Les Data Clean Rooms au service des échanges de données anonymisées & sécurisées

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Les Data Clean Rooms au service des échanges de données anonymisées & sécurisées

LA RÉCONCILIATION DES DONNÉES AU COEUR DES ENJEUX DATA DANS UN MONDE SANS COOKIE 

 

Aujourd’hui, l’analyse, l’unification et l’activation des données demeurent un enjeu essentiel pour les marques afin d’optimiser les parcours utilisateurs et les performances business. En effet, une meilleure connaissance des clients et des prospects permet une analyse plus poussée des données pour ensuite envisager des plans d’actions personnalisés en fonction des différents profils. Cela devrait également conduire à une hausse des conversions et de la rentabilité pour les organisations. 

 

En parallèle, le respect de la vie privée des utilisateurs est devenu un sujet prédominant dans notre société. Les lois européennes s’attardent sur nos méthodes de tracking et d’activation afin de toujours mieux protéger les utilisateurs et d’éviter la collecte de données jugées illégales ou non consenties. 

 

Ces nouvelles contraintes vont également être une opportunité pour innover, aller toujours plus loin dans l’approche smart data, mais surtout dans la transparence et la mise en place des processus de conformité de la donnée. Les Data Clean Rooms en sont un parfait exemple. 

 

COMMENT CELA FONCTIONNE ? 

 

Une Data Clean Room est une méthode utilisée pour partager des informations entre différentes entités, tout en respectant la confidentialité et la protection des données personnelles. Des données utilisateurs sont partagées dans un environnement neutre, où chacun peut produire ses analyses et définir sa stratégie marketing et publicitaire en fonction. 

 

Aujourd’hui plusieurs acteurs du marché notamment les Customer Data Platforms proposent cette méthode. 

 

Prenons l’exemple de deux entreprises A et B et d’une plateforme publicitaire, que l’on nommera respectivement “entité A”, “entité B” et “entité C”. Ces deux entreprises vont pouvoir mettre à disposition dans un environnement de données isolé et neutre les données “First Party” liées à leurs clients (exemple données CRM : fréquence d’achats, montant, type de clients etc) avec une démarche d’anonymisation et de chiffrage des données. Ils vont donc pouvoir croiser leurs données mutualisées avec les données publicitaires (exemple Google Ads, Facebook Ads etc)

 

 

 

 

Les étapes pour mettre en place une Data Clean Room :

 

1ère étape : les parties impliquées définissent l’objectif de la Data Clean Room sans compromettre la confidentialité des données. Cherche–t-on à partager des données pour effectuer des analyses ? Des recherches ? Des collaborations ? 

 

2e étape : une infrastructure sécurisée est mise en place pour héberger la Data Clean Room. La mise en place peut être réalisée en interne ou alors gérée par une entreprise externe spécialisée dans la confidentialité des données.

 

3e étape :  Avant d’être partagées, les données sont anonymisées pour supprimer toutes les informations personnellement identifiables (PII). Cela peut inclure le chiffrement des données, la suppression des identifiants uniques ou l’agrégation des données pour les rendre anonymes.

 

4e étape : Les données anonymisées sont ensuite transférées dans la Data Clean Room. Dans cet environnement, les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données sans pouvoir les télécharger ou les exporter. Les utilisateurs peuvent effectuer des analyses ou des requêtes spécifiques en utilisant des outils fournis dans la salle de données sécurisée.

A noter : La Data Clean Room a un système de gestion des autorisations strict qui détermine qui peut accéder aux données et quelles opérations ils peuvent effectuer. Cela garantit que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données et que leurs activités sont surveillées. Il est donc impossible de modifier celles dont vous n’êtes pas propriétaire. Ainsi, il est possible de déterminer les données à partager en fonction des partenaires potentiels.

 

DES ÉCHANGES FAVORISÉS ENTRE ANNONCEURS

 

Le chiffrage systématique des données simplifie grandement les échanges de données entre les entreprises. On passe d’espaces de collaborations très strictes et rares, à des échanges encouragés et même nécessaires et ce en respectant les enjeux de vie privée. En effet, selon la CNIL , les Data Clean Rooms peuvent être des environnements RGPD compliant à condition de respecter certaines bonnes pratiques lors de la conception, du déploiement et de leur utilisation.

 

La simplicité et la sécurité du partage poussent à créer des alliances bénéfiques pour tous les business. Il est possible pour les entreprises de déterminer quelles données transmettre à leur Data Clean Room et de paramétrer leurs accès et leur visibilité pour les partenaires de confiance uniquement. De ce fait, même si des concurrents utilisent la même Data Clean Room que vous, ils ne pourront pas utiliser vos données en fonction du paramétrage des accès.  

 

LA SÉCURITÉ AU PREMIER PLAN

La sécurité est au cœur de la Data Clean Room. Elle est permise grâce à  :  

 

  • Une bonne gestion des accès : accès et autorisations restreints aux seuls utilisateurs sélectionnés en amont ainsi qu’une limitation des accès dans le temps
  • Une anonymisation claire : des données encryptées et encodées pour diminuer le risque de restitution 
  • Une propriété de la donnée partagée est associée à chaque entité. Cela permet à l’entité de rester maître de sa propre donnée 
  • Au respect de la législation en vigueur comme le RGPD en Europe
  • Une sécurité de l’infrastructure hébergeant la Data Clean Room (lutte contre les attaques informatiques par exemple).

