Données first party : bâtir, activer et mesurer un socle de données à l'ère cookieless

Les données propriétaires (first-party data), c'est-à-dire les informations de première main, sont celles qu'une marque recueille directement auprès de ses propres audiences via ses canaux et points de contact. Ces données incluent, avec le consentement des utilisateurs, l'activité web et mobile, les interactions par e-mail, SMS, notifications, les transactions, les interactions avec le support client et bien d'autres éléments.

Pour les marketeurs, l'enjeu est désormais capital : offrir des expériences client personnalisées, cohérentes et en temps réel. La réussite de ces expériences repose intégralement sur un pilier fondamental : la qualité des données clients que la marque collecte et utilise.

Cette nécessité est accentuée par un contexte en profonde mutation. La disparition progressive des cookies tiers, notamment via le Privacy Sandbox de Chrome, ainsi que les évolutions de l'App Tracking Transparency (ATT) d'Apple sur iOS, rebattent les cartes. Ces changements rendent moins fiables les signaux externes qui étaient la base du tracking publicitaire. Dans cet environnement "cookieless" (fin des cookies tiers), la donnée first-party s'impose comme l'unique fondation solide pour comprendre les comportements clients, élaborer des profils précis et générer des audiences activables.

Des données propriétaires solides sont la clé de l'agilité data : elles permettent d'acheminer rapidement les bonnes informations vers les bons systèmes, afin de proposer des expériences cross-canal pertinentes. Ce guide complet détaille la construction de ce socle de données, depuis la collecte initiale jusqu'à l'activation multicanale, en intégrant les impératifs réglementaires français et européens.

Comment sont collectées les données first party ?

Les données first party sont les informations que vous collectez directement auprès de votre audience via vos propres canaux. Elles offrent une vision précise du comportement réel de vos clients et de la manière dont ils interagissent véritablement avec votre marque.

Les sources de collecte des données first party incluent :

• L'activité sur votre site web et votre application mobile.
• Les interactions via e-mail, SMS, notifications push et messages in-app.
• Les transactions (achats, abonnements, renouvellements, retours).
• L'activité au sein de vos programmes de fidélité.
• Les interactions avec le support client et les retours d'expérience.
• Les actions sur le compte client et le statut d'opt-in.

Ces données sont particulièrement fiables car elles sont recueillies directement avec la connaissance et le consentement du client. Elles sont essentielles pour construire une relation de confiance durable et pour offrir une personnalisation non intrusive.

Quelle est l’importance des données propriétaires aujourd'hui ?

Les données first party offrent un accès direct aux comportements et préférences des clients, ce qui permet aux équipes de prendre des décisions éclairées plutôt que de s'appuyer sur de simples hypothèses. Cela se traduit par un engagement client amélioré et la construction de relations durables.

Deux facteurs principaux rendent ces données incontournables.

La fin des cookies tiers et des identifiants externes : avec la restriction progressive du suivi par les navigateurs et les plateformes, les signaux provenant de sources tierces perdent en fiabilité pour la création d'audiences, la mesure de performance et l'activation des campagnes. La disparition annoncée des cookies tiers sur Chrome, malgré les atermoiements de Google, confirme une tendance de fond inéluctable vers un web cookieless.

L'impératif de personnalisation et d'IA : la performance des modèles de personnalisation et des algorithmes d'intelligence artificielle dépend directement de la qualité de leurs inputs. Les données first party, qui reflètent des interactions client réelles et à jour (profils complets, insights exploitables, signaux d'engagement), sont la seule source garantissant la précision nécessaire pour servir des expériences pertinentes sur tous les canaux. Sans elles, ces modèles ne peuvent fonctionner efficacement.

Données zero party, first party, second party, third party : quelle différence ?

Données propriétaires (first-party data) :

• Origine : collectées directement par votre marque via vos propres canaux et interactions.
• Nature : reflètent l'utilisation de vos expériences (comportement, transactions, engagement) par des utilisateurs identifiés ou anonymes (voir notre article sur les utilisateurs anonymes).
• Valeur : les plus durables, car issues d'engagements directs, collectées avec consentement et dont la gouvernance est sous votre contrôle.

