Quand la performance rencontre la protection des données
Depuis l’annonce de la fin des cookies tiers, les entreprises sont confrontées à une remise en question profonde de leurs pratiques en stratégie de marché. Comment continuer à créer des expériences personnalisées, suivre l’impact des campagnes et mesurer efficacement la performance tout en respectant les exigences du RGPD et les attentes croissantes des clients en matière de confidentialité ?
Face à ce défi, une solution technologique prend de l’ampleur : les Data Clean Rooms. Ces environnements sécurisés permettent aux marques et organisations de valoriser leurs données en toute conformité, en facilitant des collaborations interpartenariales tout en protégeant la vie privée des individus. Pour beaucoup d’acteurs, elles représentent une nouvelle voie pour tirer parti de la donnée sans mettre en péril la confiance des consommateurs, qui reste aujourd’hui un levier central de performance marketing.
Mais les Clean Rooms sont-elles réellement la solution miracle ? Et comment les intégrer efficacement dans les processus métiers pour analyser les données clients sans les exposer ?
Data Clean Room : définition concrète
Une Data Clean Room est un espace sécurisé dans lequel plusieurs acteurs peuvent croiser leurs données à des fins d’investigation marketing ou commerciale, sans jamais échanger directement ces données sensibles. Chaque entité conserve la propriété de ses informations. Ces données sont transformées pour empêcher toute réidentification (pseudonymisation, hash, anonymisation partielle) et analysées selon des règles définies en amont. Les requêtes et traitements sont limités, audités et contrôlés pour éviter toute dérive.
Prenons un exemple opérationnel : une enseigne de retail souhaite savoir si une campagne vidéo diffusée sur YouTube a généré plus de visites sur son site. Grâce à la Clean Room de Google (comme Ads Data Hub ou PAIR), elle peut injecter ses données CRM pseudonymisées. Google injecte de son côté les données d’exposition à la campagne. L’étude croisée permet à l’entreprise d'obtenir une mesure précise et fiable de la performance, sans jamais révéler l’identité des personnes concernées.
Autre exemple : Imaginons une marque de cosmétique souhaitant cibler ses consommatrices premium sur Amazon. Grâce à Amazon Marketing Cloud, elle peut créer des segments d’audience à partir de son CRM, les analyser en fonction des données d’achat d’Amazon, et lancer des campagnes publicitaires ultra ciblées. L'ensemble de l'opération est réalisé sans jamais transférer la moindre donnée personnelle entre les deux entités. Pourtant, la valeur générée est significative et mesurable, puisque la marque peut comparer les résultats obtenus avant et après l’activation.
Ce type de traitement de la donnée, longtemps permis par les cookies, est désormais réalisé dans un cadre éthique et respectueux de la réglementation, où la transparence et la sécurité ne sont plus négociables.
Ce fonctionnement permet non seulement de créer des campagnes plus efficaces, mais aussi de réconcilier différents jeux de données (online/offline, média/CRM) de manière responsable. C’est une manière de créer de la valeur par la donnée tout en respectant le cadre légal et la confiance des utilisateurs.
Une compatibilité naturelle avec le RGPD, sous conditions
Les Data Clean Rooms sont conçues pour intégrer nativement les principes du RGPD. Elles encouragent la minimisation des données, le contrôle rigoureux des accès, la traçabilité des opérations, et surtout l’utilisation d’informations à des fins d’analyse statistique uniquement, dans un format agrégé et non identifiable.
Mais attention : la conformité RGPD repose aussi sur les bases légales utilisées (comme le consentement ou l’intérêt légitime), la transparence envers les utilisateurs, la documentation des traitements, et la durée de conservation des données. En d’autres termes, la technologie est un facilitateur, mais elle ne remplace pas une gouvernance claire et solide.
Pour cela, chaque organisation doit impliquer ses équipes juridiques, data et IT dès le démarrage du projet. C’est ce qui a permis, par exemple, à un acteur du secteur bancaire d’utiliser une Clean Room pour mesurer l’efficacité d’une campagne d’acquisition client sur Meta, en respectant scrupuleusement la réglementation. La mesure d’attribution s’est faite sur des individus anonymisés, avec une segmentation précise par canal, tout en garantissant la confidentialité des informations personnelles et en fournissant aux équipes marketing des insights activables.
