alike” sur la base de segments de clients à fort potentiel, afin d’opérer ensuite des campagnes d’acquisition. Effectivement, réaliser ceci avec une DMP telle que Adobe Audience Manager, c’est l’enfance de l’art. [Disclaimer : je travaille pour Adobe]

Donnée 1st Party, la mal aimée

Quote : « La 1st party data ne m’aide pas à travailler ma stratégie média »

Je finirais sur une réflexion d’un intervenant pour qui la donnée 1st party n’apporte pas de valeur pour la mise en place des campagnes média.

Les données 1st Party, ça recouvre tout de même une multitude de d’informations diverses : online (web et mobile) ; offline (CRM, tickets de caisse, programmes de fidé) ; prospect vs client ; durée et fréquence d’utilisation des apps mobiles, plus la géoloc ; visites online, par catégories, et en récence et fréquence ; etc.

On a déjà là de la matière ici pour réaliser des segmentations permettant de mettre en oeuvre des tactiques intéressantes : du reciblage d’abandonnistes, au ré-engagement de clients inactifs ou à l’upsell, en passant par des exclusions clients/prospects voire des exclusions en fonction d’activités récentes (inutile par exemple de dépenser du média pour adresser un message de branding à quelqu’un qui a visité votre site web dans les X derniers jours). Il y a déjà de quoi faire avec les données 1st party ! Surtout qu’elles sont gratuites (contrairement à la 3rd) et que ces données sont les vôtres, et qu’a priori vos concurrents n’y ont pas accès.

Au contraire, j’ai pour habitude d’insister sur l’importance et la valeur des données 1st – et dans une moindre mesure 2nd party – par rapport aux données 3rd party, dont on n’a pas de garanties sur la qualité (fraicheur, précision, modes de collecte ?) ; pour lesquelles il y a un coût associé, et surtout ce sont des données auxquelles vos concurrents directs ont également accès.

Au final, ce fût une journée riche, très riche en contenus, témoignages et intervenants – j’aime les formats d’interventions courts imposés par les organisateurs – et le sentiment d’être dans une industrie – les Ad-tech – qui évolue en permanence et très très rapidement. Que demander de plus ? :)

Voilà. C’est tout. Je vous avais prévenus que c’était quelques réflexions un peu en vrac…

Merci Viuz, merci Andrès et Patrick, et rendez-vous à la prochaine édition, ou bien à la Nuit des Rois !

SlideShare : Les bénéfices d’une DMP intégrée à vos outils et plateformes — Programmatique Expo, Juin 2015

Mieux vaut tard que jamais. Je vous partage le support d’une de mes deux interventions lors de l’évènement Programmatique Expo 2015 à Paris, le 9 Juin dernier. Vous aurez deviné qu’il y est question de DMP et de Adobe Audience Manager.

Si le sujet DMP vous intéresse, vous voudrez sans doute consulter les billet de la série DMP.

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