Comme chaque année maintenant, 2023 s'est révélée être une période tumultueuse pour le secteur de la data en Europe. Entre les défis juridiques croissants, les migrations technologiques d'envergure, et la fin annoncée des cookies tiers, les entreprises ont dû naviguer dans des eaux particulièrement agitées.
Les plaintes de NOYB
L'année avait commencé fort puisqu’elle a vu apparaître une série de plaintes déposées par l'organisation NOYB (None Of Your Business), dirigée par l'activiste de la vie privée Max Schrems. Ces actions ont mis en lumière les préoccupations croissantes concernant le respect de la vie privée et la conformité des entreprises aux réglementations européennes strictes en matière de protection des données. La mise en demeure de nombreuses grandes marques européennes utilisant Google Analytics (dans sa version Universal Analytics) a entraîné un vent de panique chez les annonceurs ne sachant pas nécessairement comment se mettre en conformité. En effet, GA ayant toujours été là, l’outil fait parti des meubles et l’idée de toucher à sa plateforme de web analyse “la plus fiable” et stable amène à quelques frissons lorsqu’il faut prendre des décisions.
La migration de GA Universal Analytics vers GA4
Le deuxième gros impact des plaintes de NOYB est qu’il a touché directement les marques au moment le plus crucial : la migration de GA UA vers la dernière version Google Analytics 4.
En attaquant au début de l’année 2023, NOYB a permis aux annonceurs de se poser deux questions :
1/ Est-ce que GA4 sera GDPR-compliant un jour ?
En effet, ce n’était pas le cas durant le premier semestre de l’année 2023 sans un déploiement spécifique pour garantir l’anonymisation des données.
2/ Existe-t-il d’autres solutions qui répondent mieux à mon besoin ?
Les migrations vers des outils français ont triplé chez nos clients en 2023 avec une forte tendance à s’orienter vers des outils marchés accessibles financièrement tel que Piwik et Matomo qui ont l’avantage de ressembler aux logiques déjà existantes dans GA UA.
Nous avons également observé que le climat d'incertitude en début d'année a renforcé l'influence des équipes juridiques dans ces décisions, au détriment des équipes marketing et commerciales qui sont celles qui manipulent les données au quotidien.
Quel impact donc ?
Le sentiment général semble être tout de même une pointe de déception mais les utilisateurs semblent résignés car c’est le nouveau monde de la data, en tout cas, comme on nous le vend.
“Il faut accepter d’avoir des tendances et dire adieu aux données fiables”
“L’interface est moins pratique et visuelle”
“Je ne retrouve pas mes visiteurs uniques ce qui rend mes données incomparables”
Autant de remarques plutôt justifiées puisque les équipes Data / Marketing se retrouve à broder pour retrouver leurs petits et à, très souvent, devoir changer de paradigme. Pourtant, ces solutions ont beaucoup à offrir et il faut juste les voir pour ce qu’elles sont individuellement.
Par exemple, un Matomo va proposer des fonctionnalités d’UX Analytics que l’on ne retrouvait pas côté GA UA tel que les heatmaps et les enregistrements de sessions. La plateforme dispose même d’une solution d’A/B testing intégrée.
Un Piwik va profiter d’une UX plus travaillée et se rapprocher d’un GA UA en termes de tracking tout en proposant des fonctionnalités connexes (un Tag Management et une CMP intégrée par exemple).
Nous nous sommes tous familiarisés avec Google Analytics, ce qui rend difficile le changement de notre perspective en termes d’attentes d’un outil de webanalyse et de nos habitudes établies en matière d'analyse de données.
Et pour les utilisateurs passés à GA4 ?
Un sentiment similaire, GA c’était mieux avant…
Une nouvelle interface qui est loin d’être parfaite, une complexification des rapports et de leur création, une logique de tracking radicalement différente, des fonctionnalités qui ont tout bonnement disparues, c’est ce que découvrent les utilisateurs lorsqu’ils mettent les mains dans GA4 pour la première fois.
Côté agence, GA4 ne faisait pas l’unanimité non plus à son lancement mais il faut dire que Google a fait de grosses évolutions pour rendre la plateforme exploitable sur le marché, on notera notamment :
- Le déploiement de l’Explorer qui était une fonctionnalité réservée à GA360 et qui est en résumé un gros tableau croisé dynamique de toute votre donnée GA4.
