4 conseils pour naviguer dans les données clients sensibles

La collecte de données sur les consommateurs a explosé au cours de la dernière décennie. En tant qu'utilisateurs, nous sommes devenus trop habitués à partager des données très personnelles dans cette ère numérique peu réglementée à travers chaque sujet recherché, e-mail envoyé et double-clic sur le message d'un ami. Tous ces signaux créent un profil riche pour le ciblage et la personnalisation.

Le marketing axé sur les données a connu un changement transformationnel non seulement dans la façon dont nous nous engageons avec nos clients mais, plus important encore, dans la façon dont nous ciblons de nouveaux clients potentiels. Mais pour beaucoup, cette nouvelle ère de ciblage ultra-sophistiqué basé sur l'audience pose plus de questions que l'industrie martech ne peut répondre. Plus précisément, la dépendance actuelle au ciblage basé sur les données devient-elle un état de surveillance ?

Cette récente réaction a conduit à la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), qui est entrée en vigueur en 2018. D'autres États ont suivi depuis, leur donnant plus de contrôle sur les données personnelles pouvant être collectées, négociées et utilisées à des fins de marketing.

Creusez plus profondément : pourquoi les spécialistes du marketing devraient se soucier de la vie privée des consommateurs

Ciblage des données sensibles vs sensibles

En tant que spécialistes du marketing, il est plus impératif que jamais de respecter la vie privée d'une personne et d'utiliser toutes les données disponibles de manière responsable pour créer des expériences publicitaires personnelles. Avec peu de réglementation globale, tous les types de données sont à portée de main pour créer des campagnes cross-canal qui peuvent sembler sur mesure pour l'utilisateur. C'est une ligne fine, cependant, sur laquelle les publicités seront accueillies avec plaisir et quelles publicités se sentiront intrusives et même offensantes.

En tant qu'utilisateurs de toute cette technologie, nous ne savons que trop bien quand les spécialistes du marketing outrepassent. Cette ligne dépend fortement de ce qui est vendu et de la personnalisation de l'expérience publicitaire par le spécialiste du marketing. Une vérification approfondie de vos stratégies de données peut rapidement révéler comment des données personnelles ou comportementales peuvent cibler par inadvertance une minorité ou un groupe potentiellement stigmatisé.

Qu'il suffise de dire que si vous vendez de la nourriture pour animaux de compagnie, vous pouvez probablement créer des publicités hyper ciblées et personnalisées sans déclencher le déclencheur de sensibilité. D'autre part, si vous ciblez des personnes souffrant de maladies, des nouvelles mamans ou des futures mamans ou même des acheteurs de vêtements de grande taille, il est essentiel d'examiner de près :

• Quelles données sont utilisées.
• Comment ces publics sont modélisés.
• Comment vous différenciez votre message aux clients existants par rapport aux acheteurs potentiels.

Puisqu'il ne s'agit jamais d'une réponse tranchée, voici quatre suggestions pour naviguer dans les données sensibles.

1. Évitez les données potentiellement stigmatisantes

Les publicités ciblant des clients potentiels sur la base de données sur la maladie, LGBTQ + ou l'origine raciale peuvent nous placer dans une zone de danger trop évidente. Cependant, il est tout aussi crucial d'être conscient du ciblage d'audiences qui pourraient être stigmatisantes ou tout simplement trop personnelles. Certains exemples plus évidents de ces publics pourraient inclure la religion, l'affiliation politique, la santé mentale, le statut militaire ou même des données qui révèlent des difficultés personnelles ou financières.

Les plateformes Martech ont supprimé les publics les plus sensibles au cours des dernières années. Pourtant, de nombreuses plateformes de ciblage publicitaire contiennent encore ces données dans des dérivations moins visibles. Par exemple, vous ne pouvez plus cibler par race dans les propriétés de Meta, mais vous pouvez toujours cibler les téléspectateurs des BET Awards.

Une façon d'éviter de franchir la ligne du ciblage sensible au ciblage sensible est d'examiner les audiences que Meta a supprimées au cours des dernières années et de voir si l'une de vos stratégies de données pourrait toucher un nerf sensible pour votre client ou prospect.

2. Utilisation des données pour le ciblage client vs prospect

La collecte de données sur vos clients ouvre toutes sortes d'informations innovantes et intelligentes qui peuvent être utilisées pour le ciblage. Cela s'accompagne de la responsabilité d'utiliser les données personnelles avec précaution lors de la création d'audiences et de recommandations personnalisées.

