Et si tous les utilisateurs étaient anonymes ?

En tant que nouveau consultant fraîchement sorti de l'université, j'ai suivi un exercice de formation appelé "Analyse des échecs". Je ne sais pas s'ils font encore ce type d'exercice ces jours-ci, mais l'idée derrière l'exercice était de jouer les pires scénarios et de déterminer comment atténuer chaque scénario. J'ai trouvé l'exercice utile et, pour le meilleur ou pour le pire, je me retrouve parfois à jouer des échecs potentiels dans ma tête.

Récemment, j'ai pensé à l'analyse des défaillances liée à l'analyse numérique, à la confidentialité et au RGPD. L'industrie de l'analyse numérique se trouve actuellement dans une position étrange en ce qui concerne l'identification et la confidentialité des utilisateurs. Les organisations veulent collecter autant de données que possible sur les utilisateurs afin d'améliorer la publicité et les produits numériques, mais en même temps, les consommateurs veulent que leur vie privée soit respectée. Ces dernières années ont vu un jeu du chat et de la souris entre les régulateurs, les entreprises, les fournisseurs et les consommateurs concernant l'identification des utilisateurs et la confidentialité des données. Sur certains navigateurs/appareils, les cookies ne durent que sept jours ; sur d'autres, ils n'expirent jamais. À moins que vous ne soyez entièrement immergé dans le domaine (comme Aurélie ou Cory), il est difficile de rester au courant des réglementations en vigueur dans chaque pays (ou état si vous êtes aux États-Unis).

Ces derniers temps, j'ai réfléchi à l'idée de l'analyse des défaillances et de la confidentialité des données. Et si tous les utilisateurs du site Web ou de l'application étaient anonymes ? Et s'il n'y avait pas de cookies pour vous dire si les personnes utilisant votre site Web/application y étaient déjà allées ? Comment cela changerait-il l'industrie de l'analyse numérique ?

Bien que cela puisse sembler un peu pessimiste, il n'est pas hors de question qu'un jour tous les cookies et l'identification anonyme des utilisateurs soient interdits. Mais même si cela ne se produit pas, l'idée derrière l'analyse des défaillances est de jouer des scénarios hypothétiques et de réfléchir aux impacts et aux techniques d'atténuation. Ce qui suit est mon analyse des échecs de la confidentialité des données liée à l'industrie de l'analyse numérique.

Attribution marketing

La victime la plus évidente de la suppression de toutes les identités anonymes est l'attribution du marketing numérique. Bien qu'il soit toujours possible de voir combien d'utilisateurs ont converti lorsqu'ils proviennentdirectementd'une publicité numérique, il serait impossible de savoir si ce même utilisateur a déjà visité votre site Web ou votre application à partir d'autres campagnes. Étant donné que l'attribution marketing repose sur l'attribution d'un crédit parmi plusieurs campagnes avec lesquelles le même utilisateur a interagi au fil du temps, dans un monde entièrement conforme à la confidentialité, toutes les conversions seraient « dernières touches ». Un manque d'identité signifierait également que les spécialistes du marketing n'auraient aucun moyen de comprendre l'interaction entre les campagnes marketing ou de déterminer quelles combinaisons de campagnes ou de canaux marketing ont conduit à la conversion. Dans un monde totalement dépourvu de cookies, les campagnes ou les décisions concernant les canaux favoriseraient celles qui ont une prépondérance plus élevée de succès de dernière touche. Ironiquement, Google traîne les pieds sur la suppression des cookies du navigateur Chrome alors qu'ils ont probablement le plus à gagner puisque la recherche payante est souvent la dernière chose que les utilisateurs font avant de convertir !

Du point de vue de l'analyse numérique, ce scénario annulerait la valeur de nombreuses fonctionnalités des produits « d'analyse marketing » traditionnels. Des produits tels que Google et Adobe Analytics disposent de fonctionnalités étendues concernant les campagnes, les canaux et l'acquisition. Bon nombre des nouvelles fonctionnalités marketing que nous avons ajoutées à Amplitude perdraient également une partie de leur valeur. Cette lente dégradation de l'identité de l'utilisateur est en partie responsable du récent passage de l'industrie du marketing au produit. Après tout, si vous ne pouvez pas calculer avec précision le retour marketing sur les dépenses publicitaires, il est logique que les dirigeants détournent les budgets du marketing. Personne n'aime dépenser de l'argent sans prouver qu'il génère un retour sur investissement !