- La mise en place de la Bibliothèque de Rapports qui est à nos yeux la fonctionnalité phare puisqu’elle va permettre aux marques de personnaliser totalement leur interface en fonction de leur business et de leurs besoins et d’éviter tout simplement d’avoir la moitié des rapports qui ne servent à rien comment cela pouvait être le cas sur UA.
- L’amélioration des connecteurs vers LookerStudio pour enfin mettre en place un suivi des performances partageable et complet.
Google avance à petits pas mais il faut garder en tête que GA4 est sorti en 2020 en beta et c’est seulement en juillet 2023 que la migration a été opérée au niveau global.
Du côté, des applications web ?
On note le passage à des outils plus avancés tel que MixPanel ou Amplitude. Ces plateformes ont permis de faire un réel pas en avant pour certaines marques qui sont passées de reporting macro sur les performances de leur plateforme, d’indicateurs clés sur les fonctionnalités et au mieux quelques tunnels de parcours à une donnée malléable permettant de mener des analyses approfondies.
Cette tendance a aussi permis aux équipes Produit de progresser sur deux axes forts :
1/ Une meilleure compréhension de l’outil de weba, de ses fonctionnalités et possibilités et parfois même des logiques de tracking qui se trouve derrière et qui permettent de construire la donnée.
2/ L'utilisation de la donnée pour répondre aux interrogations sur les performances des produits ou des fonctionnalités découle naturellement d'une bonne utilisation de l'outil, mais aussi d'une formation adéquate. L'analyse est comme un muscle à travailler régulièrement pour en renforcer les capacités, développer les bons réflexes et enrichir son aspect critique pour orienter les décisions stratégiques de l'entreprise.
En résumé :
- Plaintes de NOYB :
- Plaintes de NOYB dirigées par Max Schrems.
- Préoccupations sur la vie privée et la conformité au RGPD.
- Impact sur les grandes marques utilisant Google Analytics.
- Migration vers GA4 :
- Migration cruciale de GA Universal Analytics vers GA4.
- Questions sur la conformité GDPR de GA4 et alternatives explorées.
- Renforcement de l'influence des équipes juridiques dans les décisions.
- Difficulté du changement :
- Résignation des utilisateurs face aux changements.
- Familiarité avec Google Analytics complique l'adaptation à de nouvelles solutions.
- Utilisateurs de GA4 :
- Réticence et déception face aux changements dans GA4.
- Évolutions rendant GA4 plus exploitable, mais des réticences persistent.
- Tendance vers des outils avancés :
- Passage à des outils comme MixPanel ou Amplitude pour des analyses approfondies.
- Importance de la formation pour l'utilisation efficace de la donnée dans les décisions stratégiques.
La fin des cookies tiers
Pour commencer, remettons un peu définition et de contexte.
Un cookie est un petit fichier texte stocké sur l'appareil d'un utilisateur par un site web qu'il visite. Les données contenues dans ce cookie peuvent ensuite être utilisées pour diverses raisons.
Le cookie tiers, lui, est un type de cookie qui est émis par un domaine autre que celui du site web que l'utilisateur visite. Ces cookies sont généralement utilisés par des fournisseurs de services tiers pour collecter des données sur le comportement de l'utilisateur à travers différents sites web à des fins de publicité ciblée ou d'analyse.
C’est Apple qui déploie le premier une fonctionnalité de privacy appelée ITP (Intelligent Tracking Prevention) sur son navigateur Safari.
Son but officiel étant de protéger les utilisateurs contre l’accumulation croissante de données sur les comportements utilisateurs par les AdTech. On est en plein dans l’époque des DMP (Data Management Platform), de l’affiliation et du piggy backing. C’est aussi une période d’incertitude qui s’installe déjà avec l’arrivée prochaine du RGPD.
Apple a donc été le premier à prendre la vague puis à durcir le ton en tuant les cookies de plus en plus rapidement. Mozilla lui emboîte le pas et copie Safari comme Microsoft Ads copierait Google.
Petite ellipse narrative qui nous ramène donc à 2022 et Google qui annonce une mort des cookies tiers pour 2023 puis décalée à 2024 avec un déploiement progressif sur l’ensemble de l’année.
Quel est l’impact de la fin des cookies tiers au global ?