Données de seconde main (second-party data) :

• Origine : il s'agit des données propriétaires d'un autre acteur.
• Nature : accessibles via un partenariat direct (ex. : un éditeur partageant des segments d'audience avec un annonceur, ou un accord de co-marketing entre deux marques).

Données tierces (third-party data) :

• Origine : agrégées par un fournisseur externe à partir de multiples sources, puis revendues ou licenciées.
• Nature : collectées indirectement, elles offrent moins de transparence, sont plus difficiles à valider et sont les plus touchées par la disparition des cookies tiers et les restrictions de tracking.

Données explicites ou zero-party (zero-party data) :

• Origine : zero-party data partagée volontairement par le client.
• Nature : comprennent les préférences, intentions d'achat, centres d'intérêt, objectifs. Généralement recueillies via des centres de préférences, quiz, sondages ou expériences interactives avec un échange de valeur clair.
• Rôle : combinées aux données first party, elles enrichissent la segmentation et permettent une personnalisation plus précise.

Quels sont les avantages des données first party ?

Les données first party garantissent un engagement client plus pertinent et précis, car elles sont issues d'interactions directes et non inférées. Elles conduisent à une meilleure efficacité marketing grâce à l'activation en temps réel, une meilleure vision des parcours clients et de l'attribution.

Un engagement client plus pertinent

Les données first party, issues d'interactions directes avec votre marque, sont intrinsèquement plus fiables que des données inférées ou agrégées. Leur utilisation permet une segmentation client d'une grande précision, d'identifier les clients à forte valeur ajoutée et de comprendre leurs préférences sur la base d'actions concrètes plutôt que de simples suppositions. Par exemple, un service de streaming peut proposer des contenus pertinents basés sur l'historique de visionnage, et un site e-commerce peut mettre en avant des produits complémentaires aux achats précédents. Cette pertinence se traduit directement par des taux de clic et des conversions supérieurs, menant à une satisfaction client accrue.

Une meilleure efficacité marketing

En établissant un lien clair entre les performances des campagnes et le comportement réel des clients, vous pouvez identifier avec certitude les canaux et les initiatives qui génèrent un retour sur investissement significatif. Cela permet de réallouer votre budget vers les tactiques les plus performantes, d'exclure les audiences ayant déjà converti et de mettre fin aux stratégies qui n'offrent aucun résultat mesurable. De plus, la capacité à construire et à rafraîchir les audiences en temps réel grâce aux données first party réduit drastiquement le gaspillage dans les dépenses de média payant.

Une confiance renforcée et une meilleure rétention

Lorsque la collecte de données est menée avec transparence et que les clients perçoivent la valeur de la contrepartie (telle que des parcours plus fluides, des recommandations plus précises ou une réduction des messages hors sujet), ils sont beaucoup plus enclins à établir et à maintenir la relation. Cette fondation de confiance est essentielle pour solidifier la relation client, minimiser le taux d'attrition (churn) et augmenter la valeur vie client (Customer Lifetime Value, ou CLV).

Une attribution plus claire

L'utilisation de données que vous maîtrisez intégralement permet de suivre les parcours clients avec une grande exactitude. Vous obtenez une compréhension claire des points de contact qui influencent réellement les décisions d'achat, ce qui vous permet de mesurer l'impact de vos campagnes de manière fiable et d'optimiser vos efforts sur la base de résultats vérifiés. Cela rend possible l'activation en temps réel : relancer un panier abandonné dans les minutes qui suivent, déclencher une série de bienvenue immédiatement après une inscription ou lancer des campagnes de réengagement basées sur une inactivité très récente.

Comment sont collectées les données first party ?

Les types de données à collecter en marketing first-party s'organisent autour de quatre canaux clés : vos plateformes digitales (comportement web), les interactions directes (CRM, support), les données transactionnelles (achats) et l'engagement social.

La collecte de données first-party repose sur la transparence et un échange de valeur explicite. Lorsque les clients comprennent clairement quelles données sont collectées et en quoi cela leur est bénéfique (parcours client optimisés, recommandations personnalisées, contenus plus pertinents), ils sont enclins à partager leurs informations.

