Grâce  à  ces  data,  l’annonceur  dispose  d’un  très  grand  volume  de  données  qui 
enrichissent ses  données first  et second  party.  Elles  ne suffisent  toutefois pas  à elles 
seules  pour  obtenir  un  ciblage  fin  de  l’audience,  étant  davantage  quantitatives  que 
qualitatives. 
De  plus,  ces  données  tierces  sont  souvent «  obsolètes »  dans  un monde  où  le temps 
réel est la base pour définir et affiner rapidement les campagnes digitales, car elles ne 
reflètent pas le comportement des utilisateurs à un instant T. 
Ce type de données n’est donc pas à considérer pour apporter des changements rapides 
aux  campagnes  et  n’apportent  de  valeur  ajoutée  que  lorsqu’elles  sont  utilisées  en 
complément des autres types de données. 
Consolidation  et  réconciliation  des  données  :  clés  pour  un  ROI  optimal  des  actions 
marketing 
Les directions marketing font face à un véritable déluge de données, mais la question 
qui  se  pose  est  «  comment  ne  pas  s’y  perdre  et  tirer  le  meilleur  parti  de  toutes  ses 
informations ? ». 
Les  annonceurs  évoluent  dans  un  monde  d’intention  avec  une  fenêtre  de  temps  très 
courte pour atteindre de façon pertinente leur audience cible. 
Etre  capable  de  suivre  un  consommateur  et  de  changer  l’action  marketing  en  temps 
réel en fonction de son comportement est primordial pour y parvenir. 
Il  faut  pour  cela  que  les  directions  marketing  puissent  consolider  l’ensemble  des 
informations dont elles disposent, à la fois first, second et third party, sachant que ces 
dernières  viennent  compléter  les  autres  types  de  données  sans  toutefois  apporter  de 
valeur en matière de comportement en temps réel. 
A  l’ère  du  ‘data  marketing’,  il  est  en  effet  impensable  de  laisser  les  données  sous 
forme de silo et de les traiter de manière individuelle. 
Parmi les outils aujourd’hui disponibles sur le  marché pour analyser et traiter  de ces 
données, les plateformes de gestion de données (Data Management Platform – DMP) 
émergent et bénéficient des capacités nécessaire au traitement d’un très grand volume 
de données et à leur parfaite maîtrise bien qu’elles proviennent de multiples sources. 
En  effet,  la  première  étape  consiste  à  consolider  l’ensemble  des  informations 
collectées, puis à les segmenter via des algorithmes mathématiques pour déployer en 
temps réel des actions personnalisées. 
Cette  segmentation  permet  d’élaborer  des  scénarios  marketing  automatisables  pour 
une  meilleure  productivité,  ou  le  déclenchement  de  campagnes  à  la  demande  des 
directions marketing en fonction des cibles et des objectifs établis au préalable. 
La DMP permet ainsi aux marques de répondre aux enjeux du Big Data conditionné 
par  la  règle  des  5V  :  elle  permet  en  effet  d’exploiter  une  très  grande  quantité  de 
données  (Volume)  en  temps  réel  (Vitesse)  avec  une  identification  précise  de  leur