{"id":2828,"date":"2026-10-01T13:45:27","date_gmt":"2026-10-01T13:45:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/?p=2828"},"modified":"2026-10-01T14:25:37","modified_gmt":"2026-10-01T14:25:37","slug":"confidentialite-et-ia-aux-etats-unis-des-nouvelles-reglementations-a-une-strategie-marketing-fondee-sur-des-donnees-gouvernees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/fr\/blog\/confidentialite-et-ia-aux-etats-unis-des-nouvelles-reglementations-a-une-strategie-marketing-fondee-sur-des-donnees-gouvernees\/","title":{"rendered":"Confidentialit\u00e9 et IA aux \u00c9tats-Unis: des nouvelles r\u00e9glementations \u00e0 une strat\u00e9gie marketing fond\u00e9e sur des donn\u00e9es gouvern\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Les nouvelles r\u00e8gles am\u00e9ricaines sur la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et l\u2019IA<\/strong> s\u2019int\u00e8grent aux d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles du marketing : du choix des fournisseurs de donn\u00e9es \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019audiences, jusqu\u2019\u00e0 l\u2019utilisation de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle. Pour les entreprises pr\u00e9sentes dans plusieurs \u00c9tats, le d\u00e9fi consiste \u00e0 traduire des exigences diff\u00e9rentes en une strat\u00e9gie coh\u00e9rente, capable de soutenir l\u2019acquisition et la fid\u00e9lisation des clients<\/strong> \u00e0 mesure que les conditions d\u2019utilisation des donn\u00e9es \u00e9voluent.<\/p>\n

Le rapport U.S. State Privacy and AI Legislative Insights \u2014 Summer 2026<\/a><\/em>, r\u00e9dig\u00e9 par Caroline Hudson, associ\u00e9e chez Loeb & Loeb, pr\u00e9sente les principales \u00e9volutions de ce paysage. L\u2019attention croissante port\u00e9e aux courtiers en donn\u00e9es<\/strong>, aux donn\u00e9es personnelles sensibles<\/strong> et \u00e0 la prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e<\/strong> \u00e9largit les responsabilit\u00e9s des entreprises tout au long du parcours qui relie collecte, analyse et activation.<\/p>\n

Comprendre ces changements permet d\u2019identifier les capacit\u00e9s dont le marketing a besoin: mieux conna\u00eetre les donn\u00e9es disponibles, en extraire de la valeur et appliquer leurs conditions d\u2019utilisation aux op\u00e9rations quotidiennes. La technologie peut r\u00e9pondre \u00e0 ces besoins en reliant l\u2019intelligence client<\/strong> \u00e0 l\u2019activation marketing<\/strong>.<\/p>\n

Le cadre l\u00e9gislatif am\u00e9ricain: des r\u00e8gles \u00e9tatiques qui se superposent<\/h2>\n

Aux \u00c9tats-Unis, la protection de la vie priv\u00e9e des consommateurs repose sur un ensemble de lois \u00e9tatiques<\/strong>, auxquelles s\u2019ajoutent des dispositions f\u00e9d\u00e9rales et sectorielles. Pour le marketing, cela implique de respecter des exigences qui partagent certains principes, mais diff\u00e8rent par leurs seuils d\u2019application, leurs d\u00e9finitions, leurs exemptions et leurs restrictions.<\/p>\n

Les principales \u00e9volutions concernent l\u2019\u00e9largissement des r\u00e8gles applicables aux courtiers en donn\u00e9es, l\u2019extension du champ des lois sur la confidentialit\u00e9, des restrictions renforc\u00e9es sur les donn\u00e9es sensibles, la protection des enfants et des adolescents et de nouvelles exigences pour certains usages de l\u2019IA.<\/p>\n

Cette fragmentation a une cons\u00e9quence pratique. Une m\u00eame op\u00e9ration d\u2019activation des donn\u00e9es<\/strong> peut n\u00e9cessiter des \u00e9valuations diff\u00e9rentes selon l\u2019\u00c9tat concern\u00e9, les donn\u00e9es utilis\u00e9es, les parties impliqu\u00e9es et la finalit\u00e9 du traitement. Les entreprises doivent donc mettre en place des processus capables d\u2019int\u00e9grer ces diff\u00e9rences et de s\u2019adapter aux \u00e9volutions futures.<\/p>\n

Courtiers en donn\u00e9es: une attention accrue \u00e0 la provenance et \u00e0 la circulation des donn\u00e9es<\/h3>\n