Avant de débuter la collecte, trois principes fondamentaux doivent être appliqués :

1. Mise à jour et nettoyage réguliers de la base de données.
2. Obtention d'un consentement explicite en conformité avec les exigences du RGPD.
3. Intégration des sources de données grâce à des connexions directes entre votre entrepôt de données (data warehouse) et vos propriétés digitales.

Les quatre piliers de la collecte de données first-party

La collecte de données marketing s'articule autour de quatre domaines complémentaires qui permettent de capter toutes les interactions où vos clients laissent une trace exploitable.

1. Plateformes numériques propriétaires : le comportement des utilisateurs est suivi sur votre site web, votre application mobile et votre produit (pages consultées, clics, durée des sessions, usage des fonctionnalités). L'analyse de ces données est essentielle pour identifier les préférences et les schémas comportementaux qui informent une stratégie marketing pertinente.

2. Exploitation des données d'interaction client : collectez les données comportementales essentielles issues de vos principaux points de contact.

• Comportement sur la plateforme : création de compte, fréquence de connexion et utilisation des fonctionnalités.
• Réactions aux communications : suivi des interactions avec vos e-mails, notifications push et messages in-app.
• Engagement avec le support : analyse des interactions avec le service d'assistance.

3. Données de transaction et d'activité commerciale : il est crucial de surveiller l'historique d'achat, la fréquence des commandes, le panier moyen et les taux de retour des produits. Ces informations sont essentielles pour générer des recommandations de produits personnalisées et élaborer des promotions très ciblées.

4. Exploiter les médias sociaux pour l'engagement communautaire : intégrez vos plateformes sociales à votre site web. Cela vous permettra de centraliser les données relatives aux interactions (likes, partages, commentaires, tendances d'engagement) et d'utiliser cette donnée en rétroaction pour ajuster et optimiser votre stratégie sociale.

Comment collecter ses données first party en conformité avec le RGPD ?

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD), entré en vigueur le 25 mai 2018, constitue le socle de la protection des données personnelles dans l'Union européenne. Il définit les règles applicables à toute organisation qui collecte, traite ou stocke les données personnelles de résidents européens, quel que soit le lieu d'établissement. En France, la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) est l'autorité chargée de veiller au respect du RGPD.

Le RGPD repose sur plusieurs principes fondamentaux : transparence du traitement, limitation des finalités, minimisation des données collectées, exactitude, limitation de la durée de conservation, intégrité et confidentialité, et responsabilité de l'entreprise. Le traitement doit s'appuyer sur l'une des six bases légales prévues, comme le consentement explicite.

La directive ePrivacy et les cookies tiers

La directive ePrivacy, complétée en France par la loi Informatique et Libertés, encadre spécifiquement le dépôt de traceurs (cookies et technologies similaires) sur les terminaux des utilisateurs. Avant tout dépôt de cookie non strictement nécessaire au service, le consentement préalable et éclairé de l'utilisateur est obligatoire. Cette exigence a profondément transformé la collecte sur les sites français, et les bannières de consentement (CMP) sont devenues incontournables.

La disparition progressive des cookies tiers, accélérée par les évolutions de Chrome et le déploiement de la Privacy Sandbox de Google, vient renforcer l'intérêt stratégique des données first party. Là où les cookies tiers permettaient un suivi cross-site, ils deviennent inutilisables, ce qui pousse les marques à reconstruire leur capacité de mesure et d'activation sur la base de données qu'elles maîtrisent.

L'App Tracking Transparency (ATT) et la fin de l'IDFA libre

Côté mobile, Apple a introduit en avril 2021, avec iOS 14.5, son framework App Tracking Transparency (ATT). Toute application qui souhaite accéder à l'identifiant publicitaire de l'appareil (l'IDFA, Identifier for Advertisers) doit désormais demander l'autorisation explicite de l'utilisateur via une fenêtre contextuelle. Les taux d'opt-in restent globalement bas, ce qui a réduit la capacité de tracking publicitaire sur iOS.

Apple propose en parallèle SKAdNetwork (SKAN), un framework d'attribution sans identifiant individuel qui transmet des données agrégées et anonymisées.

