DMP – Data Management Platform : Définition & Evolutions
Les Data Management Platforms ou DMP ont connu un vif succès dans les années 2010, dans un contexte d’essor de la publicité digitale. Que sont-elles devenues aujourd’hui ? Pour beaucoup, les DMP n’ont pas réalisé leur promesse. La fin des cookies tiers a porté un coup fatal à ces plateformes qui ont dû évoluer pour survivre. Les DMP traditionnelles (DMP media) sont en voie de disparition. Elles ont laissé la place libre à une nouvelle famille d’outils : les Customer Data Platforms.
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Qu’est-ce qu’une Data Management Platform ou DMP ?
Définition d’une DMP
Écrire sur les DMP en 2024 pose une question délicate : faut-il écrire au présent ou au passé ? Nous prendrons le parti de parler au passé pour des raisons que nous allons expliquer dans les lignes qui suivent.
Les Data Management Platforms au sens strict (c’est-à-dire les DMP media) ont disparu ou se sont profondément transformées pour répondre aux évolutions des usages et des réglementations. S’il reste pertinent de parler des DMP aujourd’hui, c’est qu’elles sont en partie à l’origine de l’essor des Customer Data Platforms ou CDP qui, elles, sont plus que jamais actuelles.
Une Data Management Platform ou DMP désignait une famille très précise de technologies. En synthèse, les DMP étaient des plateformes destinées à créer des audiences de profils anonymes à partir de données essentiellement tierces (third party) issues de l’environnement digital (cookies) afin de personnaliser les campagnes de publicité programmatique (RTB, Real-time bidding).
Les DMP jouaient en fait le rôle d’interface entre :
- Les annonceurs / entreprises souhaitant promouvoir leurs produits sur les canaux digitaux.
- Les éditeurs souhaitant monétiser leur site internet en louant des espaces publicitaires.
La finalité première des DMP était donc le ciblage des campagnes publicitaires, qui permettait aux annonceurs d’optimiser leurs investissements publicitaires et aux éditeurs d’optimiser leurs revenus publicitaires.
Les solutions DMP étaient utilisées pour collecter, analyser, trier et créer des audiences anonymes. Les données / audiences étaient ensuite activées dans :
- Des DSP (Demand Side Platform) qui permettaient aux annonceurs d’acheter des espaces publicitaires de manière automatisée sur la base d’une analyse des données.
- Des SSP (Supply Side Platform) qui permettaient aux éditeurs d’automatiser la vente de leurs espaces publicitaires, toujours sur la base d’une analyse data.
- Des Ad Exchanges, places de marché où les éditeurs et les annonceurs achetaient et vendaient des espaces publicitaires, généralement en temps réel via des enchères en programmatique.
Les DMP préparaient les données et les audiences qui étaient ensuite activées publicitairement sur les Ad Exchanges, DSP et SSP.
La fin des Data Management Platforms traditionnelles
Les Data Management Platforms sont apparues dans les années 2000 et ont connu leur âge d’or dans les années 2010. Les Data Management Platforms étaient originairement centrées sur les cas d’usage media et l’exploitation des données third party (cookies). On a assisté dans la deuxième moitié des années 2010 à une prise en compte de plus en plus importante des données first party : les DMP permettaient alors de charger dans la plateforme les données CRM de l’entreprise afin que celle-ci puisse :
- Recibler ses clients existants sur les canaux digitaux (internet, réseaux sociaux).
- Créer des audiences anonymes partageant les caractéristiques des clients de l’entreprise (et correspondant donc à sa cible). C’est ce que l’on appelle dans le jargon le lookalike.
Ces solutions DMP d’un genre un peu nouveau étaient parfois désignés sous le terme de DMP customer-centric. C’est à cette époque que se développaient les discours aujourd’hui habituels sur l’importance de se concentrer sur ses clients existants, sur la rétention, la fidélisation…Ces DMP customer-centric poursuivront leur mue à la fin des années 2010 et donneront naissance à certaines des Customer Data Platforms emblématiques du marché.
