Cookies tiers en fin de vie, CPM qui s’envolent, iOS qui “casse” le tracking, audiences qui s’éparpillent entre web, app et magasin… Dans ce contexte, la donnée first party n’est plus un sujet de confort, c’est une question de survie pour les e-commerçants multi-canaux.
La bonne nouvelle ? Les enseignes qui structurent vraiment leur stratégie de first party data sécurisent à la fois leur acquisition et leur fidélisation, tout en réduisant leur dépendance aux plateformes publicitaires.
Pourquoi la donnée first party devient l’actif clé du e-commerce multi-canal
Depuis 2020, le coût d’acquisition client a explosé pour la majorité des e-commerçants. Selon plusieurs études sectorielles, le CAC a augmenté de 30 à 50 % en moyenne avec la combinaison :
- de la fin progressive des cookies tiers (Chrome, Safari, Firefox) ;
- d’iOS 14.5 et la baisse du tracking sur Facebook/Instagram ;
- de la multiplication des régies et des canaux payants (Search, Social, Retail Media, Affiliation, etc.).
Résultat : les budgets média montent, la visibilité sur la performance baisse. Or, la donnée first party inverse le rapport de force. Pourquoi ?
- Vous en êtes propriétaire : elle est collectée directement auprès de vos clients et prospects (web, app, magasin, service client).
- Elle est durable : consentie, traçable, elle résiste mieux aux évolutions réglementaires et techniques.
- Elle est actionnable partout : CRM, emailing, SMS, marketing automation, personnalisation onsite, audiences publicitaires, call center, force de vente.
Dans un modèle multi-canal, cette donnée devient le fil rouge qui relie vos investissements d’acquisition (média) à vos efforts de fidélisation (CRM, service client, expérience en magasin). Sans ce fil, chaque canal optimise pour lui-même… mais pas pour la rentabilité globale.
À retenir : dans un environnement post-cookie, la donnée first party devient votre “assurance vie” marketing : elle vous permet de continuer à cibler, mesurer et fidéliser sans dépendre uniquement des plateformes.
Cartographier ses sources de donnée first party en environnement multi-canal
Avant de parler outils ou scorings avancés, la première étape est très opérationnelle : où, concrètement, collectez-vous déjà des données first party ? Et où pourriez-vous en collecter davantage, sans dégrader l’expérience client ?
Les principales sources, côté e-commerce multi-canal :
- Site e-commerce : créations de compte, formulaires (newsletter, alertes stock, demandes de devis), comportement de navigation, recherches internes, paniers abandonnés.
- Application mobile : connexions, push opt-in, historique de navigation cross-app, préférences renseignées (tailles, styles, centres d’intérêt).
- Points de vente physiques : tickets de caisse rattachés au compte client, identification en caisse (numéro de téléphone, email, carte de fidélité), bornes ou tablettes, événements en magasin.
- Programmes de fidélité : inscription, cumul de points, utilisation de bons de réduction, fréquence de visite, panier moyen par canal.
- Service client (téléphone, chat, email, WhatsApp) : motifs de contact, réclamations, satisfaction, retours produits.
- Logistique & livraison : choix de mode de livraison (domicile, point relais, magasin), taux de livraison à la première présentation, délais réels, incidents.
Un retailer omnicanal dans la mode, par exemple, pourra ainsi :
- rattacher 60 à 80 % des achats magasins à un profil client via la carte de fidélité ;
- croiser ces données avec la navigation web (consultation de lookbooks, pages produits) ;
- ajouter les échanges avec le service client (taille qui ne va pas, problème de livraison, etc.).
On passe alors d’une vision fragmentée (un client web, un client magasin, un client app) à une vision unifiée du parcours. C’est cette vision qui permettra ensuite d’optimiser à la fois l’acquisition (quels profils cibler ?) et la fidélisation (quels clients prioriser ?).