Côté Android, Google développe des solutions équivalentes dans la Privacy Sandbox. En conséquence, la mesure de performance des campagnes mobiles passe désormais par une combinaison de données first party collectées dans l'app, d'attribution agrégée et de modélisation.

Comment transformer votre marketing à l'aide d'une stratégie first party optimisée ?

L'efficacité d'une stratégie qui repose sur les données propriétaires se manifeste lorsqu'elles sont activées sur l'ensemble du parcours client. Les entreprises les plus performantes exploitent ces données pour orchestrer des expériences client cohérentes et connectées. Elles coordonnent ainsi leurs communications (e-mail, notifications push, SMS, messages in-app, etc.) en temps réel, en se basant sur les comportements des clients.

C'est de cette manière que les équipes marketing exploitent tout le potentiel des données first party en les transformant en davantage d'engagement client cross-canal.

Personnalisez l'expérience utilisateur Web et Mobile

Les données first-party transforment une navigation anonyme en une expérience pertinente, calquée sur les préférences et les comportements de chaque utilisateur.

• Cas d'usage : recommandations de produits basées sur l'historique d'achat : proposez des produits complémentaires en affinité avec les achats précédents. Un client ayant acheté une paire de chaussures de running se verra suggérer des vêtements de sport techniques lors de sa prochaine visite. Cette approche permet de présenter le bon produit au bon moment, boostant ainsi le panier moyen sans paraître intrusive.
• Cas d'usage : personnalisation dynamique multicanale : adaptez vos messages (e-mail, notifications push, in-app) selon le comportement de l'individu. Une application de voyage peut ainsi envoyer des idées de destinations par e-mail, les accompagner d'alertes sur les prix des vols, puis afficher un planificateur de voyage personnalisé directement dans l'application, le tout coordonné selon l'historique de recherche du client. On crée ainsi un parcours fluide et cohérent qui réagit aux besoins de l'utilisateur plutôt que de se répéter inutilement.

Publicité ciblée et optimisation de l'acquisition

Les données de première main rendent les investissements publicitaires plus précis et rentables en ciblant les audiences ayant la plus forte probabilité de conversion.

• Cas d'usage : campagnes de reciblage (retargeting). Ciblez à nouveau les clients ayant consulté des produits spécifiques sans finaliser leur achat en synchronisant vos segments comportementaux avec des plateformes comme Facebook ou Google. Coordonnez ces publicités avec des rappels par e-mail pour renforcer le message sur tous les canaux, transformant ainsi l'intérêt en action sans gaspiller de budget sur des clients ayant déjà converti.
• Cas d'usage : ciblage par audiences similaires (lookalike). Créez des audiences "miroirs" basées sur vos clients à forte valeur ajoutée, c'est-à-dire ceux qui affichent une fréquence d'achat et une valeur vie client élevées. Un service de livraison de repas peut, par exemple, atteindre de nouveaux prospects dont le profil ressemble à celui de ses abonnés les plus actifs, réduisant ainsi les coûts d'acquisition tout en améliorant les taux de conversion.

Rétention et fidélisation client

Les données propriétaires aident à identifier les clients à risque et à les réengager avant qu'ils ne partent.

• Cas d'usage : programmes de fidélité personnalisés. Un programme de fidélité personnalisé récompense automatiquement le cinquième achat d'un client par une boisson offerte, envoyée via une notification push. Si l'offre n'est pas utilisée dans la semaine, un e-mail de relance avec un bonus déclenche le retour en boutique. Cela renforce le lien avec la marque et encourage la répétition d'achat et l'engagement utilisateur.
• Cas d'usage : prévention de l'attrition (churn). Un client inactif depuis 60 jours peut entrer dans un parcours automatisé combinant e-mail personnalisé, notification push avec remise spéciale et SMS proposant la livraison gratuite : chaque message reflète ses préférences et ses catégories favorites pour maximiser les chances de réactivation.

Optimisation de l'expérience utilisateur et de l'engagement

Les données propriétaires permettent de personnaliser chaque interaction, créant ainsi des parcours plus fluides et intuitifs qui maintiennent l'intérêt des clients.

