Comment la Data Tech favorise la publicité basée sur les données Technologies et stratégies pour le marketing basé sur les données
Sur le marché publicitaire, ce sont les données qui donnent le rythme. Il est clair que la technologie des données joue un rôle clé à cet égard. Les outils vous aident à collecter, à mettre en lien et à analyser des données provenant de différentes sources. Cela vous permet d’accompagner le parcours du client avec de la publicité basée sur les données et d’orchestrer de manière ciblée les campagnes cross-média.
Il existe actuellement plus de 15'000 outils de technologie marketing. C’est du moins la conclusion de la MarTech Map reconnue des deux experts en MarTech Scott Brinker et Frans Riemersma. Par rapport à la première MarTech Map de 2011, cela représente une multiplication des instruments par cent. Cette évolution montre clairement que les technologies de tout type gagnent en importance dans le marketing. La technologie des données, Data Technology en anglais, ou Data Tech, en fait également partie.
Qu’entend-on par Data Tech dans le marketing?
Ce terme désigne l’ensemble des technologies qui permettent de collecter, de mettre en lien et d’analyser les données dans le marketing. Aujourd’hui, la Data Tech constitue l’épine dorsale d’une communication basée sur les données et c’est elle qui permet aux technologies de marketing de déployer leur potentiel.
Sur le marché publicitaire, la Data Tech joue un rôle clé:
- Elle crée de la transparence sur l’impact des différents canaux,
- permet l’orchestration précise de campagnes via des points de contact numériques et physiques, et
- pose les bases de la personnalisation en temps réel.
Compte tenu de la fragmentation des groupes cibles, des nouvelles possibilités de recherche avec l’IA et des attentes croissantes en matière de pertinence de la publicité, la Data Tech n’est pas seulement un outil technique, mais aussi un facilitateur stratégique pour la communication cross-média.
Pendant longtemps, l’utilisation de nombreuses technologies de données était réservée aux spécialistes. Aujourd’hui, c’est différent, explique Giampiero Beroggi, expert en analyse de données et professeur à la Haute école spécialisée des Grisons: «Quand on conduit une voiture, on n’a pas besoin d’avoir étudié la thermodynamique. Pour faire simple, il suffit de savoir accélérer, freiner et tourner le volant. Il en va de même avec la Data Tech: il faut être prêt à s’y intéresser sérieusement et à apprendre à utiliser les outils. Toutefois, il n’est plus nécessaire de comprendre les codes et les modèles de calcul. C’est pourquoi les outils sont également devenus accessibles aux PME.»
La MarTech
Désigne l’ensemble des logiciels et des outils qui soutiennent les processus de marketing, et notamment le marketing automatisé, le marketing par e-mail, la gestion des contenus et des médias sociaux. L’objectif est de piloter, d’automatiser, de mettre à l’échelle et de mesurer efficacement les activités de marketing.
La Data Tech
Est le terme générique désignant toutes les technologies qui permettent la collecte, l’enregistrement, l’analyse et le traitement de données. Ces technologies constituent la base des stratégies marketing et publicitaires basées sur les données.
L’AdTech
Désigne les technologies qui visent spécialement à la planification, à la diffusion et à la mesure de la publicité. Il s’agit par exemple de plateformes «demand-side» (DSP) pour la publicité programmatique, de serveurs publicitaires ou de solutions pour la mesure de l’impact publicitaire. L’AdTech permet une diffusion de la publicité ciblée, automatisée et basée sur les données.
La KomTech
Englobe les technologies qui organisent et pilotent les processus de communication, en interne comme en externe. Cela comprend par exemple des outils de messagerie, de collaboration ou d’interaction avec la clientèle. Dans le contexte du marketing et de la publicité, la KomTech constitue la base pour échanger efficacement des informations au sein de l’entreprise, avec les partenaires ainsi qu’avec la clientèle.
Comment la Data Tech aide-t-elle à utiliser les budgets marketing de manière plus efficace?
La Data Tech relève les grands défis auxquels le marketing est confronté depuis toujours: le manque de transparence sur l’impact des différentes mesures, les pertes de diffusion dues à une approche imprécise des groupes cibles, des customer journeys fragmentés et une charge de travail élevée pour le pilotage manuel des campagnes. C’est précisément en relevant, en mettant en lien et en analysant systématiquement les données que l’on trouve des solutions à ces problèmes: les groupes cibles peuvent être identifiés avec précision, les canaux utilisés de manière orchestrée, les processus automatisés et les contributions à l’impact plus visibles. Les entreprises prennent ainsi de l’assurance dans leurs décisions et peuvent utiliser leurs budgets là où elles produisent le plus d’impact.
