Thomas Demondion (Danone) : "J’aimerais que les data clean rooms proposent des insights que l’on pourrait activer en temps réel dans nos outils CRM ou d'achat média"


  • Senior data et analytics manager chez Danone, Thomas Demondion revient sur l'incursion de la marque dans le monde de la data clean room.
  • Depuis Amazon marketing cloud, qui lui a permis d'optimiser ses campagnes au sein du géant de l'e-commerce, jusqu'aux tests avec des retailers français, pour mesurer l'impact des campagnes sur les ventes, les use cases sont nombreux.

Minted. De quand date la première incursion de Danone dans l’univers de la data clean room ?

Thomas Demondion. Cela remonte à l’arrivée en France d’une version beta de la data clean room d’Amazon, Amazon Marketing Cloud (AMC). C’était il y a 18 mois et nous y avons vu l’opportunité de mieux comprendre l’impact de nos investissements sur Amazon pour deux de nos marques, Gallia et Blédina. Des investissements médias qui ont fortement crû ces dernières années, au diapason de la croissance des ventes de ces deux gammes de produits. On reste dans des ordres de grandeur limités, parce que l’essentiel des achats de la catégorie “alimentation infantile” se fait en magasin physique, mais nos ventes ont fait x7 en 5 ans sur Amazon. 

Quels étaient les cas d’usage ?

 "Avant AMC, nous étions incapables de connaître l’overlap entre Amazon Ads et Amazon DSP"

AMC nous a permis de réunir deux écosystèmes qui étaient jusque-là cloisonnés : les campagnes diffusées au sein d’Amazon, via l’offre de produits sponsorisés notamment, et celles diffusées hors d’Amazon mais avec sa data, via son DSP. Avant l’arrivée d’AMC, les outils de reporting nous remontaient un reach Amazon Ads et un reach Amazon DSP. Nous étions incapables de connaître l’overlap entre les deux et de savoir à quel point investir dans des campagnes off-site, via le DSP d’Amazon, nous apportait du reach supplémentaire. Ce qui est, selon les premiers résultats, vraiment le cas. 

D’autres enseignements ?

AMC nous permet d’aller beaucoup plus loin dans l’analyse que ce que nous ne pouvons faire via les outils de reporting d’Amazon Ads. AMC nous aide, par exemple, à mesurer la contribution des différents leviers d’Amazon au business. L’occasion de découvrir que les leviers SEA et REC (responsible e-commerce creative) sont hypers complémentaires. Le levier SEA est très efficace mais ses performances plafonnent forcément au bout d’un moment, car il est “keyword centric” et que l’inventaire accessible n’est pas extensible à l’infini. Le format REC, qui nous permet de cibler des audiences, est lui très précieux pour alimenter le bas de funnel en clics et profils susceptibles de convertir via le SEA par la suite.

Le recours à AMC a mis en évidence ces synergies, il nous a donné suffisamment de confiance pour doubler nos investissements médias sur Amazon entre 2021 et 2022, et obtenir des performances de vente au diapason.

Vous vous appuyez néanmoins sur des informations données par Amazon à l’avantage… d’Amazon. Des informations que vous n’avez, en prime, aucun moyen de challenger. N’est-ce pas problématique ?

C’est évident qu’il faut toujours être vigilant sur ce point avec les GAFA, vu qu’ils sont souvent juge et partie. N’importe lequel de mes homologues vous dira que les études ad hoc des GAFA ont la fâcheuse habitude de vous inciter à investir plus chez eux ! Je ne prends évidemment pas les enseignements obtenus via AMC pour argent comptant. Tout simplement parce qu’il n’y a pas de tiers de confiance, comme c’est le cas des clean rooms des retailers français, qui sont souvent opérées par Liveramp. 

"C'est vrai que les études ad hoc des GAFA ont la fâcheuse habitude de vous inciter à investir plus chez eux"

Je ne suis pas dupe. Je sais qu’AMC a vocation à légitimer l’apport d’Amazon haut de funnel, parce qu'Amazon voit que Google et Facebook réussissent à capter énormément de budgets là-dessus. A défaut de tiers de confiance, je n’ai néanmoins pas d’autre choix que de faire plusieurs tests, pour m’assurer de la cohérence des données remontées. Nous n’avons mesuré l’incrément de reach entre on et off-site qu’une seule fois. Nous le referons pour valider l’approche. 

D’autres choses dans les cartons ?