• Cas d'usage : parcours d'intégration (onboarding) personnalisés. Adaptez l'accueil de vos nouveaux utilisateurs selon les préférences collectées lors de l'inscription. Une application d'apprentissage des langues peut ainsi ajuster la première session d'un élève ayant choisi « l'espagnol pour voyager » afin de proposer du vocabulaire ciblé plutôt que des leçons génériques. Des e-mails de suivi contenant des conseils d'étude personnalisés et des rappels push pour terminer la première leçon maintiennent la motivation, boostant ainsi l'engagement initial et la rétention à long terme.
• Cas d'usage : interfaces adaptatives et dynamiques. Ajustez ce que vos clients voient en fonction de leur comportement de navigation. L'application d'un site de mode peut repérer une consultation fréquente de sacs à main et mettre en avant les nouveautés de cette catégorie sur la page d'accueil. Si le client abandonne son panier, des messages coordonnés par push et e-mail présentent une offre à durée limitée sur l'article sélectionné. Cette approche réduit les frictions et augmente la conversion sans intervention manuelle.

Acquisition d'utilisateurs et de nouveaux clients

Les données propriétaires aident à identifier et à atteindre des prospects à fort potentiel sur de multiples canaux.

• Cas d'usage : programmes de parrainage personnalisés. Segmentez vos clients selon leur engagement et leur fréquence d'achat pour créer des primes de parrainage sur mesure. Les clients réguliers reçoivent une offre de type "Gagnez 30 € de réduction sur votre prochaine facture pour chaque filleul" par e-mail et via l'application, tandis que les clients occasionnels bénéficient d'une double récompense pour encourager à la fois le parrainage et leur propre réengagement. Des relances automatiques pour ceux qui n'ont pas encore partagé l'offre augmentent la participation et boostent la valeur vie client (LTV).
• Cas d'usage : parcours d'acquisition multicanaux. Guidez les nouveaux utilisateurs grâce à des campagnes d'essai gratuit cross-canal e-mail, push et SMS. Commencez par un e-mail mettant en avant les fonctionnalités premium. Si cela ne suffit pas, une notification push leur est envoyée avec le rappel de l'offre. Ils hésitent encore ? Un SMS avec une remise sur le premier mois permet de conclure la vente. Cette approche multi-points de contact augmente les taux d'inscription, tandis que les données d'engagement affinent vos futurs efforts d'acquisition.

Tests A/B/n et optimisation de la performance

Les données propriétaires permettent d'expérimenter différentes approches et d'arbitrer vos choix en fonction des résultats réellement observés sur le terrain.

• Cas d'usage : optimisation du contenu de vos messages. testez les éléments de vos messages comme la tonalité, l'emplacement des boutons d'action ou le choix des visuels pour identifier ce qui fait mouche. Une application de méditation peut, par exemple, comparer deux accroches en notification push : « Besoin de décompresser ? Respirez un grand coup » face à « Votre pause zen quotidienne vous attend ». Si le ton le plus doux génère de meilleurs taux d'ouverture et davantage de séances complétées, ces enseignements permettront d'ajuster la stratégie globale sur l'e-mail et les messages in-app.
• Cas d'usage : test de la performance des canaux de communication. Comparez vos canaux de communication pour définir la stratégie la plus payante. Une enseigne de livraison de courses à domicile peut tester la réactivation de ses clients inactifs via une notification push offrant « 10 % de remise » contre un message dans l'application proposant la « livraison offerte ». Si le push favorise le retour sur l'application alors que le message interne augmente le panier moyen, la marque pourra affiner ses futures campagnes en fonction de ses objectifs prioritaires : cette méthode permet de piloter ses investissements avec précision et pragmatisme.

Prise de décision assistée par l'IA

L'arbitrage par l'IA s'appuie sur les données propriétaires et l'apprentissage par renforcement pour personnaliser chaque interaction en temps réel. Elle optimise ainsi le choix du message, de l'offre, du canal, ainsi que le moment et la fréquence d'envoi en se fondant sur les réactions concrètes de chaque client.

