Données First-Party : Définition, Enjeux & Stratégies Marketing

Qu’est-ce que les données first-party ?

Définition des données 1st party

Les données first-party désignent l’ensemble des informations collectées directement par une entreprise auprès de ses utilisateurs, clients ou prospects, via ses propres canaux : site web, application mobile, CRM, programme de fidélité, service client, etc.

Ces données sont précieuses car :

• Fiables (provenant d’une source directe)
• Personnalisées
• Conformes aux réglementations (RGPD, ATT…)
• Gratuites à collecter (contrairement aux données externes)
  

Quels types de données first-party existe-t-il ?

Les données CRM

• Données socio-démographiques (âge, sexe, localisation…)
• Données de contact (email, téléphone, adresse)
• Données transactionnelles (historique d’achats, panier moyen, fréquence d’achat)
• Moments de vie (anniversaires, événements personnels)
• Opt-in / Opt-out, gestion des consentements
• Participation à un programme de fidélité
• Historique du service client

Les données comportementales

• Navigation sur un site web ou une app
• Pages consultées
• Produits ajoutés au panier
• Fonctions utilisées dans une app
• Parcours utilisateur
  

Les données d’exposition publicitaire

• Interactions avec des campagnes publicitaires
• Taux de clic
• Visionnage de vidéos
• Engagement post-clic

Comment collecter les données first-party ?

Les données first-party représentent une ressource précieuse pour les marques, à condition de savoir les collecter efficacement et de manière transparente. Dans un contexte où les utilisateurs sont de plus en plus attentifs à l’usage de leurs données, les points de collecte doivent à la fois être pertinents, utiles et apporter de la valeur à l’utilisateur.

Formulaires d’inscription et de création de compte

Les formulaires restent l’un des moyens les plus classiques pour récupérer des informations directement fournies par l’utilisateur :

• Nom
• Prénom
• Email
• Numéro de téléphone
• Préférences
• Date de naissance
• Centres d’intérêt

L’enjeu est de trouver le bon équilibre entre informations demandées et taux de conversion. Plus le formulaire est long, plus le risque d’abandon est élevé.

Applications mobiles (événements in-app)

Les apps permettent de collecter énormément de données comportementales liées à l’usage :

• Pages vues
• Temps passé
• Clics
• Parcours utilisateurs
• Fonctionnalités utilisées
• Fréquence d’utilisation
• Historique d’achats in-app
  

Toutes ces données permettent d’optimiser :

• L’expérience utilisateur
• La personnalisation des contenus
• Les campagnes de retargeting et de réengagement
  

Réseaux sociaux (via des connexions sociales)

Proposer un login via Facebook, Google, Apple ou autres plateformes sociales est un excellent moyen de collecter des données vérifiées et enrichies :

• Informations de profil
• Email vérifié
• Photos
• Centres d’intérêts
• Listes d’amis (selon autorisations)
  

C’est rapide pour l’utilisateur et souvent perçu comme pratique.

Historique d’achats online et offline

Les données transactionnelles (produits achetés, fréquence, panier moyen, méthode de paiement…) sont extrêmement riches pour analyser les comportements et construire des segments précis.

Cross-device possible si les comptes sont unifiés (ex : achat en boutique + appli mobile)

Cookies & pixels de tracking (tant qu’ils restent autorisés)

Même si les cookies tiers disparaissent, les cookies first-party restent essentiels pour suivre les comportements sur un site ou une app :

• Pages vues
• Parcours
• Abandon de panier
• Centres d’intérêt

Idem pour les pixels de tracking utilisés dans les emails ou les campagnes médias.

Feedback utilisateurs & enquêtes

Rien de plus direct que de demander l’avis de vos utilisateurs. Les questionnaires, les enquêtes de satisfaction ou les NPS (Net Promoter Score) permettent de collecter des informations précieuses :

• Problèmes rencontrés
• Attentes
• Suggestion
• Intérêt pour de nouveaux produits ou fonctionnalités

Cela montre aussi que la marque est à l’écoute.

Jeux, concours, quiz

Très utilisés dans les campagnes marketing, les jeux ou quiz permettent de collecter des données tout en engageant les utilisateurs.