Les r\u00e9glementations sur les courtiers en donn\u00e9es<\/strong>, ou data brokers, \u00e9largissent le p\u00e9rim\u00e8tre des entreprises soumises \u00e0 des obligations sp\u00e9cifiques, en introduisant de nouvelles d\u00e9finitions et de nouveaux m\u00e9canismes permettant aux consommateurs d\u2019exercer leurs droits.<\/p>\n

Le New Jersey a introduit la cat\u00e9gorie des \u00ab data collectors \u00bb<\/strong>: des entreprises qui collectent des informations directement aupr\u00e8s des consommateurs, puis les vendent ou les conc\u00e8dent sous licence \u00e0 un courtier en donn\u00e9es. La collecte directe n\u2019exclut donc pas l\u2019application de ces obligations lorsque les donn\u00e9es sont ensuite commercialis\u00e9es. L\u2019ouverture des inscriptions est pr\u00e9vue au printemps 2027.<\/p>\n

En Californie, la Delete Request and Opt-out Platform<\/strong>, ou DROP<\/strong>, permet aux r\u00e9sidents d\u2019adresser une demande centralis\u00e9e aux courtiers en donn\u00e9es enregistr\u00e9s. Depuis le 1er ao\u00fbt 2026, ces derniers doivent acc\u00e9der \u00e0 la plateforme au moins tous les 45 jours pour commencer \u00e0 traiter les demandes de suppression.<\/p>\n

Le Connecticut suit un calendrier distinct : des dispositions relatives aux courtiers en donn\u00e9es prennent effet le 1er octobre 2026, une obligation d\u2019enregistrement commence le 1er janvier 2027 et les r\u00e9sidents pourront pr\u00e9senter des demandes via le m\u00e9canisme centralis\u00e9 \u00e0 partir du 1er juillet 2028.<\/p>\n

Pour une \u00e9quipe marketing utilisant des donn\u00e9es achet\u00e9es ou des services d\u2019enrichissement des donn\u00e9es<\/strong>, ces \u00e9volutions renforcent l\u2019importance de conna\u00eetre la provenance des informations<\/strong>, les conditions du fournisseur et les changements susceptibles d\u2019affecter leur utilisation. Les obligations des courtiers en donn\u00e9es influencent \u00e9galement l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me dans lequel le marketing puise des informations pour le ciblage, l\u2019analyse et l\u2019enrichissement des profils.<\/p>\n

Donn\u00e9es personnelles sensibles: les attributs d\u00e9riv\u00e9s comptent aussi<\/h3>\n

Un deuxi\u00e8me changement concerne l\u2019\u00e9largissement des cat\u00e9gories de donn\u00e9es personnelles sensibles<\/strong> et des protections qui leur sont associ\u00e9es.<\/p>\n

Les d\u00e9finitions peuvent inclure des informations de sant\u00e9, des donn\u00e9es biom\u00e9triques et neuronales, certains identifiants financiers et gouvernementaux et d\u2019autres cat\u00e9gories prot\u00e9g\u00e9es. Dans certains \u00c9tats, les dispositions relatives aux donn\u00e9es sensibles s\u2019appliquent \u00e9galement aux entreprises qui n\u2019atteignent pas les seuils normalement pr\u00e9vus par les lois g\u00e9n\u00e9rales sur la confidentialit\u00e9.<\/p>\n

Pour le marketing, l\u2019attention port\u00e9e aux inf\u00e9rences<\/strong> est particuli\u00e8rement importante. Dans le Maryland, la d\u00e9finition comprend des attributs sensibles d\u00e9duits des donn\u00e9es, comme des informations relatives \u00e0 la sant\u00e9, \u00e0 la religion ou \u00e0 la vie sexuelle.<\/p>\n

L\u2019\u00e9valuation doit donc couvrir les r\u00e9sultats des analyses et des mod\u00e8les<\/strong>. Un jeu de donn\u00e9es peut contenir des achats, des interactions ou des textes apparemment ordinaires, alors qu\u2019un segment construit \u00e0 partir de ces donn\u00e9es peut r\u00e9v\u00e9ler une caract\u00e9ristique sensible.<\/p>\n