Comment la Data Tech peut-elle améliorer l’analyse client?
Avec la Data Tech, les entreprises obtiennent un aperçu plus approfondi de la composition de leur base clientèle. Les analyses telles que celles fournies par Swiss Post Advertising, par exemple, donnent des informations précieuses sur la sociodémographie, la répartition géographique et les modèles de comportement de la clientèle. Les équipes de marketing peuvent utiliser ces données pour développer des stratégies de marketing ciblées et atteindre efficacement la clientèle.
Comment les entreprises peuvent-elles introduire avec succès la Data Tech?
L’utilisation réussie de la Data Tech commence par la stratégie en matière de données: les entreprises devraient définir les objectifs qu’elles souhaitent atteindre avec les données et les sources de données pertinentes pour cela. Souvent, il vaut la peine de commencer petit, d’accumuler de l’expérience et d’en tirer progressivement des enseignements. La qualité des données, la protection des données et les compétences internes sont tout aussi centrales: seule une bonne compréhension des technologies et des processus permet de les piloter efficacement. La Data Tech passe ainsi du statut d’outil technique à celui de véritable facteur de réussite dans le marketing.
À quoi sert la Data Tech dans le marketing?
Aujourd’hui, la communication cross-média signifie bien plus que simplement diffuser des messages sur plusieurs canaux. Il est essentiel que les différents points de contact soient coordonnés entre eux et agissent en interaction. C’est précisément là qu’intervient la Data Tech: elle relie des données provenant de sources les plus diverses et les replace dans un contexte commun. Outre les systèmes CRM, les sites web et les réseaux sociaux, les canaux physiques comme les publipostages et les points of purchase stationnaires font également partie de ces sources de données.
«L’analyse des données permet aux équipes de marketing de comprendre quand et comment ont lieu les contacts avec la marque», explique Ingo Gächter, chercheur en données et intervenant à la Haute école de Lucerne. «Elles comprennent mieux le rôle de chaque point de contact et la manière dont les mesures se renforcent ou se cannibalisent mutuellement.» Il est ainsi possible de saisir, d’analyser et de représenter le parcours du client – de la première impulsion à la décision d’achat et à la phase après-vente, déterminante pour la fidélité, en passant par la recherche d’informations et la comparaison des offres.
Identifier les moments publicitaires décisifs
Cette tâche basée sur les données s’appelle le mapping du customer journey. Elle permet de s’adresser au groupe cible de manière centrée sur l’utilisateur et en fonction du contexte: «Les entreprises peuvent piloter leurs messages de sorte qu’ils soient diffusés au bon moment, via les canaux pertinents et de manière adaptée au contexte actuel», explique Ingo Gächter. Autrement dit: sans Data Tech, la communication cross-média reste fragmentée – elle permet de créer un customer journey orchestré sur la base de données cohérentes.
Que ce soit pour l’analyse de la compétitivité, le développement de produits ou l’orchestration du parcours du client, la Data Tech est également devenue indispensable dans le marketing B2B. L’Account Based Marketing (ABM) le montre particulièrement bien. Dans le cadre de cette stratégie B2B, les activités de marketing et de distribution sont orientées de manière ciblée sur des clients clés particulièrement précieux.
«Les technologies des données constituent le fondement de l’Account Based Marketing», explique Aldo Gnocchi, intervenant en marketing numérique à la Haute école spécialisée du Nord-Ouest de la Suisse FHNW. «La Data Tech aide les entreprises à identifier les comptes cibles pertinents, à trouver les décideurs au sein de ces entreprises et à leur adresser des messages personnalisés via différents canaux.»
Pour cela, il faut ce que l’on appelle une tech stack ABM, c’est-à-dire un ensemble de technologies de données et de marketing coordonnées entre elles, qui comprend quatre composantes centrales: Plateforme de données clients, Plateformes d’enrichissement des données et de données d’intention, Outils d’activation et d’orchestration et Outils d’analyse et de reporting.
Elle regroupe des données issues du CRM, du site web, du marketing automatisé et de sources tierces pour créer un profil client à 360 degrés cohérent.