La mort des cookies tiers ne veut pas dire la mort de la donnée comportementale. Les AdTech auront toujours besoin de données et c’est directement auprès de Google qu’elles iront se fournir. Elles ont eu le temps nécessaire pour développer des solutions technologiques s’appuyant sur le Privacy Sandbox de Google et de développer des alternatives de tracking ou des outils de consolidation.
Evidemment, cela va accentuer la dépendance des AdTech aux GAFAM et impacter le revenu publicitaire à la fois des régies mais aussi des annonceurs eux-mêmes qui peuvent être amenés à monétiser cette donnée auprès des régies. Les navigateurs deviennent donc les seuls à pouvoir analyser la totalité du parcours des utilisateurs et les réseaux sociaux restent d’excellents wall-garden où déceler nos centres d’intérêts n’est qu’une commodité.
La mort des cookies tiers va donc résoudre un problème de protection de la vie privée à cause d’une minorité d’acteurs peu scrupuleux mais entrainer un quasi-monopole de la donnée.
Sans oublier que Google tire encore une fois son épingle du jeu puisque la firme de Mountain View qui dépend très largement de la vente de ses espaces publicitaires a décidé que ses propres cookies n’étaient pas des cookies tiers mais des cookies first-party outrepassant donc ses propres nouvelles règles.
Et pour nous, marketer et data analyst ?
L’impact va être notable puisque les plateformes médias ne seront plus autant alimentées en données utilisateurs de la même manière ce qui va nécessairement entraîner de grosses variations dans les performances médias. L’impact d’iOS14 sur les performances de Meta en est un très bon premier avant goût. Les algorithmes de modélisation et les briques techniques pour compléter la donnée vont se développer et il va falloir gérer les plateformes au cas par cas pour se garantir d’avoir un tracking le plus exhaustif possible.
D’un point de vue purement opérationnel, on le voit déjà avec la sortie de Conversion API (CAPI) pour de multiples plateformes récemment (Tiktok, Linkedin, Snapchat), la recommandation d’utiliser les données utilisateurs (notamment l’email et le numéro de téléphone hashées qui sont de très bonnes clés de correspondance avec une base de donnée média).
Pour ce qui est de la webanalyse, c’est la remontée des visiteurs uniques qui est de plus en plus compliquée puisque la perte de ces cookies tiers engendre la perte de la continuité du parcours. Les cookies first-party permettent de remédier à cela mais ce n’est pas toujours parfait puisque Safari, par exemple, va supprimer les cookies first-party au bout de 24 heures. Le user ID reste une donnée intéressante pour conserver le parcours multi-sessions des utilisateurs mais là encore, cette méthode n’est pas parfaite car elle nécessite que l’utilisateur soit connecté.
En résumé
- Contexte et définition :
- Définition du cookie et du cookie tiers.
- Apple lance ITP pour protéger la vie privée des utilisateurs.
- Annonce de Google sur la fin des cookies tiers en 2023, décalée à 2024.
- Impact de la fin des cookies tiers :
- Les AdTech se tournent vers Google pour des solutions alternatives.
- Accentuation de la dépendance des AdTech aux GAFAM.
- Réduction de la diversité des sources de données comportementales.
- Monopole potentiel de Google sur la donnée comportementale.
- Conséquences pour les marketeurs et analystes de données :
- Variation des performances médias avec moins de données utilisateurs.
- Développement d'algorithmes de modélisation et de techniques de complément de données.
- Utilisation de la Conversion API et des données utilisateurs pour le suivi des performances.
- Difficulté croissante à remonter les visiteurs uniques sans cookies tiers.
- Solutions alternatives comme les cookies first-party et les user IDs, mais avec des limites.
2024, un peu plus de chaos
L'année 2024 s'annonce comme une période tout aussi complexe pour les marketers et les data analysts. En effet, l'entrée en vigueur du Digital Markets Act risque de générer de nouvelles plaintes, tout en ouvrant la voie à de nouvelles opportunités de concurrence et en enrichissant encore plus le paysage de la data (média et site-centric). On pense alors aux plateformes de simplification du server-side tel que Addingwell ou les CDP (Customer Data Platform) tel que Segment qui devrait faciliter le quotidien des marques d’un point de vue technique et apporter un impact positif sur les performances médias.