Nous reviendrons dans un instant sur la nature de cette transformation et le passage du paradigme DMP au paradigme CDP, des données third party aux données first party.
Mais avant, une question doit attirer notre attention : pourquoi les solutions DMP classiques ont-elles disparu ?
Voici les principales raisons :
- La fin des cookies tiers. L’une des principales raisons du déclin des DMP réside dans les restrictions croissantes sur l’utilisation des cookies tiers. Aujourd’hui, la quasi-totalité des navigateurs bloquent les cookies tiers, y compris Google (depuis 2024). Ces cookies, nous l’avons vu, étaient essentiels pour les solutions DMP, car ils permettaient de suivre les utilisateurs à travers différents sites web pour collecter des données comportementales et de ciblage. Sans accès à ces informations, l’efficacité des DMP pour le ciblage publicitaire et la personnalisation s’est considérablement réduite. Pas de cookies, pas de DMP.
- Le renforcement des réglementations sur la protection des données. La mise en œuvre de réglementations strictes sur la protection des données, telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l’Union Européenne et le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis, a mis l’accent sur le consentement de l’utilisateur et la transparence dans la collecte et l’utilisation des données personnelles. Les DMP, qui se reposaient largement sur des données third party souvent collectées sans le consentement explicite des utilisateurs, ont été particulièrement impactées, poussant l’industrie vers des solutions plus conformes et centrées sur l’utilisateur, comme les CDP.
- Besoin d’une vue client unifiée / 360 (online et offline). Les professionnels du marketing exigent de plus en plus une compréhension holistique et intégrée de leurs clients, allant au-delà du simple comportement en ligne. Les DMP, avec leur dépendance aux cookies tiers et leur focus sur les données anonymes, étaient limitées dans leur capacité à fournir une vue unifiée du parcours client sur tous les points de contact. Elles ne géraient pas (ou mal) les données offline et les données CRM.
Ces facteurs, combinés, ont conduit à un changement paradigmatique dans la façon dont les entreprises collectent, gèrent et utilisent les données clients, privilégiant des approches plus respectueuses de la vie privée, centrées sur le client et conformes aux réglementations. La fin des solutions DMP est donc le fruit d’une transformation profonde de l’écosystème digital.
L’avènement des Customer Data Platforms
Les DMP sont mortes, vivent les CDP ! Les Customer Data Platforms ont pris la place occupée hier par les Data Management Platforms. Nous l’avons déjà souligné, plusieurs CDP du marché sont le fruit de l’évolution de DMP. Un bon exemple est Mediarithmics, dont le nom rappelle l’ADN « media » de la plateforme.
Ne nous faites pas dire ce que nous n’avons pas dit, toutes les CDP ne sont pas d’anciennes DMP. Si l’on dresse un très rapide tour d’horizon des Customer Data Platforms, on se rend compte qu’il existe 4 origines principales :
- Les CDP qui sont d’anciennes DMP : mediarithmics, Oracle (Bluekai > CDP)…
- Les CDP qui sont issues du Tag Management, de la Web Analytics : Segment, Tag Commander (aujourd’hui Commanders Act), Tealium…
- Les CDP développées par des éditeurs CRM / Marketing : Adobe, Salesforce, Oracle, Microsoft, SAP, Selligent…
- Les nouveaux acteurs comme par exemple, sur le marché français : imagino, Octolis (racheté par Brevo)…
Quelle que soit leur origine, les Customer Data Platforms sont devenues la solution moderne pour gérer et exploiter les données clients à des fins d’activation marketing.
Il existe des différences fondamentales entre les Customer Data Platforms et les anciennes DMP :
- Les CDP se concentrent sur les données clients first party, c’est-à-dire, pour faire simple, sur les données collectées directement par l’entreprise à partir des interactions clients (site web, CRM, application mobile, réseaux sociaux…).