La question porte sur ce que l\u2019entreprise d\u00e9duit au sujet du consommateur, au-del\u00e0 des informations initialement collect\u00e9es. Un mod\u00e8le qui estime la probabilit\u00e9 d\u2019un nouvel achat et un mod\u00e8le qui cherche \u00e0 d\u00e9duire un \u00e9tat de sant\u00e9 produisent des attributs aux implications diff\u00e9rentes. Cette distinction devient essentielle lorsque l\u2019IA pr\u00e9dictive<\/strong> et la segmentation client<\/strong> entrent dans les processus marketing.<\/p>\n

Restrictions sur la vente et le partage: le consentement n\u2019autorise pas tous les usages<\/h3>\n

Plusieurs \u00c9tats introduisent ou renforcent des interdictions concernant la vente de donn\u00e9es personnelles sensibles, de donn\u00e9es de g\u00e9olocalisation pr\u00e9cise<\/strong> et d\u2019informations relatives aux mineurs. Certaines restrictions sont absolues: le consentement ne constitue pas une exception<\/strong> permettant l\u2019activit\u00e9 interdite.<\/p>\n

Les entreprises doivent donc distinguer les activit\u00e9s autoris\u00e9es sous certaines conditions de celles qui sont interdites par la r\u00e9glementation applicable.<\/p>\n

Les termes \u00ab sale \u00bb et \u00ab sharing \u00bb<\/strong>, soit vente et partage, n\u00e9cessitent \u00e9galement une attention particuli\u00e8re. Leur sens juridique peut d\u00e9passer le transfert de donn\u00e9es contre r\u00e9mun\u00e9ration et couvrir des flux utilis\u00e9s dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me publicitaire.<\/p>\n

En Californie, le sharing d\u00e9signe le partage d\u2019informations personnelles \u00e0 des fins de publicit\u00e9 comportementale intercontextuelle<\/strong>, ou cross-context behavioral advertising. Les consommateurs disposent du droit de s\u2019opposer \u00e0 la vente et au partage<\/strong>. Les conditions dans lesquelles les donn\u00e9es sont transmises \u00e0 un partenaire publicitaire font donc partie int\u00e9grante de la conception des campagnes.<\/p>\n

La transformation technique d\u2019un identifiant ne supprime pas n\u00e9cessairement ces obligations. Une donn\u00e9e soumise \u00e0 un hachage<\/strong> et utilis\u00e9e pour le rapprochement peut rester rattachable \u00e0 une personne et continuer \u00e0 relever des d\u00e9finitions des donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n

Mineurs: une segmentation qui doit int\u00e9grer des restrictions sp\u00e9cifiques<\/h3>\n

La protection des enfants et des adolescents<\/strong> continue d\u2019\u00e9voluer \u00e0 travers des r\u00e8gles qui diff\u00e8rent selon l\u2019\u00e2ge, l\u2019activit\u00e9 et le type de service.<\/p>\n

Les dispositions comprennent des restrictions sur la vente des donn\u00e9es, la publicit\u00e9 cibl\u00e9e<\/strong> et l\u2019utilisation de certaines fonctionnalit\u00e9s en ligne. Certaines lois pr\u00e9voient \u00e9galement des exigences d\u2019assurance de l\u2019\u00e2ge<\/strong>, de consentement parental<\/strong> et des param\u00e8tres de confidentialit\u00e9 sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Pour le marketing, l\u2019appartenance \u00e0 un segment commercial ne suffit donc pas \u00e0 d\u00e9terminer l\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 \u00e0 l\u2019activation<\/strong>. Un client peut correspondre aux crit\u00e8res d\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019une campagne tout en faisant l\u2019objet d\u2019une exclusion li\u00e9e \u00e0 son \u00e2ge.<\/p>\n

Ces diff\u00e9rences n\u00e9cessitent de relier les crit\u00e8res commerciaux aux informations et aux r\u00e8gles utilis\u00e9es par l\u2019entreprise pour d\u00e9terminer les audiences pouvant \u00eatre atteintes sur chaque canal.<\/p>\n

IA et prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e: la finalit\u00e9 d\u00e9termine les obligations<\/h3>\n

Les lois am\u00e9ricaines sur l\u2019IA<\/strong> interviennent dans diff\u00e9rents domaines : transparence, chatbots, contenus synth\u00e9tiques, mod\u00e8les d\u2019IA de pointe, tarification algorithmique et prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e.<\/p>\n