Tactiques d'atténuation

Alors, comment cet échec d'attribution marketing peut-il être atténué ? Une approche d'atténuation que Google a préconisée est l'idée de la modélisation comportementale et de la modélisation de la conversion. Bien que je prévois de les couvrir plus en détail dans un futur article de blog, à un niveau élevé, Google tente d'utiliser des données connues sur les utilisateurs consentants pourestimerce qui se passe avec les utilisateurs anonymes (non consentants). Je ne suis pas fan de cette approche car je ne supporte généralement pas la construction artificielle de données. Cela peut être une pente glissante. Je pense aussi que cette approche est un pansement à court terme et ne fonctionnera pas car le pourcentage d'utilisateurs anonymes atteint 100 %.

L'autre approche d'atténuation de l'attribution marketing est l'incrémentalité ou les essais contrôlés randomisés (RCT). Ces techniques sont intéressantes dans la mesure où elles ne reposent pas sur la connaissancedel'utilisateur. Au lieu de cela, ces techniques indépendantes de l'utilisateur utilisent l'apprentissage automatique, des algorithmes et des expériences pour déterminer quelles dépenses marketing mènent au succès. À ce stade, je n'ai pas vu l'adoption à grande échelle de ces approches, mais je m'attends à ce qu'elles gagnent en popularité car de plus en plus d'utilisateurs sont anonymes pour les spécialistes du marketing.

Rapports de rétention des utilisateurs

L'une des meilleures parties de l'identification des utilisateurs récurrents de sites Web ou d'applications est le rapport de rétention. Voir à quelle fréquence le même utilisateur revient sur votre propriété numérique vous permet d'apprendre des choses comme :

• Quelles campagnes attirent les utilisateurs fidèles ?
• Quelles fonctionnalités du produit génèrent un engagement à long terme ?
• Quel est votre intervalle d'utilisation typique du produit ?
• Quelles fonctionnalités ou quels contenus provoquent le désabonnement des utilisateurs ?

Alors que les produits d'analyse marketing offrent des rapports de rétention légers, c'est un domaine où les fournisseurs d'analyse de produits vont beaucoup plus loin. Amplitude, par exemple, propose plus de vingt permutations de rapports de rétention.

Mais s'il devient impossible de savoir si l'utilisateur de votre site Web ou de votre application s'y trouve aujourd'hui pour la première ou la cinquième fois, les rapports de rétention deviennent inutiles. Dans ce scénario, il semblerait que chaque utilisateur soit un utilisateur novice. Il serait impossible de savoir à quelle fréquence les utilisateurs ont refusé. Un manque d'identité rendrait beaucoup plus difficile pour les équipes produit de comprendre comment l'utilisation des fonctionnalités diffère entre les utilisateurs novices et expérimentés.

Tactiques d'atténuation

La tactique d'atténuation la plus viable pour la rétention des utilisateurs est une authentification accrue des utilisateurs. Pendant des années, les marques ont été paresseuses et ont sous-traité leur relation avec les clients aux régies publicitaires. Par exemple, au lieu que Home Depot fasse en sorte que tous ses clients aient un compte Home Depot, ils paient de l'argent à Google ou Facebook pour trouver les mêmes utilisateurs encore et encore via leurs réseaux publicitaires. Mais à mesure que de plus en plus d'utilisateurs deviennent anonymes en raison de la suppression des cookies et des réglementations sur la confidentialité, les réseaux publicitaires perdent leur capacité à identifier les utilisateurs avec précision. Par exemple, lorsque Apple a introduit l'ITP, Facebook a constaté une baisse massive des revenus publicitaires, car les marques ne croyaient plus que Facebook pouvait suivre avec précision les utilisateurs comme ils l'avaient fait.