Exemples de données collectées :

• Email
• Prénom
• Préférences produits
• Score au quiz
• Intention d’achat

À condition de bien expliquer les règles de collecte et d’être transparent sur l’usage des données.

Pourquoi les données first-party sont essentielles en app marketing ?

Voici pourquoi elles jouent un rôle clé dans les stratégies d’acquisition et de rétention d’utilisateurs.

Créer une relation de confiance avec l’utilisateur

La collecte de données first-party repose sur un principe simple : donner pour recevoir.

En échange de ses données, l’utilisateur attend une expérience améliorée, des contenus personnalisés ou des offres pertinentes. Cette logique renforce la relation marque-utilisateur et développe un sentiment de confiance durable, à condition de :

• Être transparent sur l’usage des données
• Proposer des avantages clairs (promos, contenus exclusifs, fonctionnalités personnalisées)
• Offrir un contrôle simple (opt-in / opt-out)

La confiance est aujourd’hui un avantage concurrentiel.

Segmenter finement ses audiences

Les données first-party permettent de construire des segments ultra-précis basés sur des critères réels et observés :

• Données socio-démo (âge, localisation, genre)
• Comportements in-app (features utilisées, fréquence, churn)
• Historique d’achats
• Engagement marketing (clics, ouvertures d’emails, interactions push)

Cette segmentation fine est indispensable pour adresser des messages pertinents et améliorer les performances des campagnes marketing (CRM, push, ads, emails…).

Personnaliser ses messages et offres

Dans un contexte mobile où l’attention est limitée, la personnalisation est un facteur clé d’efficacité. Les données first-party permettent d’adapter :

• Le contenu des notifications push
• Les messages in-app
• Les offres commerciales
• Les parcours utilisateurs
  

Exemple : un utilisateur qui consulte régulièrement des produits d’une catégorie spécifique pourra recevoir une offre ciblée sur ce segment.

Résultat : de meilleures conversions, plus de rétention ainsi qu’une meilleure satisfaction.

Optimiser ses campagnes d’acquisition & de rétention

Les données first-party enrichissent les stratégies d’acquisition et de ré-engagement via :

• Des audiences personnalisées (Custom Audiences)
• Des campagnes lookalike (utilisateurs similaires)
• Du retargeting précis et moins intrusif
• Des messages adaptés aux comportements réels

Dans un monde post-ATT et post-cookies, les annonceurs qui maîtrisent leurs propres données sont moins dépendants des plateformes publicitaires.

Analyser les comportements pour améliorer le produit

Les données first-party ne servent pas uniquement au marketing. Elles sont aussi un outil d’analyse puissant pour les équipes produit et UX. Elles permettent de :

• Identifier les points de friction dans l’app
• Comprendre les raisons d’un churn
• Détecter les fonctionnalités les plus appréciées
• Adapter le parcours utilisateur
• Prioriser les développements futurs

Une meilleure connaissance des comportements induit un produit plus performant et donc une croissance durable.

Données first-party vs données second-party et third-party

Données 1st Party vs Données 2nd Party

Les données second-party sont des données first-party issues d’un partenaire (ex : partenariat entre 2 marques partageant leurs data clients).

Données 1st Party vs Données 3rd Party

Les données third-party sont achetées à des fournisseurs externes (ex : bases de données d’audience en programmatique).

Récapitulatif :

Disparition des cookies tiers : quel impact sur les stratégies app marketing ?

Conséquence #1 — Des campagnes plus contextuelles et moins dépendantes du tracking

L’accès réduit aux données incite les marketeurs à repenser leurs stratégies pour mettre la créativité au premier plan. Ainsi, les publicités doivent être plus pertinentes en fonction du contexte (localisation, moment, device, contenu consulté) plutôt que du profil précis de l’utilisateur pour favoriser les conversions.

Conséquence #2 — Montée en puissance des environnements « loggués »

Les géants du digital (Google, Meta, TikTok, Amazon) ou les éditeurs d’apps avec une base utilisateurs connectée deviennent des environnements ultra-stratégiques. Pourquoi ? Parce qu’ils possèdent leurs propres données 1st party et peuvent offrir du ciblage performant malgré les restrictions.