Pour les entreprises qui utilisent l\u2019IA pr\u00e9dictive, il est important de comprendre quelles dispositions concernent leur cas d\u2019usage. Les r\u00e8gles sur les deepfakes ou les chatbots compagnons r\u00e9pondent \u00e0 des enjeux diff\u00e9rents de ceux li\u00e9s aux d\u00e9cisions automatis\u00e9es concernant les consommateurs.<\/p>\n

Le Colorado offre un exemple concret. La loi SB26-189<\/strong> remplace le pr\u00e9c\u00e9dent cadre par des exigences visant les technologies de prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e<\/strong> qui influencent de mani\u00e8re substantielle des d\u00e9cisions \u00e0 cons\u00e9quences importantes<\/strong>, ou consequential decisions, dans des domaines comme l\u2019emploi, l\u2019\u00e9ducation, le logement, les services financiers, l\u2019assurance et la sant\u00e9. Les obligations commencent le 1er janvier 2027 et comprennent de la documentation, des notifications aux consommateurs et des droits li\u00e9s aux d\u00e9cisions concern\u00e9es.<\/p>\n

Une pr\u00e9diction utilis\u00e9e pour une campagne marketing dans le commerce de d\u00e9tail ne rel\u00e8ve pas automatiquement de ces exigences. Le r\u00f4le du mod\u00e8le, le secteur et les effets de la d\u00e9cision contribuent \u00e0 d\u00e9terminer le cadre applicable.<\/p>\n

D\u00e9finir clairement chaque usage de l\u2019IA permet de relier la technologie \u00e0 sa fonction concr\u00e8te : estimer la valeur vie client<\/strong>, s\u00e9lectionner les destinataires d\u2019une campagne ou contribuer \u00e0 une d\u00e9cision concernant l\u2019acc\u00e8s \u00e0 un service sont des activit\u00e9s distinctes.<\/p>\n

Des r\u00e9glementations aux nouveaux besoins du marketing<\/h2>\n

Ces changements font de la gouvernance des donn\u00e9es<\/strong> une capacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Les entreprises doivent pouvoir relier les conditions d\u2019utilisation des donn\u00e9es aux activit\u00e9s qui g\u00e9n\u00e8rent des pr\u00e9dictions, des audiences et des signaux publicitaires.<\/p>\n

Le premier besoin est de disposer d\u2019une base de donn\u00e9es identifiable et partag\u00e9e<\/strong>. L\u2019origine des donn\u00e9es, les attributs disponibles et les conditions d\u2019utilisation deviennent plus difficiles \u00e0 g\u00e9rer lorsque le marketing travaille \u00e0 partir d\u2019exports et de jeux de donn\u00e9es r\u00e9partis entre plusieurs syst\u00e8mes.<\/p>\n

Le deuxi\u00e8me est de tirer davantage de valeur de la relation directe avec le client<\/strong>. L\u2019attention accrue port\u00e9e aux courtiers en donn\u00e9es rend strat\u00e9gique l\u2019exploitation des achats, des interactions et de l\u2019historique client avant d\u2019ajouter de nouvelles donn\u00e9es externes.<\/p>\n

Le troisi\u00e8me est d\u2019int\u00e9grer les pr\u00e9f\u00e9rences et les exclusions dans les audiences<\/strong>. Les informations d\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 doivent pouvoir \u00eatre utilis\u00e9es avec les crit\u00e8res commerciaux pour que les r\u00e8gles d\u00e9finies par l\u2019entreprise soient appliqu\u00e9es jusqu\u2019aux campagnes.<\/p>\n

Le quatri\u00e8me est de concevoir des flux d\u2019activation coh\u00e9rents avec les objectifs<\/strong>. Pour chaque destination, le marketing doit pouvoir choisir les \u00e9v\u00e9nements, les valeurs et les attributs \u00e0 utiliser, en reliant les transferts \u00e0 une finalit\u00e9 pr\u00e9cise.<\/p>\n

Ces besoins exigent une collaboration plus \u00e9troite entre les \u00e9quipes marketing et data. Une base de donn\u00e9es partag\u00e9e et des outils d\u2019activation int\u00e9gr\u00e9s peuvent faciliter cette collaboration et r\u00e9duire le travail manuel<\/strong> n\u00e9cessaire pour passer de l\u2019analyse \u00e0 la campagne.<\/p>\n