Les marques reconnaîtront bientôt les avantages d'avoir une relation 1: 1 avec leurs clients via une connexion authentifiée au lieu de s'appuyer sur les réseaux publicitaires pour l'identité. Une fois que les clients se sont authentifiés, vous pouvez voirtoutleur comportement d'utilisateur dans le respect de la confidentialité. Des industries telles que les services financiers ont été à l'avant-garde de l'identité des utilisateurs, car presque tous les clients s'authentifient lorsqu'ils utilisent des sites Web et des applications financières. Les natifs numériques comme Uber, Doordash, etc., en ont également vu les avantages puisque la plupart des utilisateurs s'authentifient en utilisant leurs applications mobiles. Au cours des prochaines années, de plus en plus de marques trouveront des moyens d'augmenter leurs comptes connectés, même si elles doivent payer (ou soudoyer) des clients pour les créer. En tant que consommateurs, nous devrons peut-être tous nous habituer à utiliser des outils de mot de passe comme 1Password ou LastPass pour nous souvenir de nos différentes connexions de marque !

Une autre stratégie d'atténuation potentielle pour la rétention des utilisateurs est l'utilisation de la technologie blockchain. J'imagine un scénario où les utilisateurs stockent leurs informations personnelles sur une blockchain privée et choisissent les parties de leur profil utilisateur à partager avec chaque marque. L'un de ces attributs pourrait communiquer qu'il s'agissait du même utilisateur que par le passé tout en masquant leur identité réelle. La blockchain serait un moyen de dire en toute sécurité à une marque qu'elle a un visiteur de retour sans compromettre la confidentialité. Mais je m'attends à ce que les utilisateurs veuillent quelque chose en échange du partage de ces informations. Les utilisateurs peuvent gagner de l'argent grâce à leur identité et prendre le contrôle de leurs données, ce qui pourrait éliminer les réseaux publicitaires comme intermédiaires. En passant, mon récent déménagement à Amsterdam m'a fait découvrir DigiD, une technologie astucieuse qui fait cela. Chaque fois qu'une organisation ou une entreprise néerlandaise a besoin d'informations sur moi, je peux l'autoriser via DigiId.

Autres impacts potentiels

Bien que l'attribution marketing et la fidélisation des utilisateurs soient les plus impactées par un monde complètement anonyme, voici quelques autres impacts potentiels :

• Cohortes d'utilisateurs - Construire une cohorte d'utilisateurs qui ont fait X dans une session et Y dans une autre serait impossible.
• Parcours utilisateur – Vous ne pouviez pas afficher les parcours utilisateur multi-appareils et multi-sessions.
• Entonnoirs de conversion – Les entonnoirs de conversion seraient limités à la conversion de session uniquement.
• Pathing – Il serait impossible d'assembler les chemins d'accès des utilisateurs d'une session à l'autre.
• Expérimentation - Vous ne pouviez conserver les utilisateurs que dans une expérience ou un test spécifique au cours d'une session.
• Personnalisation – Vous ne pouvez pas personnaliser le contenu ou les promotions en fonction du comportement passé des utilisateurs.
• Remarketing - Il n'y aurait aucun moyen d'envoyer des messages de remarketing aux utilisateurs qui n'ont pas réussi à convertir (par exemple, des articles laissés dans le panier).

Résumé

Comme vous pouvez le voir, l'industrie de l'analyse numérique dépend fortement de l'identification anonyme des utilisateurs. Espérons que nous n'aurons jamais un monde où il est totalement impossible d'identifier les utilisateurs anonymes. En tant qu'industrie, j'espère que nous trouverons une solution mutuellement bénéfique à la vie privée et à l'identité. Mais si vous souhaitez planifier le pire des cas, sur la base de mon analyse des échecs, vous pouvez envisager ce qui suit :

• Investissez dans l'analyse des produits - Alors que l'identité a un impact sur le marketing et l'analyse des produits, l'analyse du marketing est plus gravement touchée. Même dans un monde 100 % anonyme, les équipes produit peuvent toujours exploiter les données d'analyse des produits pour voir comment les utilisateurs interagissent avec le produit, quelles fonctionnalités ils utilisent, etc. . Mais la plupart des avantages de l'analyse marketing sont annulés si tous les utilisateurs sont anonymes.
• Changer l'approche d'attribution - Trouvez un moyen d'effectuer une attribution marketing qui ne repose pas sur le suivi des utilisateurs individuels.
• Augmenter l'authentification des utilisateurs - Les marques devraient investir davantage dans l'établissement de relations 1: 1 avec les clients et les amener à créer des comptes authentifiés.