Analyse, activation, mesure : les usages métiers
Les Clean Rooms ne se limitent pas à des projets expérimentaux. Elles trouvent leur place dans de nombreux cas d’usage métiers, et s’intègrent naturellement dans les outils et les objectifs quotidiens des entreprises.
Les directions marketing peuvent y mesurer la =f réelle de leurs actions publicitaires, même en environnement multi-plateformes. Les équipes CRM peuvent analyser le comportement de leurs audiences en fonction de leur exposition média. Les pôles data peuvent construire des modèles de lookalike plus pertinents, en combinant leur base de clients avec les données d'acteurs partenaires. C’est une manière de passer d’une vision fragmentée à une analyse intégrée, sans jamais compromettre la confidentialité.
Prenons l’exemple d’un spécialiste du tourisme souhaitant créer des profils similaires à ses voyageurs long-courrier. Grâce à une Clean Room interopérable (type Infosum), il peut analyser des comportements agrégés provenant d’un média partenaire et activer des campagnes sur des profils proches. L’organisation améliore ainsi la performance de ses actions publicitaires tout en réduisant le coût d’acquisition – sans jamais échanger une seule donnée sensible.
Autre exemple, dans le retail : une chaîne de magasins a utilisé une Clean Room pour croiser les expositions publicitaires mobile avec les passages en caisse issus du programme de fidélité. Cette évaluation de l’efficacité offline a montré que les consommateurs exposés dépenseraient en moyenne 20 % de plus. Une telle mesure n’aurait pas été possible dans un cadre classique sans prendre de risques vis-à-vis du RGPD. On voit ici à quel point la donnée, correctement exploitée, devient un levier de performance mesurable.
Quels critères pour choisir sa Clean Room ?
Toutes les Clean Rooms ne se valent pas. Avant d’intégrer ce type de solution dans sa stratégie data-marketing, il est essentiel de définir ses objectifs d’analyse et de mesure, puis de comparer les offres disponibles selon plusieurs critères :
- Type de données compatibles (CRM, navigation, transactionnel, offline…)
- Capacité à croiser les données de différents partenaires
- Fonctionnalités disponibles : étude statistique, suivi de l’attribution, activation d’audience…
- Niveau de protection des données personnelles (pseudonymisation, agrégation, audit des accès)
- Simplicité d’intégration dans l’environnement technologique existant
- Interopérabilité avec les plateformes médias utilisées
Par exemple, une organisation qui travaille principalement avec Meta et Google pourra s’orienter vers leurs Clean Rooms natives. À l’inverse, un acteur multisectoriel préférera une solution indépendante et interopérable comme Snowflake, Habu ou Infosum.
L’enjeu n’est pas seulement technologique : il s’agit de choisir un outil qui s’aligne avec les cas d’usage prioritaires, les ressources internes disponibles et les exigences de conformité. Un mauvais choix peut limiter les capacités d’analyse et de mesure, tandis qu’une solution adaptée crée de la valeur rapidement.
Vers une culture de la donnée plus collaborative ?
Les Clean Rooms ne sont pas qu’un outil de plus dans la boîte à outils des directions data ou marketing. Elles incarnent un changement de paradigme profond dans la manière de manipuler, croiser et exploiter les données personnelles.
En rendant possible des collaborations entre acteurs sans échange de fichiers bruts, elles encouragent une approche plus responsable de la donnée, fondée sur la transparence, la sécurité et la confiance. C’est un véritable nouveau standard de collaboration data, qui remplace la logique du partage par celle de l'évaluation contrôlée.
Elles invitent aussi à casser les silos : entre les équipes marketing et IT, entre les partenaires technologiques, entre les marques et leurs écosystèmes. Ce modèle de collaboration encadrée, basé sur des objectifs d'investigation partagés, ouvre la voie à une culture data plus éthique, plus stratégique et plus durable.
À long terme, les Clean Rooms pourraient devenir le socle d’un nouveau standard de collaboration autour de la donnée, où la protection de la vie privée n’est plus un frein à la performance, mais un catalyseur de valeur. C’est une vision ambitieuse, mais déjà en marche.