Comment la Bytek Prediction Platform r\u00e9pond \u00e0 ces besoins<\/h2>\n

La Bytek Prediction Platform<\/strong> relie les donn\u00e9es pr\u00e9sentes dans le data warehouse \u00e0 la production d\u2019intelligence pr\u00e9dictive<\/strong> et \u00e0 l\u2019activation marketing. Sa contribution s\u2019inscrit dans les politiques et les processus de gouvernance de l\u2019entreprise, en facilitant leur application aux cas d\u2019usage marketing.<\/p>\n

IA warehouse-native: travailler sur une base partag\u00e9e<\/h3>\n

La BPP adopte une architecture warehouse-native et zero-copy<\/strong>: le traitement pr\u00e9dictif s\u2019ex\u00e9cute dans le data warehouse<\/strong>, en exploitant les donn\u00e9es pr\u00e9sentes dans l\u2019infrastructure de l\u2019entreprise.<\/p>\n

Cette approche permet aux \u00e9quipes marketing et data de travailler sur une base commune, en r\u00e9duisant la n\u00e9cessit\u00e9 de cr\u00e9er un r\u00e9f\u00e9rentiel op\u00e9rationnel suppl\u00e9mentaire de donn\u00e9es sources pour ex\u00e9cuter les mod\u00e8les.<\/p>\n

Le b\u00e9n\u00e9fice est une meilleure continuit\u00e9 entre pr\u00e9paration des donn\u00e9es, cr\u00e9ation d\u2019attributs et utilisation marketing<\/strong>. Les jeux de donn\u00e9es s\u00e9lectionn\u00e9s par l\u2019\u00e9quipe data peuvent servir de base aux pr\u00e9dictions et aux segments, avec les informations n\u00e9cessaires pour d\u00e9terminer l\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 aux activit\u00e9s pr\u00e9vues.<\/p>\n

Dans un paysage r\u00e9glementaire fragment\u00e9, cette organisation facilite l\u2019adaptation des processus. Lorsque les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e ou les crit\u00e8res d\u00e9finis par l\u2019entreprise changent, le travail peut \u00eatre organis\u00e9 autour de la m\u00eame base, en limitant la multiplication de versions distinctes.<\/p>\n

Intelligence pr\u00e9dictive: tirer davantage de valeur des donn\u00e9es first-party<\/h3>\n

Les mod\u00e8les de la BPP, notamment Action Prediction<\/strong>, Predictive Lifetime Value<\/strong>, AI RFM<\/strong> et Churn<\/strong>, transforment l\u2019historique client en informations utiles pour d\u00e9terminer o\u00f9 concentrer les efforts d\u2019acquisition et de fid\u00e9lisation.<\/p>\n

Pour une marque, cela permet d\u2019aller au-del\u00e0 des segmentations fond\u00e9es uniquement sur le dernier achat ou les d\u00e9penses pass\u00e9es. La valeur vie client pr\u00e9dictive<\/strong> prend en compte la valeur future attendue ; Action Prediction estime la probabilit\u00e9 d\u2019une action donn\u00e9e ; les mod\u00e8les de churn aident \u00e0 identifier les clients pr\u00e9sentant un risque d\u2019attrition.<\/p>\n

Ces informations peuvent contribuer \u00e0 hi\u00e9rarchiser les investissements, \u00e0 diff\u00e9rencier les strat\u00e9gies d\u2019engagement client<\/strong> et \u00e0 identifier des opportunit\u00e9s de r\u00e9activation.<\/p>\n

Le b\u00e9n\u00e9fice est de mieux exploiter le patrimoine informationnel d\u00e9j\u00e0 disponible. De nombreuses d\u00e9cisions peuvent \u00eatre soutenues par une interpr\u00e9tation plus approfondie des donn\u00e9es first-party<\/strong>, r\u00e9duisant le besoin d\u2019acheter de nouveaux attributs personnels pour chaque initiative.<\/p>\n

Enrichissement des donn\u00e9es: cr\u00e9er et int\u00e9grer les attributs utiles au marketing<\/h3>\n

La BPP propose trois approches compl\u00e9mentaires pour enrichir l\u2019intelligence client: Field Builder<\/strong>, AI Data Enrichment<\/strong> et Data Enrichment API<\/strong>. L\u2019\u00e9quipe peut choisir comment obtenir une information en fonction des donn\u00e9es disponibles et du cas d\u2019usage, en valorisant d\u2019abord le patrimoine de l\u2019entreprise et en int\u00e9grant des sources externes lorsque cela est n\u00e9cessaire.<\/p>\n

