Anonymisation des données : enjeux, méthodes et impact en app marketing

Qu’est-ce que l’anonymisation des données ?

Définition

L’anonymisation des données consiste à transformer des données personnelles de manière irréversible, afin qu’elles ne puissent plus être rattachées à une personne physique identifiable. Contrairement à la pseudonymisation, aucune réidentification n’est possible.

Contexte

Depuis l’entrée en vigueur du RGPD en Europe et d’autres lois similaires (comme le CCPA en Californie), les entreprises doivent minimiser l’utilisation des données personnelles et garantir leur protection. L’anonymisation est donc une réponse aux obligations de conformité tout en permettant une certaine exploitation des données.

Quelles sont les données à anonymiser ?

Identifiants techniques

• IDFA (iOS) et GAID (Android) : identifiants publicitaires uniques
• Adresse IP : identifie l’appareil et la localisation
• Identifiant de device (IMEI, MAC address, etc.)

Données personnelles

• Nom, prénom
• Adresse e-mail
• Numéro de téléphone
• Adresse postale

Données de localisation

• Coordonnées GPS
• Historique de localisation
• Adresse IP géolocalisée

Données comportementales

• Historique de navigation ou d’utilisation de l’app
• Logs d’achats ou d’événements in-app
• Interactions publicitaires individuelles (clics, impressions, conversions)

Données sensibles

• Informations de santé
• Données financières ou de paiement
• Données biométriques

Pourquoi l’anonymisation des données est essentielle en app marketing ?

L’anonymisation des données présente un enjeu crucial pour les app marketeurs dans le cadre de la conformité des campagnes marketing, mais aussi à un niveau plus global.

Conformité aux réglementations sur la vie privée

Dans le cadre des réglementations RGPD et CCPA, il en va de la pérennité de toute l’organisation de respecter ces normes sous peine de sanctions légales et d’amendes. Respecter cette législation permet ainsi d’opérer légalement, même dans un contexte sans consentement explicite, selon le type de données collectées et leur traitement.

Protection des données personnelles

L’anonymisation des données supprime tout risque de réidentification des utilisateurs, ainsi que la fuite de leurs données. Cela permet de limiter les abus et usages non autorisés des données utilisateurs, limitant ainsi les responsabilités liées à la gestion des données personnelles. Une attention particulière est portée dans certains secteurs traitant des données dites « sensibles » comme par secteur dans le secteur de la santé, ou le secteur bancaire.

Renforcement de la relation utilisateur

Dans un univers où la confidentialité prime, respecter la vie privée des utilisateurs a un impact non négligeable sur la confiance des utilisateurs envers l’application et la marque. Ainsi, valoriser la transparence et l’éthique permet de renforcer le lien des app developers avec leurs audiences et éventuellement accroître les revenus sur le long terme.

Réduction du besoin de consentement explicite

Certaines analyses ne nécessitent pas le consentement des utilisateurs sous réserves qu’elles soient suffisamment anonymisées, comme par exemple les données de navigation. En ne demandant pas le consentement des utilisateurs, on génère moins de frictions à l’onboarding ou à l’usage de l’application, favorisant aussi la rétention.

Analyse et partage facilités

Anonymiser les données permet d’accéder à des analyses statistiques robustes, créant ainsi des ponts avec les partenaires marketings (Agences, DSP, MMPs, CDPs) sans compromettre la confidentialité, afin d’assurer des campagnes marketing fluides et performantes.

Adaptation aux nouvelles règles des plateformes

Anonymiser les données revient également à répondre aux nouveaux enjeux de privacy ordonnés par Apple (App Tracking Transparency) et Android Privacy Sandbox, en encourageant les annonceurs à adopter des méthodes d’attribution alternatives comme les modèles probabilistes ou le SKAN.

Comment anonymiser les données ?

Il existe plusieurs permettant permettant de rendre les utilisateurs non identifiables aux yeux des acteurs publicitaires. Voici quelques solutions :

Masquage des données

Le masquage remplace les données sensibles par des caractères aléatoires ou des valeurs fictives (ex. : remplacer un email par “xxxxx@xxxxx.com”). Idéal pour les environnements de test. Il s’agit également d’une des méthodes les plus répandues et sécurisantes.

Pseudonymisation des données

Il s’agit du remplacement d’un identifiant direct (ex. : nom) par un pseudonyme. Elle réduit le risque mais n’est pas une anonymisation des données complète car la réidentification reste possible via une clé.

Généralisation des données

Cette technique consiste à réduire la précision d’une donnée (ex. : remplacer “Paris, rue X” par “Île-de-France”). Utile pour les analyses de tendances régionales.

Permutation

Les données sont mélangées entre les utilisateurs. Par exemple, on échange les identifiants de localisation de plusieurs utilisateurs pour brouiller les pistes.

Quelle méthode choisir et dans quelles situations ?

Quels défis cela engendre-t-il pour les marketeurs ?

Il va de soi que l’anonymisation des données pose des défis aux marketeurs qui ont moins d’informations pour alimenter leurs stratégies marketing.