En conclusion : une stratégie data responsable et performante
Les Data Clean Rooms incarnent une nouvelle manière de penser la collaboration autour de la donnée. Elles permettent de créer des investigations riches, de mesurer l’impact des actions marketing et de valoriser les données de manière éthique. Ce ne sont pas des outils magiques, mais elles représentent un véritable changement de paradigme.
Pour les entreprises, il s’agit de transformer une contrainte réglementaire en opportunité stratégique. Et pour les clients, c’est la garantie que leur donnée est utilisée avec respect, transparence et sécurité.
Chez skiils, nous accompagnons les entreprises dans la mise en œuvre de Clean Rooms : cadrage des cas d’usage, sélection des plateformes, intégration technique, gouvernance et conformité. Notre approche repose sur une conviction forte : l’exploitation intelligente de la donnée client est le moteur de la performance, à condition qu’elle soit encadrée par des principes clairs.
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Questions fréquentes
Les Data Clean Rooms sont-elles conformes au RGPD ?
Oui, à condition qu’elles soient mises en œuvre dans le respect des obligations légales. Elles permettent de limiter l’accès aux données personnelles via la pseudonymisation, l’agrégation, la limitation des finalités et la traçabilité. En revanche, il reste indispensable de définir une base légale claire, d’informer les personnes concernées, et d’encadrer les relations partenaires via des clauses contractuelles et un suivi continu.
Que peut-on faire avec une Data Clean Room ?
Les cas d’usage sont variés et vont bien au-delà de la simple évaluation publicitaire :
- Mesurer l’efficacité des campagnes sur différents canaux,
- Analyser le comportement client en croisant données CRM et média,
- Créer des segments d’audience activables pour affiner les opérations promotionnelles,
- Réaliser des analyses d’attribution avancées,
- Identifier des jumeaux statistiques (lookalikes) pour l’acquisition.
Ces usages permettent aux organisations de transformer leurs données en leviers opérationnels concrets, tout en restant conformes.
Quelle est la différence entre une Clean Room et une CDP ?
Une CDP (Customer Data Platform) centralise et unifie les données client internes à une organisation afin d’optimiser la connaissance et l’activation. Une Data Clean Room, elle, permet d’effectuer des investigations croisées entre plusieurs entités, tout en garantissant que les données personnelles ne sont ni partagées ni exposées.
Les deux solutions sont donc complémentaires : la CDP renforce la connaissance client interne, tandis que la Clean Room ouvre la voie à des collaborations externes sécurisées.
Est-ce compliqué à mettre en place ?
Non, si l’on démarre avec un cadrage clair. Le plus important est de :
- disposer de données de qualité (CRM, transactions, logs…),
- identifier un cas d’usage métier prioritaire,
- sélectionner la plateforme adaptée,
- aligner les parties prenantes : marketing, data, IT, juridique.
Certaines Clean Rooms nécessitent des compétences techniques (SQL, data engineering), d’autres proposent des interfaces no-code accessibles aux métiers, ce qui permet une montée en puissance progressive.
Qui utilise déjà des Clean Rooms ?
On retrouve des Clean Rooms dans de nombreux secteurs :
- la grande distribution (pour mesurer le drive-to-store),
- la banque/assurance (pour croiser média et ouverture de compte),
- la santé (pour l’analyse anonymisée d’études multi-centres),
- les telcos (pour le ciblage sans cookie tiers),
- le luxe et l’hôtellerie (pour l’acquisition premium multicanal).
Ces exemples montrent que l’adoption est déjà bien engagée et qu’il ne s’agit pas d’une tendance expérimentale, mais d’un mouvement structurel.
Quelle Clean Room choisir ?
Tout dépend de vos objectifs :
- cas d’usage prioritaires (tracking, ciblage, activation…),
- partenaires avec lesquels vous souhaitez collaborer,
- contraintes technologiques (cloud, data warehouse, outils analytics),
- exigences en matière de gouvernance et de sécurité.
Exemples :
- Google Ads Data Hub pour des analyses Google-centric,
- Meta Advanced Analytics pour la performance sur Facebook/Instagram,
- Infosum ou Habu pour des environnements multi-partenaires interopérables.