À retenir : la question n’est pas “avons-nous de la donnée ?” mais “savons-nous où elle se trouve, comment la relier et comment la rendre exploitable par les équipes marketing, e-commerce, retail et logistique ?”.
Structurer la collecte : consentement, valeur perçue et architecture data
La donnée first party ne se “subit” pas, elle se mérite. Autrement dit : si vous voulez que vos clients acceptent de partager leurs informations, vous devez rendre l’échange de valeur évident.
Trois piliers à travailler :
- 1. Le consentement clair et granulaire
Bannières cookies transparentes, préférence center accessible, double opt-in sur l’email, gestion des désabonnements simple… Le RGPD n’est pas qu’une contrainte, c’est aussi une opportunité de gagner la confiance des clients, donc plus de données de meilleure qualité. - 2. La valeur immédiate pour le client
Pourquoi laisserait-il son email, son numéro de téléphone ou ses préférences ? Exemples efficaces en multi-canal :- accès à des ventes privées ou early access sur des lancements produits ;
- suivi simplifié des commandes et retours via compte client ;
- recommandations personnalisées (tailles, formats, routine beauté, etc.) ;
- avantages en magasin (file prioritaire, retours sans ticket, services exclusifs).
- 3. Une architecture data exploitable
Sans tomber dans le buzzword, deux briques sont devenues presque incontournables :- un CRM ou CDP qui centralise les données clients (web, app, magasin, service client) ;
- un plan de tracking clair : quels événements suivre (add to cart, store_visit, retour produit…), dans quels outils, avec quels identifiants (email, ID client, ID device) ?
Un pure player beauté qui a industrialisé cette approche peut, par exemple :
- collecter un diagnostic de peau via un quiz ;
- le stocker dans le CRM ;
- l’utiliser pour personnaliser les emails, le contenu du site et les recommandations des conseillers en magasin.
Résultat mesuré dans ce type de dispositif : +20 à +40 % sur le taux de clic des emails, +10 à +20 % de panier moyen sur les segments exposés à la personnalisation.
Sécuriser l’acquisition : comment la first party data réduit la dépendance média
La plupart des e-commerçants continuent à piloter l’acquisition avec des signaux fragiles : cookies tiers, conversions mal remontées, algorithmes publicitaires en “boîte noire”. La first party data permet de reprendre la main.
Quelques leviers concrets, activables rapidement :
- Alimenter les plateformes pub avec vos données clients
Importer régulièrement vos listes de clients (acheteurs, prospects actifs, clients fidèles, gros paniers, abonnés, etc.) dans Meta, Google, TikTok, Retail Media permet :- de créer des audiences similaires (lookalike) basées sur de vrais acheteurs, et non sur des signaux comportementaux volatils ;
- de faire de l’exclusion intelligente (stopper ou limiter les investissements sur les clients déjà conquis ou déjà en cours de conversion).
Un retailer sport qui a segmenté ses clients “multiactivités outdoor haut de gamme” a ainsi pu réduire de 20 % ses coûts d’acquisition sur Meta à volume de ventes équivalent, simplement en raffinant ses lookalikes.
- Optimiser les campagnes sur la valeur, pas seulement sur le volume
En remontant dans les régies la valeur de chaque conversion (panier moyen, marge, abonnement vs one shot), vous aidez les algorithmes à cibler les profils les plus rentables. Là encore, la donnée first party (historique d’achats, fréquence, cross-sell) est au cœur de la logique. - Réactiver vos visiteurs et leads à moindre coût
Une base email/SMS bien alimentée permet de réduire la pression publicitaire payante :- scénarios de relance de paniers abandonnés, basés sur les produits consultés ;
- relance des visiteurs inactifs via email, SMS ou push ;
- séquences spécifiques pour les leads issus de campagnes (quiz, jeux, livres blancs…)
Certaines DNVB constatent que 20 à 30 % de leurs ventes mensuelles proviennent directement de scénarios CRM automatisés nourris par la first party data.