Perte de granularité et de personnalisation

Avec l’anonymisation des données, il devient impossible de cibler ou recibler individuellement un utilisateur, offrant ainsi moins d’options de personnalisation des messages publicitaires ou de l’expérience utilisateur. Le potentiel des stratégies basées sur les données comportementales est ainsi drastiquement réduit (retargeting dynamique).

Difficultés de mesure de la performance

L’attribution des conversions se complexifie voire devient impossible sans les identifiants historiques comme l’IDFA ou le GAID, brouillant ainsi la visibilité sur le parcours utilisateur complet. Il est nécessaire de trouver des méthodes d’attribution alternatives comme le SKAN, les modèles probabilistes ou bien encore le Marketing Mix Modeling.

Ressources techniques supplémentaires

L’anonymisation des données requiert des ressources et des compétences techniques. En effet, les équipes data ont besoin d’outils robustes et fiables pour répondre à la complexité dans la gestion de flux de données (collecte, traitement, stockage et partage). Cela implique également de métamorphoser les processus d’analyse ou de reporting ce qui peut avoir un impact sur l’efficacité des équipes.

Moins de réactivité dans l’optimisation

Recueillir les feedbacks deviennent plus longs ce qui impact la performance des campagnes car les marketeurs peuvent avoir des difficultés à identifier les signaux faibles ou les canaux à fort potentiel en temps réel.

Enjeux organisationnels et stratégiques

Les stratégies data-driven traditionnelles ont moins d’impact qu’auparavant obligeant ainsi les équipes marketing à adopter une stratégie marketing globale, c’est-à-dire, passer d’un ciblage ultra-personnalisé à une approche plus contextuelle ou segmentée.

Quelles solutions pour assurer la performance des campagnes marketing ?

Si la nécessité d’anonymiser les données posent des limites à la performance des stratégies marketing, il est toutefois possible de tirer son épingle du jeu, voici comment :

Travaillez avec des données agrégées

Plutôt que d’avoir recours aux données individuelles, il est possible de travailler les insights statistiques qui permettent de regrouper les utilisateurs par cohortes ou groupes d’audience pour suivre les tendances globales. On va pouvoir analyser par exemple le taux de rétention 7J ou la LTV moyenne afin de prédire les futurs achats potentiels.

Intégrez des outils privacy-first

Chez Addict Mobile, nous recommandons chaudement de vous équiper d’un MMP compatible SKAN / Privacy Sandbox, comme Adjust, Appsflyer ou Singular. Cela vous permettra d’accéder à des outils de BI fiables qui prennent en compte les contraintes d’anonymisation et les règles RGPD.

Adoptez des méthodes d’attribution alternatives

Qui dit données anonymisées, dit moins d’informations sur le parcours utilisateurs. Dans ce contexte, il est absolument crucial d’adopter de nouvelles méthodes d’attribution. Par exemple, le Marketing Mix Modeling va permettre de mesurer l’impact global des campagnes marketing malgré l’absence d’identifiant. Effectuer des tests incrémentaux est également une solution pertinente pour isoler l’impact réel d’une campagne sur un groupe vs. un groupe de contrôle.

Utilisez la contextualisation

Miser sur le ciblage contextuel, basé sur le type d’application, la catégorie, ou encore le moment de la journée permet de mieux adresser les audiences. Cette technique de ciblage permet de s’adapter aux signaux disponibles à partir du device, sans pour autant identifier l’utilisateur.

Capitalisez sur les données first-party

Les données first-party, données partagées par les utilisateurs avec leur consentement éclairé, permet bien évidemment de collecter un certain nombre d’informations précieuses pour les équipes marketing. Encourager la création de compte, les logins, les opt-ins intelligents sont tout autant de techniques permettant de favoriser cela. Résultat ? L’activation de données ultra-pertinentes dans des environnements sécurisés (CRM, campagnes d’owned média, etc…).

Créez des expériences publicitaires engageantes

Dans ce contexte d’accès réduit aux données utilisateurs, l’impact de la créativité est d’autant plus important pour compenser le manque de ciblage ultra-précis. Pour cela, n’hésitez pas à tester différentes approches créatives à grande échelle via des outils d’automatisation de la production (tels que Creathor). N’hésitez pas à diversifier les formats, les approches créatives, les concepts pour réduire l’ad fatigue.

Collaborez étroitement avec ses partenaires

Seul on va plus vite, mais à plusieurs on va plus loin ! Travailler main dans la main avec les DSP, les Ad Networks et Publishers vous permettra de maximiser l’efficacité de vos campagnes dans un contexte d’accès réduit aux données utilisateurs. Pour ce faire, il s’agira de bien négocier les clauses de partage de données et surtout de s’assurer de respecter les réglementations.

Conclusion

L’anonymisation des données n’est pas une contrainte, mais une opportunité d’innover tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Pour les marketeurs, cela implique de revoir certaines pratiques, mais aussi d’adopter des outils et des approches plus responsables et stratégiques. Car demain, la performance passera aussi par la confiance.