Les fournisseurs tels que ZoomInfo, Cognism ou 6sense ne procurent pas seulement des données firmographiques manquantes, mais identifient également les données comportementales qui signalent une intention d’achat (Intent Data). Ils identifient les entreprises qui se préoccupent activement d’un thème ou d’une solution en particulier. «Cette information est essentielle pour pouvoir concentrer les activités de marketing et de distribution sur les comptes présentant la plus forte probabilité de conclusion», explique Aldo Gnocchi.
En font partie des systèmes de marketing automatisé classiques comme HubSpot ou Marketo, mais aussi des plateformes ABM spécialisées comme Demandbase ou Terminus. «Ces plateformes permettent d’aborder les comptes cibles identifiés de manière coordonnée via différents canaux et avec des contenus sur mesure. Elles pilotent l’ensemble du customer journey au niveau du compte», explique Aldo Gnocchi.
Selon Aldo Gnocchi, les plateformes ABM modernes fournissent bien plus que des chiffres clés classiques comme le nombre de clics et les taux d’ouverture: «Leurs dashboards montrent comment l’engagement évolue au sein d’un compte cible – quels services ou personnes au sein d’une entreprise interagissent avec quels contenus, via quels canaux ils ont été atteints et quels points de contact ont eu le plus d’influence sur la décision d’achat.»
Cinq domaines d’application typiques de la Data Tech sur le marché publicitaire
La Data Tech est utilisée pour de nombreuses applications – de l’analyse des groupes cibles au pricing dynamique. Selon Giampiero Beroggi, un principe devrait toutefois toujours s’appliquer: «Don’t outsource your Brain!» Il entend par là que les entreprises et les équipes de marketing doivent développer leur propre savoir-faire. C’est en effet la seule manière de «travailler d’égal à égal avec les prestataires et les conseillers MarTech, et d’éviter les dépendances délicates.»
La Data Tech permet aux annonceurs publicitaires de segmenter leurs groupes cibles de manière plus précise et de les comprendre mieux que jamais Au lieu de s’appuyer uniquement sur des caractéristiques démographiques classiques comme l’âge ou le sexe, il est possible de répondre à des questions telles que:
- Avec quelle stratégie de marketing et via quels canaux le groupe cible est-il atteint le plus efficacement?
- Dans quelles zones géographiques les personnes du groupe cible sont-elles particulièrement bien représentées?
- Quels formats, contenus et messages parlent le plus au groupe cible?
- Quelles sont les caractéristiques personnelles des personnes du groupe cible?
- Quelles différences en termes de comportement, de besoins et de préférences se manifestent dans les différents segments de groupes cibles?
Les réponses à ces questions se trouvent dans les données, et plus précisément dans d’énormes quantités de données sur le comportement en ligne, l’historique des achats, les données de localisation, les activités sur les médias sociaux, les réactions aux publipostages physiques et bien plus encore. Les analyses Big Data permettent de développer des profils d’utilisateurs. C’est là que l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée.
Le customer journey de la plupart des consommatrices et consommateurs est aujourd’hui fragmenté – un défi majeur pour les publicitaires. Cependant, les instruments de Data Tech comme les plateformes de données clients relient des points de données provenant de sources les plus diverses et les attribuent aux différents utilisateurs. On voit ainsi par exemple qu’une annonce sur les réseaux sociaux a conduit à la visite de la boutique en ligne, mais que l’achat a été interrompu et n’a finalement été effectué que par le biais d’un e-mail de relance automatisé. Sur cette base, les campagnes peuvent être orchestrées sur tous les canaux: chaque point de contact s’appuie sur le précédent et les groupes cibles sont abordés en continu avec des messages cohérents.
Pendant longtemps, la publicité a été marquée par des processus manuels: par exemple, les placements de publicité étaient réservés individuellement et les formats d’affichage étaient adaptés manuellement. La Data Tech permet aujourd’hui d’automatiser largement de telles tâches. La publicité programmatique en est un exemple: l’achat et la vente de surfaces publicitaires se font en temps réel et de manière entièrement automatisée. En l’espace de quelques millisecondes, un algorithme décide si une offre est adaptée pour un espace publicitaire vacant, en fonction du profil de la personne à laquelle la publicité pourrait être diffusée. La conception des moyens publicitaires est elle aussi de plus en plus automatisée. La Dynamic Creative Optimization permet même d’adapter les affichages en temps réel: les images et les textes sont adaptés de manière dynamique aux profils d’utilisateur individuels.