Parallèlement à cela et beaucoup plus concrètement, il est désormais indispensable d'être plus informé que jamais sur l'éventail croissant de ce que nous appelons les “briques technologiques” des plateformes que l’on utilise. CAPI, Enhanced Conversions, Consent Mode et consorts sont autant de fonctionnalités qu’il est quasiment impératif pour chaque annonceur de déployer pour augmenter la quantité et la qualité des données qui sont remontées dans les plateformes.
Voici les sujets data qui viendront ponctuer principalement votre année :
Le server-side
Le tracking server-side représente une évolution majeure dans le domaine du suivi des données en ligne, offrant une série d'avantages significatifs pour les entreprises et les marketeurs. Contrairement au tracking traditionnel côté client, où les données sont collectées par le navigateur de l'utilisateur et envoyé au partenaire, le tracking server-side implique que les données transitent du navigateur à un serveur qui va ensuite transmettre la donnée au partenaire.
Confidentialité des données
L'un des principaux avantages du tracking server-side réside dans sa capacité à améliorer la sécurité et la confidentialité des données. Via cette méthode, il est donc possible de filtrer les données qui seront ensuite passées à la plateforme ou à l’inverse de l’enrichir en faisant appel à des données disponibles sur d’autres bases.
Remontée des données
Un autre avantage clé du tracking server-side est sa capacité à contourner les restrictions croissantes imposées par les navigateurs en matière de suivi des cookies tiers. Avec les changements imposés par les navigateurs que nous avons vu plus haut, le server-side offre une solution viable pour continuer à collecter des données de manière fiable, même lorsque les cookies tiers sont bloqués ou supprimés.
CAPIs
Il ouvre aussi la voie aux Conversion API de multiples plateformes médias (Meta, Linkedin, Tiktok, Snapchat,…). Cela offre non seulement une meilleure sécurité et confidentialité des données, mais également une mesure plus précise des conversions, en évitant les pertes liées au blocage des cookies tiers ou aux limitations des navigateurs.
💡 Ceci n’est plus vrai depuis qu’Apple a fait évoluer Safari en fin 2023 pour limiter ce processus. Cela reste donc néanmoins utile pour les Ad-blockers
Rapidité et performance
De plus, le tracking server-side présente des avantages en termes de performance et de fiabilité. En déplaçant la collecte de données vers le serveur, les entreprises peuvent réduire la charge de traitement sur les navigateurs des utilisateurs.
Concrètement, vous avez peut être déjà vu le Page Speed Insights (l’outil d’analyse de la vitesse de chargement de Google) vous indiquez que votre GTM prend trop de temps à charger les scripts qui sont dedans ? Le server-side est une solution à cela puisque vous déplacez une grande partie de votre tracking dans un écosystème à part du navigateur de l’utilisateur.
💡 Des solutions visant à simplifier le déploiement de GTM server-side se développent tel qu’Addingwell
La donnée utilisateur
Elle était déjà le nerf de la guerre pour les marques mais elle devient une donnée à partager avec ses partenaires pour mieux remonter les conversions. Et lorsqu’on parle de donnée utilisateur, on parle rarement d’ID mais plutôt de donnée personnelle tel que l’email ou le numéro de téléphone (crypté évidemment). Sacré paradoxe vous me direz puisqu’on passe d’un cookie à de la donnée personnelle qui est transmise.
Cette méthode est respectueuse du RGPD puisque les plateformes qui reçoivent vos données (par exemple Google) les reçoivent hachées (ou les hachent pour vous) et ne font que processer la donnée. Si elles identifient que l’email haché est matché dans leur base, alors l’information est prise en compte, sinon, l’email haché est supprimé et non intégré dans la base.
1/ Le suivi avancé des conversions (et ses synonymes)?
Google a sorti une fonctionnalité nommée Enhanced Conversions dans la même veine que la Correspondance avancée des événements de Meta. Son fonctionnement est très simple, dès lors que l’email ou le numéro de téléphone (entre autre donnée personnelle exploitable) est disponible dans la navigation de l’utilisateur, cette donnée est collectée et transmise pour permettre à Google et Meta de mieux identifier les utilisateurs.
Imaginez un utilisateur qui voit votre publicité sur Youtube mais ne clique pas sur le lien. Il vient ensuite sur votre site pour acheter votre produit. Normalement, Google ne saurait pas rattacher cet utilisateur à la publicité qu’il a vu. Lors de la conversion, vous collectez son adresse email et la transféré à Google qui va être capable de rattacher la conversion à la vue de la publicité.