Field Builder<\/strong> permet de cr\u00e9er des attributs \u00e0 l\u2019aide d\u2019agr\u00e9gations, de formules, de conditions, d\u2019op\u00e9rations textuelles et de recherches de correspondance. L\u2019\u00e9quipe peut calculer le nombre de commandes au cours des 90 derniers jours, la marge cumul\u00e9e, le nombre de jours depuis le dernier achat ou des niveaux d\u2019engagement. Des informations r\u00e9parties entre plusieurs enregistrements deviennent ainsi des champs utilisables pour la segmentation et l\u2019activation<\/strong>.<\/p>\n

Le b\u00e9n\u00e9fice est d\u2019obtenir de nouvelles informations utiles \u00e0 partir des donn\u00e9es first-party d\u00e9j\u00e0 disponibles, en r\u00e9duisant le recours aux sources externes<\/strong> lorsque la r\u00e9ponse peut \u00eatre d\u00e9duite de l\u2019historique client. Dans un contexte d\u2019attention accrue \u00e0 la provenance et \u00e0 la circulation des donn\u00e9es, cette approche enrichit la segmentation avec des informations dont l\u2019entreprise conna\u00eet d\u00e9j\u00e0 le contexte de collecte.<\/p>\n

Un objectif comme \u00ab r\u00e9activer les clients \u00e0 forte valeur qui n\u2019ont pas achet\u00e9 depuis deux mois \u00bb peut \u00eatre traduit en crit\u00e8res pr\u00e9cis, en combinant une pr\u00e9diction de valeur avec un champ indiquant le nombre de jours depuis le dernier achat. Les attributs cr\u00e9\u00e9s peuvent ensuite \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9s dans les initiatives suivantes.<\/p>\n

AI Data Enrichment<\/strong> permet de d\u00e9river des attributs de contenus existants \u00e0 l\u2019aide d\u2019un grand mod\u00e8le de langage<\/strong>, ou LLM, pour des t\u00e2ches comme la cat\u00e9gorisation, l\u2019extraction de texte, la synth\u00e8se et l\u2019analyse de sentiment. Une marque peut, par exemple, transformer des retours clients \u00e9crits en cat\u00e9gories relatives \u00e0 la livraison, \u00e0 l\u2019emballage ou au service client. Des contenus auparavant difficiles \u00e0 exploiter deviennent des informations structur\u00e9es<\/strong>, utiles pour identifier des probl\u00e8mes r\u00e9currents et concevoir des actions plus pertinentes.<\/p>\n

Lorsque le cas d\u2019usage n\u00e9cessite des informations suppl\u00e9mentaires, Data Enrichment API<\/strong> connecte le data warehouse \u00e0 des fournisseurs externes et int\u00e8gre les attributs obtenus dans la base utilis\u00e9e par le marketing. Cela permet d\u2019ajouter des donn\u00e9es en r\u00e9ponse \u00e0 un besoin pr\u00e9cis, avec une s\u00e9lection cibl\u00e9e des sources et des informations n\u00e9cessaires.<\/p>\n

Ces trois approches permettent de calculer des attributs \u00e0 partir des donn\u00e9es existantes, de les d\u00e9duire des contenus disponibles ou de les int\u00e9grer via un fournisseur. Le b\u00e9n\u00e9fice est une intelligence client plus riche<\/strong>, tout en limitant l\u2019acquisition de nouvelles donn\u00e9es \u00e0 ce qui est r\u00e9ellement n\u00e9cessaire pour l\u2019objectif marketing.<\/p>\n

Audience Manager: combiner priorit\u00e9s commerciales et \u00e9ligibilit\u00e9<\/h3>\n

Audience Manager<\/strong> permet de cr\u00e9er des audiences en combinant les attributs disponibles et les r\u00e9sultats pr\u00e9dictifs.<\/p>\n

Lorsque la base de donn\u00e9es contient les statuts d\u2019\u00e9ligibilit\u00e9<\/strong> d\u00e9finis par l\u2019entreprise, ceux-ci peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s aux crit\u00e8res de segmentation aux c\u00f4t\u00e9s de la valeur client, du comportement r\u00e9cent et de la propension \u00e0 agir.<\/p>\n

Une campagne de reconqu\u00eate client<\/strong>, ou win-back, peut ainsi s\u00e9lectionner des clients pr\u00e9sentant une valeur vie client pr\u00e9dictive \u00e9lev\u00e9e, aucun achat au cours des 60 derniers jours et une \u00e9ligibilit\u00e9 au canal choisi. La m\u00eame base peut permettre de cr\u00e9er une audience d\u2019exclusion<\/strong> pour les clients ayant achet\u00e9 r\u00e9cemment.<\/p>\n