- Les CDP servent à unifier les données clients grâce à des profils persistants basés sur des identifiants connus, ce qui permet une vue client 360. Les DMP utilisaient principalement des identifiants anonymes et temporaires (les cookies).
- Les CDP se concentrent sur l’engagement client et la personnalisation des interactions, des campagnes, des scénarios – contraire aux DMP qui servaient essentiellement pour les campagnes publicitaires.
Les Customer Data Platforms permettent d’unifier les données clients, de les unifier, de les segmenter, de les activer ensuite sur les différents canaux online et offline.
Avec la multiplication des architectures de type “best of breed”, avec la multiplication des outils et des sources de données, les CDP s’imposent de plus en plus comme le hub naturel des données clients.
Pour aller plus loin, découvrez notre article sur les différences entre CDP et DMP.
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Qu’est-ce que le Data Management ?
Cette question permet de faire une clarification importante sur ce que sont les Data Management Platforms ou DMP. On pourrait penser que les solutions DMP désignaient une catégorie très générique de solutions, à savoir toutes les plateformes qui servent à gérer des données. “Votre plateforme vous permet de gérer vos données ? C’est une DMP, une plateforme de gestion de données”. Eh bien, non. L’appellation DMP est donc très trompeuse.
Comme nous l’avons vu, les DMP se concentraient (du moins, au début de leur histoire) sur les données de navigation des internautes et sur des cas d’usage très précis, en l’occurrence publicitaires. La finalité était, comme nous l’avons vu, d’exploiter ce type particulier de données contenus dans les cookies pour créer des campagnes publicitaires ciblées.
Donc, les DMP n’ont jamais été des plateformes conçues pour piloter une stratégie globale de Data Management. Le Data Management est un concept plus large qui désigne l’ensemble des processus, des politiques et des technologies nécessaires pour collecter, gérer, stocker et utiliser efficacement les informations dans une organisation.
Son objectif est de garantir que les données soient traitées de manière sécurisée, fiable et conforme aux réglementations en vigueur, tout en étant accessibles et utiles pour la prise de décisions, l’optimisation des processus et la création de valeur.
Les principaux aspects du Data Management sont :
- La collecte de données, la connexion et centralisation des données à partir de diverses sources internes (bases de données d’entreprise, systèmes ERP, CRM, etc.) et externes (données publiques, partenaires, etc.).
- Le stockage des données, la mise en place d’infrastructures sécurisées et évolutives pour conserver les données. Cela peut inclure des solutions sur site ou dans le cloud, des bases de données traditionnelles ou des systèmes de gestion de données modernes.
- La qualité et la normalisation des données, l’application de processus pour nettoyer, dédupliquer et normaliser les données.
- La gouvernance des données, l’établissement de politiques et de procédures pour gérer l’accès aux données, leur utilisation et leur partage, en conformité avec les lois sur la protection des données et la confidentialité, telles que le RGPD. La gouvernance des données inclut également la définition des rôles et responsabilités concernant la gestion des données.
- La sécurité des données, la mise en œuvre de mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés, les pertes ou les violations de données, à travers des techniques comme le chiffrement, la gestion des accès et la surveillance de la sécurité.
- L’intégration des données, la consolidation de données provenant de différentes sources pour fournir une vue unifiée et complète, facilitant les analyses transversales et le partage d’informations au sein de l’organisation.
- L’analyse et la visualisation, l’utilisation d’outils d’analyse de données et de visualisation pour transformer les données en insights exploitables, aidant à la prise de décision stratégique, à l’optimisation des opérations et à la découverte de nouvelles opportunités.
- L’archivage et la destruction, la gestion du cycle de vie des données, incluant l’archivage sécurisé des données historiques et la suppression des données obsolètes ou inutiles de manière conforme et sécurisée.
Nous rappelions en introduction le sentiment partagé par beaucoup que les solutions DMP n’ont pas réalisé leur promesse. Il y a deux raisons à cela :
- Les DMP n’ont pas été à la hauteur de leur appellation. Beaucoup d’entreprises s’imaginaient pouvoir gérer l’ensemble de leurs données. Or, les DMP excluaient largement les données CRM et se concentraient sur les cas d’usage publicitaires.