• Cas d'usage : adaptez vos offres en fonction de chaque individu. Plutôt que de proposer une offre unique à l'ensemble d'un segment, utilisez l'IA pour tester plusieurs variantes et identifier celle qui saura convaincre chaque individu. Une enseigne de distribution ou un service d'abonnement peut ainsi alterner les offres auprès de ses clients, puis laisser l'algorithme privilégier automatiquement l'option qui génère le meilleur résultat, qu'il s'agisse de conversions, de réabonnements ou de réachats.
• Cas d'usage : coordonnez les canaux, la fréquence et le timing. Utilisez les signaux d'engagement de vos données propriétaires pour déterminer comment et quand contacter un client. Par exemple, si une personne consulte régulièrement ses e-mails mais ignore systématiquement les notifications push, l'expérience s'adaptera pour privilégier l'e-mail et limiter les sollicitations sur les autres canaux. Au fil du temps, le modèle apprend quelles combinaisons sont les plus performantes, tout en respectant scrupuleusement les consentements et les préférences de chacun : cette approche permet d'optimiser l'engagement sans saturer l'utilisateur.

Du recueil au modèle de données prêt pour l'activation

Avoir les données est une chose. En faire un actif activable en est une autre. Entre la collecte initiale et la première campagne personnalisée, il y a un travail d'architecture qui détermine la qualité de tout ce qui suivra.

Schéma d'identité

Le premier chantier consiste à définir comment vous reliez les différents fragments d'identité d'un même client : navigation web non identifiée, app mobile authentifiée, transaction en magasin, e-mail d'engagement. Un schéma d'identité robuste articule plusieurs niveaux : un identifiant client unique et persistant, des identifiants par canal (e-mail haché, numéro de téléphone haché, identifiants device), et des identifiants temporaires (cookies first party, sessions anonymes) qui peuvent ensuite être reliés au profil principal quand l'utilisateur s'authentifie. C'est le sujet que nous traitons en profondeur dans notre article sur l'identification flexible des utilisateurs dans Braze, qui détaille comment relier utilisateurs anonymes et identifiés sans perdre l'historique comportemental.

Vous pouvez aussi consulter notre article sur la protection des données dans l'engagement client pour aligner votre stratégie sur le cadre RGPD.

Taxonomie d'événements normalisée

Une « addition au panier » sur le site web et un add to cart dans l'app doivent renvoyer au même événement dans votre modèle de données. Sinon, impossible de construire des segments cohérents ou de mesurer des parcours cross-canal. Une taxonomie bien conçue définit, pour chaque action significative : un nom standardisé, des propriétés associées (catégorie produit, montant, source), un format de valeur cohérent et un cycle de vie clair.

Attributs, consentement et gouvernance

Au-delà des événements, vous capturez aussi des attributs sur le client : préférences déclarées, segmentation B2B vs B2C, niveau de fidélité, contexte (langue, fuseau horaire, ville). À chaque étape, le consentement doit être tracé : quelle finalité, quels canaux, quel niveau de personnalisation acceptés ? La gouvernance encadre la qualité (validation, déduplication), la sécurité (chiffrement, accès limités) et la conformité (durées de conservation, droits d'accès et de suppression). Une plateforme d'engagement client comme la plateforme Braze Data prend en charge ces dimensions de manière native, en s'intégrant à votre entrepôt de données (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift).

Server-side et conversion APIs

Côté technique, la collecte server-side (par opposition à la collecte client-side basée sur le navigateur) gagne du terrain. Elle permet de transmettre les événements directement depuis vos serveurs vers les plateformes destinataires, ce qui contourne les limitations des navigateurs (ITP de Safari, blocages divers) et améliore la fiabilité du tracking. Les conversion APIs (côté Meta, Google, TikTok) s'inscrivent dans la même logique : transmettre les conversions sans dépendre des cookies tiers. Notre article sur l'ingestion des données dans Braze détaille les options disponibles.

Exemples concrets de stratégies basées sur la donnée first party

L'activation stratégique des données first party se traduit par des résultats probants pour les marques. Les trois cas d'étude suivants illustrent comment des entreprises ont réussi à transformer leurs connaissances clients en un impact business mesurable.