Le b\u00e9n\u00e9fice est d\u2019int\u00e9grer les r\u00e8gles dans la d\u00e9finition du segment<\/strong>, r\u00e9duisant la n\u00e9cessit\u00e9 de corriger manuellement les listes apr\u00e8s leur cr\u00e9ation. Les \u00e9quipes marketing et data peuvent ainsi relier les informations disponibles \u00e0 une logique d\u2019activation plus coh\u00e9rente.<\/p>\n

Les audiences peuvent \u00eatre activ\u00e9es sur les destinations prises en charge, en connectant l\u2019intelligence client aux plateformes utilis\u00e9es pour ex\u00e9cuter les campagnes.<\/p>\n

Signals Manager: orienter l\u2019optimisation vers la valeur<\/h3>\n

Signals Manager<\/strong> prend en charge des int\u00e9grations comme Enhanced Conversions<\/strong>, Conversion Adjustments<\/strong> et Meta Conversions API<\/strong>, en reliant les donn\u00e9es de l\u2019entreprise aux signaux utilis\u00e9s par les plateformes publicitaires.<\/p>\n

Pour le marketing, le b\u00e9n\u00e9fice est de concevoir l\u2019optimisation des campagnes<\/strong> autour d\u2019\u00e9v\u00e9nements et de valeurs qui refl\u00e8tent mieux les objectifs de l\u2019entreprise. Des achats de valeurs diff\u00e9rentes peuvent \u00eatre trait\u00e9s diff\u00e9remment, tandis que les informations pr\u00e9dictives peuvent contribuer \u00e0 une strat\u00e9gie orient\u00e9e vers la valeur vie client, selon les capacit\u00e9s prises en charge par chaque destination.<\/p>\n

Cela permet de travailler sur la qualit\u00e9 des signaux<\/strong>: s\u00e9lectionner des informations pertinentes pour l\u2019optimisation et organiser le flux autour des utilisateurs, des \u00e9v\u00e9nements et des attributs d\u00e9finis pour le cas d\u2019usage.<\/p>\n

Dans un contexte o\u00f9 la circulation des donn\u00e9es fait l\u2019objet d\u2019une attention accrue, une configuration pr\u00e9cise des signaux aide \u00e0 relier chaque transfert \u00e0 un objectif marketing concret.<\/p>\n

Relier gouvernance des donn\u00e9es et activation marketing<\/h2>\n

Les nouvelles r\u00e9glementations am\u00e9ricaines exigent des entreprises qu\u2019elles comprennent mieux les donn\u00e9es utilis\u00e9es et appliquent leurs conditions d\u2019utilisation jusqu\u2019aux activit\u00e9s marketing. Cela renforce l\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019une strat\u00e9gie de donn\u00e9es first-party<\/strong> dans laquelle analyse, segmentation et activation reposent sur une m\u00eame base.<\/p>\n

La BPP soutient cette approche en exploitant les donn\u00e9es du warehouse, en les transformant en pr\u00e9dictions et en attributs, puis en les connectant aux destinations marketing. Les informations d\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 d\u00e9finies par l\u2019entreprise peuvent \u00eatre utilis\u00e9es avec les crit\u00e8res commerciaux, tandis que les audiences et les signaux sont construits en fonction des objectifs de chaque initiative.<\/p>\n

Le b\u00e9n\u00e9fice est un passage plus direct des donn\u00e9es aux actions<\/strong>: extraire de l\u2019intelligence du patrimoine disponible, r\u00e9duire le recours aux sources externes lorsqu\u2019elles ne sont pas n\u00e9cessaires et int\u00e9grer les r\u00e8gles de l\u2019entreprise dans les processus d\u2019activation. Une base op\u00e9rationnelle qui aide le marketing \u00e0 s\u2019adapter aux \u00e9volutions r\u00e9glementaires tout en poursuivant ses objectifs d\u2019acquisition, de valeur client et de fid\u00e9lisation<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les nouvelles r\u00e8gles am\u00e9ricaines sur la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et l\u2019IA s\u2019int\u00e8grent aux d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles du marketing : du choix des fournisseurs de donn\u00e9es \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019audiences, jusqu\u2019\u00e0 l\u2019utilisation de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle. 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