Il peut s'agir de vos clients, mais sachez que certaines recommandations basées sur les données peuvent être interprétées d'une manière qui peut mettre vos clients mal à l'aise ou même les trouver offensants.

Un détaillant à grande surface l'a appris à ses dépens lorsqu'il s'est trop appuyé sur des publicités générées par programme et a diffusé par inadvertance des publicités personnalisées pour des produits amaigrissants aux acheteurs de vêtements de grande taille. Pas étonnant que le contrecoup ait été rapide. Soyez conscient de la façon dont vous utilisez les données tout au long du parcours client pour éviter de mettre les consommateurs en difficulté par inadvertance.

Pour le ciblage des prospects, il est encore plus essentiel d'être judicieux quant à la manière dont les données personnellement identifiables sont utilisées. Une bonne règle consiste à rester proche des données d'audience démographiques et accessibles au public.

Comme dans la vie, il est vrai qu'en publicité, les marques ont une chance de faire une bonne première impression. Une annonce trop personnelle avec un nouveau prospect peut donner l'impression qu'un étranger demande ou suppose plus sur l'utilisateur qu'il n'est prêt à partager.

Le dépassement avec de nouveaux prospects entraînera non seulement une baisse de l'engagement publicitaire, mais peut également déclencher rapidement un biais de marque négatif qui sera un long chemin pour regagner cette confiance.

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3. Expliquez clairement pourquoi vous collectez des données

C'est toujours une bonne idée d'être ouvert avec vos clients et vos prospects sur :

• Quel est l'avantage pour eux de partager leurs informations avec vous.
• Comment vous prévoyez de protéger et d'utiliser leurs données.

Les consommateurs sont désormais conscients de l'utilisation des données. Il est crucial de leur faire savoir si les données ne seront utilisées que pour des recommandations de produits ou pour des publicités sur mesure et/ou une personnalisation. Plus important encore, si vous utilisez un détaillant ou une coopérative de données, informez les consommateurs que des parties de leurs données peuvent être partagées avec d'autres spécialistes du marketing similaires pour les produits et services qui pourraient les intéresser.

Un élément essentiel de la collecte de données offre également à vos clients un moyen simple de refuser que leurs données soient utilisées pour certains ou tous les services marketing.

Aller plus loin : aller au-delà du consentement aux cookies : 3 stratégies pour assurer la conformité des données

4. N'oubliez pas la collecte de données traditionnelle

Avec l'abandon des cookies tiers et les restrictions en constante évolution sur le partage de données pour les appareils iOS, il est encore plus essentiel de rechercher des moyens éprouvés de capturer les données des utilisateurs.

Qu'il s'agisse de collecter des adresses e-mail à la caisse ou de développer une stratégie de contenu riche pour votre marque qui incite vos clients ou prospects à s'abonner à du contenu ou à des newsletters "réservés aux membres".

Une autre façon de collecter de nouvelles données consiste à travailler avec d'autres marques qui ont une forte affinité client pour votre marque et à créer des actifs de données de seconde partie pour envoyer du publipostage ou cibler sur l'affichage ou les médias sociaux où la probabilité qu'ils s'engagent avec votre marque et idéalement l'achat est plus élevé que les sélections d'audience standard.

Un bon exemple de cela est de voir des marques de fitness haut de gamme telles que Lulu Lemon, et même des marques de boutique comme Vuori, s'associer à Equinox pour commercialiser et commercialiser leurs produits auprès des consommateurs de fitness soucieux du luxe.

Optimisez votre stratégie de ciblage publicitaire sans en faire trop

Le ciblage axé sur l'audience est en constante évolution. Le scientifique des données qui nous a donné les premiers outils pour effectuer un ciblage basé sur les données s'est appuyé sur une modélisation de données programmatique complexe avec la promesse d'atteindre les gens avec le bon produit, au bon moment avec le bon message.

Ce que nous avons appris depuis, c'est que même si cette promesse peut enfin être possible, c'est à nous de décider lequel de ces leviers tirer et lesquels repousser afin de ne pas dépasser et de toujours garder notre marketing et notre messagerie en toute sécurité dans le zone de confort de nos clients.

Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur invité et pas nécessairement celles de MarTech. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici.