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Data catching

Terme	Définition
Data catching	Data catching" est une expression qui fait référence à la collecte et la capture des données relatives aux clients et aux prospects. Cette pratique peut se faire de manière passive ou active, suivant le type de données recueillies. On distingue généralement les données comportementales et les données déclaratives. Dans le cadre d'opérations spéciales publicitaires, il est parfois nécessaire d'utiliser un dispositif de capture des données pour répondre aux intérêts de l'annonceur. Lorsque l'on met en place un dispositif de data catching, il est important d'être attentif à plusieurs aspects. En effet, la stratégie et les dispositifs mis en œuvre doivent prendre en compte l'ergonomie des formulaires, les aspects psychologiques et la conformité avec les règlements légaux (RGPD, e-Privacy etc.). Une fois les données collectées, elles peuvent être utilisées pour mieux connaitre les clients et prospects et activer ces données. Les exemples de data catching sont nombreux : il peut s'agir de données liées à la navigation web, aux applications mobiles et smartphones, clics newsletter etc. Une opération spéciale peut prendre la forme d'un quiz digital pour collecter des informations utiles à l'annonceur ou encore la tenue d'enquêtes ou de sondages pour obtenir des informations sur le consommateur. Il est important de connaître le concept de data catching car cette pratique permet d'alimenter et d'optimiser l'action marketing. En effet, elle permet d'obtenir des informations précises sur le client ou prospect et ainsi mieux cibler ses actions ou sa communication. De plus, elle permet d'améliorer et de personnaliser ses services en fonction des besoins et des attentes du client. Les acteurs européens principaux dans le domaine du data catching sont Google Analytics, Salesforce, Oracle CX Cloud, Adobe Experience Cloud, Microsoft Dynamics 365 Customer Insights entre autres. L'origine du data catching remonte à la fin des années 1990, avec la mise en place de campagnes publicitaires digitales. Les experts reconnus dans ce domaine sont notamment David Raab, Charles Arthur ou encore Estelle Metayer. Parmi les bonnes pratiques du data catching figurent l’utilisation de technologies innovantes pour collecter des données qualifiées, le traitement intelligent des données afin d’en extraire des insights pertinents ou encore la mise en place de processus transparents vis-à-vis du consommateur. Le coût du data catching dépend principalement du nombre et du type de données à collecter ainsi que du nombre d’utilisateurs ciblés.

Terme

Définition

Data catching" est une expression qui fait référence à la collecte et la capture des données relatives aux clients et aux prospects. Cette pratique peut se faire de manière passive ou active, suivant le type de données recueillies. On distingue généralement les données comportementales et les données déclaratives. Dans le cadre d'opérations spéciales publicitaires, il est parfois nécessaire d'utiliser un dispositif de capture des données pour répondre aux intérêts de l'annonceur.

Lorsque l'on met en place un dispositif de data catching, il est important d'être attentif à plusieurs aspects. En effet, la stratégie et les dispositifs mis en œuvre doivent prendre en compte l'ergonomie des formulaires, les aspects psychologiques et la conformité avec les règlements légaux (RGPD, e-Privacy etc.). Une fois les données collectées, elles peuvent être utilisées pour mieux connaitre les clients et prospects et activer ces données.

Les exemples de data catching sont nombreux : il peut s'agir de données liées à la navigation web, aux applications mobiles et smartphones, clics newsletter etc. Une opération spéciale peut prendre la forme d'un quiz digital pour collecter des informations utiles à l'annonceur ou encore la tenue d'enquêtes ou de sondages pour obtenir des informations sur le consommateur.

Il est important de connaître le concept de data catching car cette pratique permet d'alimenter et d'optimiser l'action marketing. En effet, elle permet d'obtenir des informations précises sur le client ou prospect et ainsi mieux cibler ses actions ou sa communication. De plus, elle permet d'améliorer et de personnaliser ses services en fonction des besoins et des attentes du client.

Les acteurs européens principaux dans le domaine du data catching sont Google Analytics, Salesforce, Oracle CX Cloud, Adobe Experience Cloud, Microsoft Dynamics 365 Customer Insights entre autres. L'origine du data catching remonte à la fin des années 1990, avec la mise en place de campagnes publicitaires digitales. Les experts reconnus dans ce domaine sont notamment David Raab, Charles Arthur ou encore Estelle Metayer. Parmi les bonnes pratiques du data catching figurent l’utilisation de technologies innovantes pour collecter des données qualifiées, le traitement intelligent des données afin d’en extraire des insights pertinents ou encore la mise en place de processus transparents vis-à-vis du consommateur. Le coût du data catching dépend principalement du nombre et du type de données à collecter ainsi que du nombre d’utilisateurs ciblés.