Cette méthode va donc vous permettre de remonter davantage de données nécessaires à la bonne optimisation de votre compte mais attention tout de même puisqu’elle va très largement favorisé le post-impression et le post-clic et beaucoup moins les conversions directes.
Comment déployer le suivi avancé des conversions ?
Automatiquement :
Dans ce cas, la balise va “écouter” le site et récupérer les données utilisateurs lorsqu’elles sont disponibles.
💡 Nous ne recommandons cette méthode qu’au démarrage dans l’espoir d’avoir un taux de correspondance élevé ce qui est rarement le cas. De plus, cela laisse beaucoup de latitude aux balises pour collecter les données et vous pourriez avoir envie de limiter cela par souci de confidentialité.
Manuellement :
Dans ce cas, vous décidez quand et où les données peuvent être collectées. Cela aura typiquement lieu à l’inscription de l’utilisateur, lorsqu’il se connecte ou qu’il effectue un achat.
2/ Maillage CRM vers plateforme média
Pour les adeptes de Salesforce, le connecteur SF vers Google Ads existe depuis longtemps et est un privilège tant il simplifie la transmission des données entre les deux géants du web. Si vous êtes une marque pour qui la lead-gen est un élément central et où la qualité des leads joue grandement dans le processus de vente (ce qui devrait être le cas de tous), alors il est intéressant de pouvoir indiquer à Google que les leads qu’il génère sont de plus ou moins bonne qualité.
Cette méthode s’avère toujours payante puisqu’elle vient faire le pont entre marketing et sales. Votre équipe sales change le statut des pistes en opportunités et en win et cette information est retransmise à Google Ads permettant à votre account manager de piloter en fonction des campagnes qui génère du bon lead. Cela se complexifie un peu lorsque le process de vente est long mais cela apporte une vision bien plus précise de votre performance et permet de passer d’un CPA (coût par acquisition) à du coût par opportunité ou coût par win.
De plus, là où un lead généré sur votre site ne peut pas nécessairement avoir de valeur, une opportunité ou un win peut avoir une valeur en fonction des échanges du sales avec celle-ci. Par exemple, une méthode régulièrement utilisée par les sales est la suivante :
CA envisagé = Devis de l’opportunité x probabilité de signature
Client 1 : 100K€ de devis x 70% de chances de signature = 70K€
Cette valeur peut alors être transmise côté média comme valeur de conversion permettant à l’algorithme de passer de logiques d’optimisation à la conversion ou au tCPA à des objectifs de valeur de conversion ou de ROAS.
Comme vu plus haut, cette méthode est facilement déployable avec Salesforce mais des connecteurs avec Zapier permettent de le déployer pour d’autres CRM. Il est possible de travailler avec un bon vieil import de fichier Excel ou Spreadsheet automatisé aussi.
3/ La donnée d’entreprise pour la lead-gen B2B avec GetQuanty :
En 2024, GetQuanty se profile comme une solution incontournable à exploiter pour les entreprises soucieuses de maximiser leurs opportunités commerciales. En effet, cette plateforme offre la capacité unique d'identifier les utilisateurs visitant les sites web et de déterminer pour quelle marque ils travaillent. Cette fonctionnalité précieuse permet aux équipes commerciales de développer des stratégies avancées en matière de vente en établissant des liens pertinents avec les prospects identifiés.
De plus, en combinant ces données avec des tactiques d'emailing ou des campagnes LinkedIn ciblées, GetQuanty offre une approche holistique pour générer des leads qualifiés et accroître l'efficacité des initiatives marketing et commerciales. En tirant parti de ces capacités, les entreprises peuvent renforcer leur pipeline de ventes et améliorer leur ROI marketing de manière significative.
Pour une marque en B2B dont le taux de conversion moyen du web est de 2%, cette marque n’identifie pas 98% des entreprises qui viennent la visiter. Le scoring et l’identification chez GetQuanty permettent de se projeter sur les entreprises les plus chaudes et ainsi de trouver une approche de communication adaptée pour capter la marque et le décideur.
4/ La CDP (Customer Data Platform) :
On l’aime bien mais on en parle encore trop peu . Là où la DMP agrégeait un volume de données considérables sur la partie média, la CDP recense toutes les données liées aux utilisateurs d’une marque permettant de faire parler les outils entre eux et d’enrichir les données à différents moments du parcours.
