Dans cette interview, Florentin Hild (Bespoke) nous rappelle les enjeux réglementaires autour de la data qui peuvent parfaitement être compatibles avec la notion de performance.
Ratecard Comment concilier les exigences réglementaires et un pilotage data-driven des campagnes ?
Florentin Hild. Tout commence par un audit : il faut s’assurer que les données sont fiables avant de prendre la moindre décision. Ensuite, plusieurs leviers techniques permettent d’améliorer la qualité et la quantité de données collectées. On peut par exemple basculer sur des infrastructures server-side, qui contournent les ad blockers et certaines restrictions navigateur. On peut aussi optimiser la bannière de cookies pour encourager l’acceptation et favoriser la collecte.
Et si l’utilisateur refuse les cookies ?
Des alternatives existent : certains outils d’analytics comme Piano Analytics, Piwik Pro ou Matomo sont exemptés de consentement. Pour l’attribution, des solutions comme Wizaly ou Thank You Analytics permettent de récupérer plus de signaux exploitables. L’essentiel, c’est d’avoir une stratégie data robuste sans jamais négliger la conformité.
Comment suivre les évolutions réglementaires ?
La veille juridique est indispensable. Chez Bespoke, on envoie une newsletter mensuelle à destination de nos clients pour les alerter des évolutions européennes ou françaises. Et surtout, il faut pouvoir réagir vite. L’exemple marquant, c’est le Consent Mode de Google Ads : en 2024, on a dû le déployer en deux à trois mois chez tous nos clients. C’est cette capacité d’adaptation qui fait la différence.
Un mot sur la Modern Data Stack, souvent évoquée ces derniers temps ?
C’est une nouvelle architecture pour gérer les données en entreprise. Le principe est simple : toutes les données sont d’abord extraites puis chargées brutes dans un entrepôt cloud. Ce n’est qu’après qu’elles sont transformées, selon les besoins des métiers. Cette approche « ELT » — Extract, Load, Transform — permet une centralisation plus efficace et rend la donnée disponible pour la visualisation (dashboards), les activations (CDP) ou encore les analyses prédictives. C’est un vrai changement de culture dans l’approche data.