Le choix doit toujours être guidé par la valeur métier attendue.
Une Clean Room permet-elle de cibler les clients individuellement ?
Non. Par définition, une Clean Room empêche toute réidentification. Les analyses sont agrégées, et les segments ne sont exportables que s’ils respectent certaines conditions (ex. : minimum de 100 utilisateurs). Cela garantit la conformité tout en rendant possible l’activation d’audiences anonymisées.
Est-ce que je perds le lien avec mes clients ?
Non. La Clean Room ne remplace pas la relation directe. Elle permet simplement de valoriser vos données first-party de façon éthique dans un cadre de collaboration. L’objectif n’est pas d’externaliser, mais de mieux exploiter les signaux que vous détenez déjà pour créer plus de valeur dans vos interactions.
Peut-on utiliser une Clean Room avec une base de clients non consentis ?
Seulement si une base légale alternative au consentement est clairement justifiée, comme l’intérêt légitime. Cela dépend du pays, de la nature des données, du traitement envisagé et de l’information donnée à l’utilisateur. En cas de doute, l’avis du DPO est indispensable.
Peut-on activer les données depuis une Clean Room ?
Certaines plateformes le permettent, mais avec des restrictions. On ne peut pas exporter des profils individuels ; on peut en revanche :
- créer un segment répondant à des critères précis,
- le synchroniser avec une plateforme média,
- lancer une offensive commerciale ciblée sans jamais voir les données brutes.
C’est le cas de solutions comme Amazon Marketing Cloud, Meta AEP, ou encore LiveRamp Safe Haven.
Faut-il héberger la Clean Room dans son cloud ?
Pas nécessairement. Certaines Clean Rooms sont proposées en SaaS, d’autres peuvent être hébergées dans votre cloud privé (Snowflake, Databricks…). Le choix dépend de votre niveau d’exigence en matière de contrôle, sécurité, souveraineté et intégration technique.
Est-ce qu’une Clean Room nécessite un partenaire externe ?
Oui, précisément parce que l’intérêt d’une Clean Room réside dans la mise en relation de données entre plusieurs entités. Cela peut être un partenaire média, un retailer, une régie, un éditeur, ou même une autre filiale de votre groupe. Définir les règles de collaboration est essentiel pour instaurer la confiance et maximiser la valeur créée.
Une Clean Room remplace-t-elle les cookies tiers ?
Pas totalement, mais elle en est une alternative stratégique. Les cookies permettaient le ciblage et la quantification des actions entre sites. Aujourd’hui, la Clean Room permet des analyses plus qualitatives, basées sur des données first-party ou déterministes, dans un cadre sécurisé. À terme, elles devraient devenir un pilier des stratégies cookieless.
Est-il possible de mesurer le ROI d’une campagne avec une Clean Room ?
Oui. C’est même l’un des usages principaux. En croisant des données d’exposition média avec des données transactionnelles ou de conversion, on peut obtenir des insights très précis sur :
- le taux de conversion post-clic ou post-impression,
- la répartition par canal ou segment,
- l’impact sur le panier moyen ou la fidélisation.
La Clean Room permet ainsi une mesure fiable et documentée de la performance marketing.
Une Clean Room permet-elle de réconcilier les données online et offline ?
Absolument. C’est l’un de ses atouts majeurs. Vous pouvez, par exemple :
- croiser des données de navigation web avec des achats en magasin,
- relier des impressions publicitaires à des visites physiques,
- analyser l’impact d’une campagne drive-to-store.
Le tout, dans un cadre respectueux de la vie privée et validé juridiquement.
Quels métiers sont concernés par les Clean Rooms ?
Plusieurs fonctions sont directement impliquées :
- Marketing : pour la mesure, le ciblage, l’activation,
- Data & Analytics : pour la modélisation, l’intégration et l’analyse,
- Conformité / DPO : pour encadrer juridiquement les traitements,
- IT & Architecture : pour l’intégration technique et la sécurité.
Le succès d’un projet Clean Room repose souvent sur la collaboration transverse entre ces équipes. Il ne s’agit pas uniquement d’un projet technique, mais bien d’une démarche organisationnelle et stratégique.