Conséquence #3 — Attribution et mesure plus complexes

Avec la fin des cookies et les restrictions d’IDFA / GAID, la mesure des performances marketing évolue :

• Hausse des modèles d’attribution probabilistes
• Utilisation d’agrégats (SKAdNetwork, Privacy Sandbox)
• Analyse plus macro (incrementalité, cohortes, LTV)
• Nécessité de croiser les sources de données

Google Privacy Sandbox & App Tracking Transparency : comment tirer son épingle du jeu ?

Entre la Privacy Sandbox de Google (sur Android) et l’App Tracking Transparency (ATT) d’Apple (sur iOS), les marketers mobile évoluent désormais dans un environnement où le tracking individuel est limité, voire impossible sans consentement explicite. Pourtant, des leviers existent pour continuer à activer des campagnes performantes. L’enjeu est de repenser ses stratégies et maximiser les signaux disponibles.

Contextualisation des campagnes : miser sur le bon message au bon moment

Dans un contexte où l’identité individuelle devient floue, le contexte d’exposition d’une publicité prend une importance capitale. Il s’agit de s’appuyer sur :

• Le type d’app ou de site où est diffusée la publicité
• Le contenu consulté par l’utilisateur
• Le moment de la journée ou la localisation
• Le device ou le système d’exploitation
  

Exemple : une publicité pour une app de livraison de repas diffusée à 19h dans une app de recettes aura beaucoup plus d’impact.

Valorisation des signaux first-party : utiliser ses propres données comme moteur de performance

Avec la raréfaction des signaux tiers, les données propriétaires deviennent un levier indispensable pour :

• Créer des audiences lookalike sur les plateformes publicitaires
• Alimenter des campagnes CRM (email, push, SMS)
• Personnaliser les messages et les offres
• Améliorer le scoring d’audience et le ciblage in-app

Par exemple, un utilisateur ayant commandé une fois via l’app peut être ciblé avec une offre spéciale de réactivation dans une campagne server-side.

Création de cohortes basées sur le comportement in-app

Les logiques de cohortes prennent le relais des anciens ciblages ultra-personnalisés. Il s’agit de regrouper les utilisateurs selon des comportements communs et non des identités individuelles.

Quelques exemples de cohortes utiles :

• Nouveaux inscrits
• Utilisateurs actifs les 7 derniers jours
• Abandons de panier
• Premium vs non-premium
• Utilisateurs inactifs depuis 30 jours

Ces cohortes peuvent être exploitées dans vos campagnes d’engagement, d’upsell ou de réactivation.

Développement des stratégies login-first ou account-based marketing

Encourager la création de comptes devient une priorité stratégique pour collecter des données précieuses et lisser les parcours utilisateurs cross-device.

Quelques leviers à activer :

• Offrir un onboarding personnalisé après inscription
• Créer des avantages réservés aux comptes loggués
• Fluidifier les connexions via social login (Google, Apple, Facebook)
• Proposer des fonctionnalités exclusives aux membres connectés

Plus un utilisateur est identifié, plus les données sont fiables et actionnables.

Optimisation des stratégies server-side tracking

Le tracking côté serveur (server-side tracking) devient indispensable pour :

• Récupérer un maximum d’événements in-app
• Contourner les limitations des navigateurs ou des systèmes d’exploitation
• Sécuriser les données collectées
• Mieux alimenter les plateformes d’achat média et les outils analytics
  

Exemple : envoyer directement les conversions (installations, achats, inscriptions) aux partenaires média (Meta, Google, TikTok) via des API server-to-server permet de conserver des signaux fiables malgré les restrictions des cookies ou de l’IDFA.

En résumé

Quelles stratégies pour collecter davantage de données first-party ?

Il existe plusieurs bonnes pratiques pour augmenter le volume de données first-party collectées :

• Encourager la création de compte / logins
• Proposer des contenus ou avantages en échange de données (gated content)
• Créer des programmes de fidélité engageants
• Utiliser des incentives (réductions, jeux concours)
• Multiplier les touchpoints (email, push, in-app, SMS…)
• Exploiter les analytics in-app

Conclusion

Dans un monde sans cookies tiers et avec des contraintes de privacy toujours plus fortes, les données first-party deviennent le pilier des stratégies marketing performantes et durables. Les marques qui investissent dès aujourd’hui dans la collecte, la structuration et l’exploitation intelligente de leurs propres données seront celles qui tireront leur épingle du jeu demain.