 

En mettant en œuvre ces mesures appropriées, la Data Clean Room peut fournir un environnement sécurisé pour le partage des données, tout en minimisant les risques de compromission des données et en assurant la confiance des parties impliquées.

 

A noter, la Data Clean Room peut appartenir à une entité tierce. Dans ce cas, c’est cette entité qui est chargée d’appliquer la bonne gouvernance et de réaliser les analyses concernant vos données combinées à celles de vos partenaires.

 

 

QUELLES FINALITÉS POUR CES DATA CLEAN ROOMS ?  

 

Si les Data Clean Rooms ne sont pas une nouveauté, elles apparaissent aujourd’hui comme une solution à des problématiques actuelles (cookieless, privacy, etc.).

 

Google et Facebook, par exemple, en disposent depuis plusieurs années et ont prouvé leur efficacité pour améliorer les performances publicitaires grâce au partage des données entre un annonceur et leur plateforme. 

 

Cette approche aide les annonceurs à vérifier les incohérences afin de résoudre des problèmes tels que le plafonnement de la fréquence et la suppression d’audience, empêchant la diffusion excessive de publicités aux mêmes personnes ou ménages. Avec la prolifération des canaux, la mesure et l’attribution deviennent encore plus critiques pour l’optimisation des dépenses publicitaires. 

 

Ce partage d’informations via la Data Clean Room va engendrer un nouveau flux de données qu’il sera nécessaire d’analyser.

 

Quelques exemples de use-cases traités avec l’aide de Data Clean Rooms : 

  • Enrichissements des comportements ou profils clients : Grâce à ces nouvelles données clients, il est possible de réaliser des analyses bien plus fines pour comprendre votre clientèle.
  • Analyses d’audiences cross-partenaires : Il devient plus simple de recouper les audiences grâce aux Data Clean Rooms, permettant ainsi d’approfondir la connaissance client. On peut alors cibler plus précisément les audiences des campagnes marketing et augmenter de ce fait les taux de conversion.
  • Performances des campagnes marketing : Les Data Clean Rooms combinant des données avec des annonceurs ou des médias sont très utiles pour analyser les performances des campagnes marketing.
  • Scores d’appétence avec des produits d’autres entreprises : Score de prédiction d’achat calculé avec les données produits de l’entreprise B et ses propres données clients. Avec ces informations, il est possible de personnaliser ces campagnes pour proposer des offres croisées qui répondent précisément aux besoins individuels.

 

Ainsi, si vous pensez que les données utilisateurs d’autres entités peuvent être pertinentes pour améliorer votre propre connaissance client, l’utilisation des Data Clean Rooms est une solution adaptée. Si vos partenaires possèdent leurs propres Data Clean Rooms, il suffira de faire une demande d’accès à celle-ci pour vous y connecter. Il est également possible de créer sa propre Data Clean Room pour ensuite y intégrer les données de vos partenaires, ou futurs partenaires.

 

Utiliser une Data Clean Room est un moyen de booster votre connaissance client grâce aux données de partenaires, notamment les GAFAM, qui ne seraient pas accessibles autrement que via cet intermédiaire sécurisé.

 

 

LES DATAS CLEANS ROOMS FACE À DES DÉFIS TECHNIQUES IMPORTANTS  

 

La mise en place des Data Clean Rooms nécessitent des ressources humaines importantes. En effet, il est nécessaire de faire appel à des profils experts tels que des data architect, des délégués à la protection des données (DPO) et des data engineers confirmés. 

 

Les enjeux vont principalement s’articuler autour des éléments suivants : 

  • La mise en place d’une architecture de données complexe (Data Warehouse, Data Lake). Par exemple, si de grandes quantités de données sont impliquées, il est essentiel d’assurer des performances optimales et une évolution adéquate de l’infrastructure de la Data Clean Room. 
  • La mise en place des stratégies de chiffrage et d’encodage des données. En effet, il peut être difficile de garantir que les données anonymisées ne peuvent pas être re-identifiées. Des techniques avancées doivent être mises en place pour une anonymisation efficace.
  • L’optimisation des flux de données entre les entités, la Data Clean Room ou d’autres outils tiers.
  • La sécurité de l’infrastructure de la Data Clean Room est aussi cruciale pour prévenir les accès non autorisés et les attaques potentielles. 

 

En résumé

 

Les Data Clean Rooms permettent un renforcement, voire une création de relations stratégiques autour de la donnée. Des collaborations sécurisées et respectueuses de la vie privée des utilisateurs peuvent enfin voir le jour dans cet environnement. Elles permettent également d’aller plus loin dans les analyses, de gagner en précision dans les études et ciblages menés, dans le but d’améliorer l’expérience de navigation.

 

Bien qu’elles présentent encore de nombreux défis techniques, elles ouvrent la voie à de nombreuses possibilités pour à la fois respecter l’utilisateur et offrir aux entreprises un niveau d’analyse supérieur à ce qui était réalisable jusque-là. Cela peut donc ouvrir de nouvelles opportunités business pour les organisations. Cela donne les clés aux entreprises qui souhaitent mieux maîtriser leur data et l’utiliser de manière régulée, pour créer et maintenir un avantage concurrentiel à l’échelle d’une entreprise, et répondre à l’enjeu majeur de la souveraineté numérique.

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