Quelques cas d’usage que nous trouvons intéressants avec les CDP :
- Remonter les données de récurrence d’achat notamment pour les abonnements
- Partager les données sur l’utilisateur au plateforme notamment via des appels en server-side
- Créer des stratégies multicanales bien plus complètes
- Travailler sur le CRO (Conversion Rate Optimisation) et la personnalisation de l’expérience utilisateur
- Mettre en place une base de connaissance pour un groupe multi-marques
La Customer Data Platform est donc une solution encore méconnue mais qui tend à se développer car elle répond à deux gros enjeux :
- L’omnicanalité et le partage des données entre les différents partenaires tout en gardant la main sur ce qui est transmis
- L’orientation user-centric avec un gros potentiel en ce qui concerne l’expérience utilisateur personnalisée
Point important tout de même, il n’est pas nécessaire d’avoir une CDP pour mettre en place ces sujets mais la CDP viendra faire la différence lorsque vous cumulerez ces besoins et que vous aurez besoin de performance à grande échelle.
En résumé :
- Contexte de 2024 :
- Entrée en vigueur du Digital Markets Act, prévoyant des conséquences à la fois judiciaires et concurrentielles.
- Émergence de nouvelles technologies simplifiant le server-side, comme Addingwell et les Customer Data Platforms (CDP), promettant des gains techniques et des améliorations des performances médias.
- Nécessité d'être informé sur les outils technologiques :
- Importance accrue de la connaissance des briques technologiques disponibles pour les marketeurs et les data analysts.
- Avantages du tracking server-side :
- Confidentialité des données : Permet un filtrage et une sécurisation des données collectées, en les transférant directement depuis le serveur.
- Contournement des restrictions des navigateurs : Évite les blocages ou suppressions des cookies tiers imposés par les navigateurs, assurant une collecte fiable des données.
- Utilisation des Conversion APIs (CAPIs) : Ouverture à des fonctionnalités avancées comme la Conversion API de Meta, garantissant une mesure précise des conversions sans dépendre des cookies tiers.
- Rapidité et performance : Réduit la charge de traitement sur les navigateurs des utilisateurs, améliorant ainsi la vitesse de chargement des pages et la fiabilité de la collecte de données.
- Utilisation de données utilisateurs :
- Avantages du suivi avancé des conversions : Permet une mesure plus précise des conversions et un suivi efficace des parcours utilisateurs, en exploitant des données personnelles comme l'email ou le numéro de téléphone.
- Intégration CRM - Plateformes médias : Facilite la transmission des données entre les CRM et les plateformes médias, offrant une meilleure compréhension de la qualité des leads et des performances publicitaires.
- Rôle des Customer Data Platforms (CDP) : Offre une centralisation des données utilisateurs pour une gestion omnicanale et une personnalisation de l'expérience utilisateur, répondant ainsi aux enjeux d'orientation user-centric et d'omnicanalité.
Conclusion
2024 sera une année charnière (comme chaque année finalement) dans le paysage de la data, avec toujours plus de complexité mais aussi quelques opportunités. Dans la même veine que les questions d’énergie qui sont discutées au quotidien dans les médias, la donnée a encore plus de valeur mais elle est de plus en compliquée à générer et nécessite les compétences techniques et le socle technologique adapté. Les évolutions réglementaires telles que l'entrée en vigueur du Digital Markets Act et la fin des cookies tiers obligent les entreprises à repenser leurs stratégies de collecte et d'utilisation des données.
Dans ce contexte, l’émergence de nouvelles briques technologiques telles que le server-side, les Conversion APIs et les Customer Data Platforms devient essentielle pour assurer la confidentialité des données, contourner les restrictions des navigateurs (et pas du RGPD) et exploiter au mieux les informations utilisateur. Ces avancées offrent non seulement une meilleure protection de la vie privée, mais aussi des opportunités d'optimisation des performances marketing et commerciales.
Il est crucial pour les entreprises de rester informées sur les dernières avancées technologiques et de développer une compréhension approfondie des outils disponibles. En tirant parti de ces innovations et en adoptant une approche centrée sur l'utilisateur, les entreprises peuvent renforcer leur compétitivité, améliorer leur ROI et s'adapter efficacement à un paysage data en constante évolution.