Dans les campagnes cross-média, on ne savait jusqu’à présent pas encore clairement quels canaux contribuaient au succès ni comment. La Data Tech a nettement réduit ce flou: grâce aux reportings en temps réel, les annonceurs publicitaires obtiennent à tout moment un aperçu de la performance de leurs campagnes. Ils observent les performances des différents moyens publicitaires et canaux, et voient où le budget est utilisé le plus efficacement. Ils peuvent ainsi optimiser les campagnes en cours.
L’impact des différentes mesures et des différents canaux peut être déterminé de manière encore plus précise sur la base de données historiques. Pour ce faire, une modélisation du mix marketing est mise en place, en règle générale en collaboration avec un partenaire spécialisé. Ce procédé s’appuie sur les données collectées par la Data Tech et met en évidence l’impact des moyens publicitaires et des canaux.
La Data Tech permet de dynamiser les prix et les offres et de les adapter en temps réel en fonction de la demande, des stocks, de la situation concurrentielle, des interactions individuelles des utilisateurs, de la météo et d’autres facteurs. La communication avec la clientèle en lien avec les prix et les offres dynamiques stimule directement les ventes.
L’abandon du panier dans l’e-commerce en est un exemple typique: si le système détecte qu’une utilisatrice interrompt le processus d’achat peu avant la conclusion, il peut intervenir automatiquement. L’e-mail ou la notification push déclenchée via l’application contient non seulement un rappel sur le produit, mais aussi un code de remise, entraînant une baisse de prix dynamique. De tels mécanismes réduisent nettement le taux d’abandon et augmentent le taux de conversion.
Conditions requises pour le marketing basé sur les données
Les technologies de collecte, de stockage, d’analyse et de traitement des données offrent de nombreuses possibilités et de nombreux avantages. Mais comment les équipes de marketing peuvent-elles mettre en œuvre efficacement la Data Tech? «Les principaux obstacles ne résident pas tant dans les technologies elles-mêmes que dans la position des entreprises concernant la Data Tech et la manière dont elles gèrent leurs données», explique Manuel Dömer, responsable de filière Data Science à la ZAHW. C’est pourquoi les équipes de marketing devraient d’abord créer les conditions suivantes:
Dépasser les silos de données: de nombreuses entreprises disposent de données précieuses mais réparties sur différents systèmes: les données clients dans CRM, les données sur les clics et donc sur les centres d’intérêt dans l’outil de newsletter, les chiffres d’affaires dans l’ERP. Tant que ces données ne sont pas reliées entre elles, le regard porté sur les clientes et les clients reste morcelé. C’est pourquoi les résultats d’une enquête mondiale menée en 2025 par l’entreprise de logiciels Qualtrics ne sont guère surprenants: parmi les plus de 700 responsables marketing de grandes entreprises participants, 56% déclarent être dépassés par les sources de données fragmentées et non uniformes. Par conséquent, deux tiers des personnes interrogées font encore confiance à leur intuition pour prendre des décisions importantes. Ce n’est que lorsque les données provenant de différentes sources sont regroupées qu’une base solide est créée pour prendre des décisions basées sur les données.
Par «Data Anxiety», on entend l’incertitude, voire le surmenage dans la gestion des données. Dans le marketing, la Data Anxiety a pour conséquence que les opportunités des stratégies basées sur les données ne sont pas exploitées. Certes, la plupart des spécialistes reconnaissent les avantages théoriques des données pour le marketing. Dans la pratique, beaucoup ont toutefois le sentiment d’avoir trop de données, des données trop complexes ou peu claires, pour pouvoir les utiliser systématiquement et prendre des décisions fondées.
L’étude internationale «Au-delà des chiffres: comment la mise en récit des données redéfinit la communication» menée par Canva en 2025 montre à quel point la Data Anxiety est répandue. Pour cela, 2400 spécialistes du marketing et de la distribution ont été interrogés. L’étude parle d’un «dilemme des données»: d’une part, 74% des personnes interrogées affirment que leur entreprise mise davantage sur les données qu’il y a deux ans. D’autre part, 66% admettent se sentir déstabilisées ou dépassées dans la gestion des données. Toutefois, malgré la Data Anxiety largement répandue, 78% des personnes interrogées aimeraient travailler davantage avec les données pour gagner en efficacité.
Garantir la qualité des données: les doublons ainsi que les données erronées et obsolètes conduisent à de mauvaises conclusions, et donc à une publicité inefficace. C’est pourquoi il faut un processus clair de gestion des données ainsi que des solutions pour garantir en permanence le caractère actuel des données.