ClassPass optimise ses publicités et augmente ses conversions

ClassPass est une application d'abonnement qui connecte les amateurs de fitness à une offre variée de cours et d'expériences de bien-être.

La problématique

Le ciblage des campagnes publicitaires payantes sur les réseaux sociaux était un processus manuel extrêmement chronophage. L'équipe devait consacrer plusieurs heures par semaine à la constitution de listes d'audiences statiques pour les plateformes comme Facebook, Google et TikTok, ce qui entraînait des risques d'erreurs et des opportunités de ciblage manquées.

Stratégie adoptée

ClassPass a mis en œuvre Braze Audience Sync pour automatiser la synchronisation en temps réel des comportements clients et des données first-party avec ses plateformes de publicité sociale payante. Cette approche automatisée a permis d'éliminer les tâches manuelles et d'ajuster dynamiquement le ciblage des audiences en fonction des actions réelles des utilisateurs, optimisant ainsi l'efficacité des campagnes.

Bilan des résultats

L'impact des optimisations se traduit par :

• Une hausse de 2 % des taux de conversion sur TikTok.
• Un gain de productivité estimé à 6 heures par mois sur la gestion de l'ensemble des réseaux sociaux.
• Une meilleure performance globale des campagnes, couplée à une productivité accrue de l'équipe.

Mon-marché.fr : un bond de 43 % des commandes grâce à une activation client optimisée

La plateforme Mon-marché.fr propose un service de livraison de produits frais du marché, couvrant Paris 15 heures par jour, sept jours sur sept.

La problématique

L'entreprise rencontrait des difficultés majeures dans l'utilisation optimale de ses données clients. Le principal obstacle résidait dans le processus d'intégration : les informations cruciales (issues des enquêtes, des plateformes de support, etc.) devaient être transférées manuellement dans le système marketing. Ce traitement était non seulement très consommateur de ressources techniques, mais engendrait aussi des retards importants. Par conséquent, l'entreprise manquait de la réactivité nécessaire pour personnaliser efficacement ses campagnes marketing.

Stratégie adoptée

Mon-marché.fr a optimisé sa stratégie grâce à l'intégration de Braze Data Transformation, permettant l'automatisation des importations de données depuis Typeform et Zendesk. L'équipe marketing a ainsi gagné en autonomie, accédant directement aux données clients telles que les préférences, les scores NPS et les habitudes d'achat, sans solliciter le support technique. Cette indépendance a été cruciale pour la mise en place de campagnes de rappel de commande hautement personnalisées.

Bilan des résultats

• Augmentation notable des commandes de 43 %.
• Taux d'ouverture des notifications push atteignant 21 %.
• Accélération de l'exécution des campagnes, éliminant les blocages techniques.

Too Good To Go double ses taux de conversion grâce à la personnalisation

Too Good To Go est une application qui lutte contre le gaspillage alimentaire. Son principe ? Mettre en relation des utilisateurs avec des commerçants (restaurants, magasins, etc.) qui proposent des « Paniers Surprises » composés de leurs invendus à prix réduit.

La problématique

Malgré une forte adoption de l'application, l'étape de l'achat restait un point de friction. De nombreux utilisateurs ne concrétisaient pas l'achat, la raison principale étant l'absence de paniers surprises pertinents ou disponibles à proximité. L'envoi de notifications trop génériques entraînait une saturation des messages et une frustration croissante chez les clients.

Stratégie adoptée

Too Good To Go a segmenté ses utilisateurs selon leurs préférences, leur comportement dans l'app et leur historique d'achat, à partir de données first party. L'équipe a créé des campagnes automatisées via Braze Catalogs, qui personnalisent dynamiquement les recommandations en fonction des stocks en temps réel, de la localisation et des profils clients individuels.

Bilan des résultats

• Taux de conversion multiplié : le taux de conversion des messages a doublé.
• Croissance des achats : une augmentation de 135 % des achats est directement attribuable aux campagnes d'engagement client.
• ROI amélioré et durabilité : un retour sur investissement considérablement amélioré, couplé à une réduction du gaspillage alimentaire.