- Le retour sur investissement (ROI) des DMP n’a pas été à la hauteur des espérances, à cause du coût élevé des DMP, du coût croissant des plateformes publicitaires et au déclin lent mais continu des performances publicitaires (que l’on peut imputer en partie à la fatigue publicitaire des consommateurs).
DMP / Data Management Platform - Foire aux questions
Que signifie DMP ?
DMP signifie Data Management Platform. C’était une technologie utilisée principalement dans le domaine de la publicité digitale pour collecter, organiser et activer des données numériques afin de personnaliser et optimiser les campagnes publicitaires programmatiques.
Comment fonctionne une DMP ?
Une DMP collectait des données à partir de diverses sources, notamment des cookies tiers, pour créer des profils d’utilisateurs anonymes. Ces profils étaient ensuite segmentés et utilisés pour cibler les campagnes publicitaires à travers des DSP (Demand Side Platforms) pour les annonceurs, des SSP (Supply Side Platforms) pour les éditeurs et des Ad Exchanges faisant la relation entre DSP et SSP.
Quel rôle des DMP dans les stratégies marketing ?
Les DMP permettaient aux annonceurs d’optimiser leurs investissements publicitaires et aux éditeurs d’optimiser leurs revenus publicitaires en ciblant précisément les audiences. Elles jouaient un rôle central dans l’efficacité des campagnes publicitaires digitales. Les stratégies marketing s’orientent désormais vers des stratégies first-party basées sur des objectifs de rétention – ce qui est à la fois une cause et une conséquence du déclin des DMP.
En quoi les data sont importantes pour les entreprises ?
Les données permettent aux entreprises de comprendre le comportement et les préférences de leurs clients, d’optimiser leurs stratégies marketing, de personnaliser les interactions et d’améliorer la prise de décision. Entre autres choses…Les data sont devenues l’un des actifs les plus précieux des entreprises. Elles constituent le carburant du marketing promotionnel et relationnel.
Qu’est-ce que le Big Data management ?
Le Big Data management désigne les processus, politiques, et technologies utilisés pour collecter, stocker, gérer, et analyser de grandes quantités de données complexes. Il permet aux entreprises de tirer des insights et de créer de la valeur à partir de grands volumes de données. Le Big Data Management n’est rien d’autre que le Data Management à l’ère du Big Data.
Qu’est-ce qu’un SGBD en informatique ?
Un SGBD, ou Système de Gestion de Base de Données, est une interface logicielle qui permet de manipuler les données stockées dans les bases de données de l’entreprise. Le terme est peu utilisé dans nos univers du CRM. Les plateformes de gestion des données utilisées en MarTech ou en AdTech utilisent des fonctionnalités permettant de gérer les données, les tables, etc. Elles sont de fait des SGBD.
Qu’est-ce qu’une donnée first party ?
Une donnée first party est une information collectée directement par une entreprise auprès de ses clients, via ses sites web, applications, CRM, etc. On peut traduire donnée first party par donnée de première main ou donnée propriétaire. Avec le premier terme, on insiste sur le fait que la donnée a été collectée PAR l’entreprise, et non achetée à un fournisseur de données. Avec le second terme, on insiste sur le fait que ce sont des données dont l’entreprise a la propriété.
Qu’est-ce qu’une donnée third party ?
Une donnée third party est une information collectée par des entités externes qui n’ont pas de relation directe avec l’utilisateur dont les données sont collectées. Ces données étaient essentielles pour les DMP traditionnelles pour le ciblage publicitaire, mais leur utilisation est en déclin en raison des restrictions sur les cookies tiers et des préoccupations de confidentialité.
Consultant expert en Data Marketing et en MarTech, Maxime Allain aide les entreprises à sélectionner et déployer leur outillage d’unification de la donnée clients.