Standardiser les données: souvent, les entreprises collectent des données dans différents formats. La classification et la structuration systématiques des données sont donc une condition essentielle pour pouvoir utiliser la Data Tech de manière judicieuse.
Maîtriser les interfaces et l’intégration des systèmes: d’un point de vue technique, la Data Tech n’est efficace que si les systèmes principaux sont reliés entre eux – du CRM et de l’ERP aux plateformes AdTech en passant par le système de marketing automatisé. «Cette intégration nécessite souvent des ressources considérables et un grand savoir-faire technique», explique Manuel Dömer. «Mais l’effort en vaut la peine pour que les interfaces fonctionnent sans accroc et que les flux de données ne s’enlisent pas.»
Réduire la complexité de la Data Tech: la mise en place d’une architecture marketing basée sur les données est complexe. «Les entreprises devraient donc se limiter à quelques outils de Data Tech qu’elles maîtrisent et qui leur offrent une valeur ajoutée avérée», conseille Ingo Gächter. «Je recommande aux PME en particulier de faire plus avec moins. Faites ce que vous faites de manière correcte et cohérente.»
Assurer la protection des données et la compliance: l’utilisation des données dans le marketing est soumise à des dispositions légales strictes. «La protection des données peut être pénible. Néanmoins, traiter les données personnelles de manière transparente et équitable permet d’instaurer la confiance. La vie privée devient ainsi un avantage concurrentiel», déclare Ingo Gächter.
Définir les rôles et créer une compréhension commune: en règle générale, différentes compétences sont requises dans l’utilisation de la Data Tech. Ainsi, pour la modélisation de prévisions, il faut par exemple des personnes disposant de connaissances approfondies en statistiques et en apprentissage automatique. En parallèle, il est indispensable d’avoir des spécialistes disposant de connaissances approfondies dans un domaine spécifique. Pour que ces différents rôles puissent collaborer avec succès, il faut, selon Manuel Dömer, une compréhension commune. «Dans ce contexte, on parle aussi de Data Literacy ou de maîtrise des données. Cela désigne la capacité à collecter des données, à les lire, à les comprendre, à les évaluer de manière critique et à les communiquer.»
Façonner le changement organisationnel: «La mise en œuvre de la Data Tech est d’une part un projet technologique, et d’autre part toujours un processus de changement», explique Manuel Dömer. «L’utilisation de nouvelles technologies n’est pas la seule à entraîner un changement. Les nouvelles données et les enseignements qui en découlent peuvent également avoir des implications de grande ampleur. En effet, elles influencent souvent les processus, les stratégies, voire les modèles commerciaux.» Les collaboratrices et collaborateurs doivent comprendre comment fonctionne la communication basée sur les données, quels sont ses avantages et comment elle modifie leur propre travail. Pour cela, il faut des formations et une culture qui favorise les décisions basées sur les données.
Près de 1,6 million de clients privés en Suisse ont donné leur accord à la Poste pour recevoir des offres d’entreprises tierces. Jusqu’à présent, le ciblage de ces personnes s’effectuait à l’aide de données de première main: la Poste analysait des données telles que le nombre de clics, l’historique d’achat ou les données d’utilisation et en déduisait des affinités à l’aide de modèles statistiques.
Désormais, la Poste complète ces données de première main par des informations que les clientes et les clients lui confient volontairement et en toute conscience. Ces données «zero-party» sont générées d’une part par l’enregistrement de centres d’intérêt et, d’autre part, par des réponses à des sondages. Un exemple actuel: après un projet pilote couronné de succès, plus d’un million de personnes souhaitant recevoir des offres de tiers ont été interrogées sur le thème de l’achat d’une voiture. Elles se sont exprimées, entre autres, sur leurs marques préférées, leurs intentions d’achat dans le temps et leur budget pour une voiture.
Résultat de ce sondage unique en Suisse: au lieu de se contenter de supposer quelles offres personnalisées pourraient être intéressantes, les données correspondantes (p. ex. marques et modes de propulsion préférés) proviennent désormais des clientes et clients eux-mêmes. Cela permet de proposer des offres très pertinentes au bon moment.
Important: la Poste ne vend pas les données d’adresse de ces personnes. Au lieu de cela, Swiss Post Advertising mène des campagnes cross-média complètes basées sur les données pour des prestataires de tout type dans le secteur automobile.
Après le sondage pour le secteur automobile, d’autres sondages sont déjà en cours de planification. L’accent est mis sur des thèmes comme le logement, qui impliquent un processus de décision plus long et qui touchent la population suisse.