- Mesurer la performance cross-canal au-delà du last click
En reliant les données d’exposition média, de navigation web, d’achats en ligne et en magasin, vous pouvez :- identifier les canaux qui génèrent des clients à forte valeur sur le long terme ;
- réattribuer les budgets vers les sources qui amènent les meilleurs clients, pas seulement les clics les moins chers.
Un acteur de l’électroménager connecté a ainsi découvert que des campagnes YouTube jugées peu rentables au last click généraient en réalité une forte proportion d’achats en magasin sous 30 jours sur des produits à forte marge.
À retenir : la first party data transforme l’acquisition : vous ne “louez” plus seulement des audiences aux plateformes, vous capitalisez sur votre propre actif clients pour mieux cibler, mieux exclure et mieux mesurer.
Fidélisation et valeur client : la donnée first party comme moteur de rentabilité
Une fois l’effort d’acquisition réalisé, la capacité à transformer un premier achat en relation durable devient le principal levier de rentabilité. La first party data permet de passer de l’animation “one size fits all” à des scénarios fins, adaptés à chaque segment.
Quelques approches éprouvées :
- Segmentation RFM multi-canal
Classer vos clients selon la Récence d’achat, la Fréquence et le Montant, en intégrant les achats web + magasin, permet de :- identifier les VIP, les clients à risque de churn, les nouveaux acheteurs à fort potentiel ;
- adapter pression commerciale, avantages et messages par segment.
Dans la pratique, une enseigne qui a déployé ce type de segmentation a pu réduire de 15 % les remises accordées aux meilleurs clients, tout en augmentant leur chiffre d’affaires grâce à des offres exclusives non promotionnelles.
- Scénarios CRM automatisés à forte valeur
Au-delà du traditionnel email de bienvenue, la first party data permet de déclencher des scénarios beaucoup plus ciblés :- post-achat personnalisé selon le produit acheté (conseils d’usage, cross-sell pertinent, contenu vidéo) ;
- rappel de réachat basé sur la durée de vie moyenne du produit (compléments alimentaires, consommables, cosmétiques) ;
- séquences spécifiques pour les premiers achats en magasin (incitation à créer un compte en ligne, avantages omnicanaux).
Ces automatismes, une fois paramétrés, génèrent souvent 10 à 25 % du CA e-commerce sans budget média additionnel.
- Personnalisation onsite et in-app
Grâce à la combinaison historique d’achats + navigation, vous pouvez :- adapter le contenu de la homepage (univers produit, messages, visuels) selon le profil ;
- mettre en avant des recommandations “compléter ma commande” ou “réassort” pertinentes ;
- varier les messages selon le canal d’acquisition (ex : rassurance + avis pour les nouveaux visiteurs issus de social ads).
Cela se traduit souvent par +5 à +15 % de taux de conversion sur les segments exposés à une personnalisation bien calibrée.
- Expériences omnicanales cohérentes
La first party data ne vit pas que dans le digital. Bien exploitée, elle transforme aussi l’expérience magasin :- consultation de l’historique d’achats en caisse ou sur tablette vendeur ;
- offres personnalisées imprimées sur le ticket ou envoyées après la visite ;
- reconnaissance des meilleurs clients lors d’événements privés, ateliers, personal shopping.
Ce sont ces détails qui renforcent réellement la fidélité, au-delà des seuls points et remises.
À retenir : la même donnée first party qui sert vos campagnes d’acquisition est le carburant de vos programmes de fidélisation. Ne pas l’exploiter sur ce volet, c’est accepter de payer trop cher chaque nouveau client.
Organisation, gouvernance et collaboration : les vrais défis de la first party data
Techniquement, les briques existent. Là où beaucoup d’enseignes butent, c’est sur l’organisationnel : qui pilote la data ? Qui en est responsable ? Comment aligner marketing, e-commerce, IT, retail, logistique ?