Remettre le client au centre impose, par exemple, de connaître le nombre de mes clients Amazon qui lui sont exclusifs, par opposition à nos canaux DtoC. Ou, à l’inverse, déterminer quelles sont les cohortes communes à ces deux canaux d’achat pour les inviter à convertir sur mes assets les plus rémunérateurs, via une promotion dédiée par exemple. Ces informations ne sont pas accessibles nativement au sein d’Amazon, d’où le recours à AMC.

"Un test avec Carrefour et Liveramp nous a permis de comprendre que 80% des membres de notre programme relationnel étaient inscrits avant d’avoir acheté un produit"

L’autre sujet, c’est la data 1st party. Quel est son rôle dans tout cet écosystème ? Est-ce que les gens s’inscrivent à mon programme relationnel après avoir acheté l’un de mes produits ou est-ce que c’est le fait d’être dans mon programme relationnel qui leur a donné envie de consommer ? Un test avec Carrefour et Liveramp nous a permis de comprendre que 80% des membres de notre programme relationnel étaient inscrits avant d’avoir acheté un produit. Ce dernier est donc un véritable accélérateur de business et c’est important de le savoir autrement qu’en proposant des coupons de réduction. Notamment parce que cela permet de légitimer des investissements CRM qui sont coûteux en termes d’outils, d’hommes et de promotions. C’est précieux dans ce contexte économique très difficile. 

J’aimerais aussi profiter de la clean room pour travailler mes investissements médias à l’aune de données comme le revenu par utilisateur (ARPU), voire la lifetime value. Etre capable d’identifier une chute dans la lifetime value et savoir comment recommuniquer pour la faire repartir à la hausse. 

En termes d’investissements, cela représente quoi de lancer une data clean room ?

Chez Amazon comme chez Google, la technologie est gratuite mais l’investissement est humain. Il y a certes une interface en beta sur AMC mais elle requiert des connaissances en langage technique type SQL. Nous n’avons clairement pas les ressources humaines ou les compétences pour le faire, de sorte que tout est géré par notre partenaire iProspect. Ça a forcément un coût.

Un coût que vous justifiez par les enseignements que vous tirez d’AMC ?

Oui ! Si nous ne transitionnons pas vers une approche “data driven”, nous allons louper des opportunités business. Je pense que ce serait un non sens de faire comme si la data n’existait pas. Ce serait comme le fait de zapper Internet il y 15 ans. La valeur de la clean room, elle se trouve dans la meilleure compréhension de nos investissements médias. Comprendre pourquoi on a fait x2 sur un an, cela nous permet aussi d’investir encore mieux à l’avenir.

Idem pour les offres de clean room des retailers français ?

Le modèle des retailers est complètement différent de celui des GAFA. Ils possèdent la donnée de leurs clients et ils n’ont pas le stack technologique en propre pour exploiter ces données. Ils sont donc dans l’obligation de s’appuyer sur des tiers, principalement Liveramp, et cela à un coût.

"98% de nos ventes proviennent de chez 5 géants retailers français et qu’il y avait, jusque-là, un point de rupture"

La fin annoncée du cookie tiers nous impose de repenser nos stratégies médias en nous appuyant plus fortement sur notre 1st party data et sur la 2nd party data qui provient des retailers. L’enjeu est d’avoir des data pool pérennes dans le temps afin d’avoir une vision sans couture.  Cette approche “closed loop measurements” va nous permettre de connaître l’impact de la télévision, de Youtube ou d’une campagne en open auction sur nos ventes chez les retailers. C’est essentiel parce que 98% de nos ventes proviennent de chez 5 géants retailers français et qu’il y avait, jusque-là, un point de rupture.

Ici encore, la data clean room est une révolution parce que l’on devait se contenter, jusque-là, d’outils comme Marketing Scan et des modèles de marketing mix modeling, avec les contraintes qu’on leur connaît, du temps long pour les deux, et une logique très macro pour le dernier. L’avantage de la clean room, c’est que l’on reste à l’échelle de la campagne, avec un délai très faible. On est presque sur du real time. On ne fait plus des arbitrages budgétaires selon des KPI médias, CPC ou CPM mais sur des indicateurs business : le chiffre d’affaires généré en magasin.

Y-a-t-il quand même des choses que vous voudriez améliorer ?

J’aimerais que les data clean rooms proposent, à terme des insights activables, que l’on pourrait distribuer, quasiment en temps réel, dans des outils CRM ou achat média. 

Ce ne serait pas contraire à l’essence d’une clean room, ce coffre-fort de la donnée ?

Non car ce qui ressortirait serait un agrégat de données “computées” par le cloud. Impossible donc de revenir à la matière première, la donnée brute n’est jamais distribuée dans l’adserver ou le DSP. Et c’est là l’essentiel.

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