Quelques bonnes pratiques issues des acteurs les plus avancés :
- Désigner un “owner” de la donnée client
Que ce soit un Head of CRM, un Chief Data Officer ou un responsable e-commerce, quelqu’un doit être clairement missionné pour :- définir la vision et les priorités sur la donnée first party ;
- coordonner les projets entre équipes (IT, marketing, retail, logistique).
Sans ce rôle, chaque canal optimise localement, la donnée reste en silos et la promesse du multi-canal n’est jamais pleinement tenue.
- Aligner les KPI sur la valeur client, pas uniquement sur le volume
Sortir du seul prisme “CA et nouveaux clients” pour intégrer :- la valeur vie client (CLV) ;
- le taux de réachat à 3, 6, 12 mois ;
- la part de clients identifiés en magasin ;
- le taux de clients omnicanaux (web + magasin).
Ces indicateurs rendent immédiatement visible l’impact business d’une meilleure exploitation de la first party data.
- Former les équipes au “réflexe data”
Inutile que seuls les data analysts comprennent les segments. Plus vos équipes métiers (e-commerce, CRM, retail, service client) maîtrisent les bases, plus elles sauront les exploiter :- ce qu’est un événement, un segment, un score ;
- comment lire un tableau de bord simple ;
- comment interpréter les résultats d’un test A/B.
Des sessions courtes, centrées sur les cas métiers concrets, sont souvent plus efficaces qu’une grande formation théorique.
À retenir : la bataille ne se joue pas uniquement sur la technologie. Les e-commerçants qui tirent vraiment parti de la first party data sont ceux qui ont clarifié les rôles, aligné les KPI et donné de l’autonomie aux équipes métiers.
Plan d’action 90 jours pour muscler sa stratégie de first party data
Comment passer de la prise de conscience à l’action rapide, sans lancer un “grand chantier data” qui durera deux ans ? Voici un plan pragmatique sur trois mois.
- Semaine 1 à 4 : audit express et quick wins
- Cartographier vos sources actuelles de data first party (web, app, magasin, CRM, service client).
- Identifier les points de collecte à améliorer : bannières cookies, formulaires, inscription newsletter, création de compte.
- Lancer un ou deux quick wins d’acquisition : meilleure mise en avant de la newsletter avec avantage clair, collecte d’email/SMS en magasin (avec bénéfice immédiat).
- Semaine 5 à 8 : centralisation minimale et premiers scénarios
- S’assurer que les données clés remontent dans un même outil (CRM ou CDP) : email, opt-in, historique d’achats web + magasin.
- Mettre en place 2 à 3 scénarios CRM automatisés simples : bienvenue, post-achat, panier abandonné.
- Créer un premier jeu d’audiences basées sur vos clients (VIP, nouveaux, dormants) pour les importer dans une régie (Meta, Google) et tester lookalike + exclusions.
- Semaine 9 à 12 : segmentation et pilotage business
- Mettre en place une segmentation RFM de base, incluant les achats magasin si possible.
- Définir 3 à 5 segments prioritaires pour l’année (ex : nouveaux acheteurs, clients à haut potentiel, clients à risque).
- Construire un tableau de bord simple avec 5 KPI orientés valeur client (CLV, taux de réachat, part de CA CRM, part d’achats omnicanaux, part de clients identifiés en magasin).
En 90 jours, l’objectif n’est pas d’avoir une plateforme ultra-sophistiquée, mais :
- d’avoir clarifié vos sources de données ;
- d’avoir commencé à centraliser l’essentiel ;
- d’avoir lancé quelques scénarios qui génèrent immédiatement du CA incrémental ;
- d’avoir posé les premiers indicateurs qui guideront vos arbitrages média et CRM.
À retenir : la donnée first party n’est pas un “projet” ponctuel, c’est un actif à faire grandir. Mais en abordant le sujet avec une logique 80/20, vous pouvez très vite sécuriser votre acquisition, muscler votre fidélisation et surtout reprendre la main sur votre business dans un monde post-cookie et résolument multi-canal.