Le document met en avant l'importance de la collecte et de la centralisation des données pour les organisateurs et sponsors d'événements, soulignant la nécessité d'une segmentation efficace pour un ciblage amélioré. Il aborde aussi les différents types de données, leur traitement, et l'utilisation de techniques comme le machine learning pour optimiser la communication. Enfin, il insiste sur la mise en place d'une échelle de scoring pour monétiser les données selon leur qualité et leur pertinence.

1. LA DATA : UNE VALEUR INSOUPÇONNÉE
POUR LES SPONSORS D’ÉVÉNEMENTS
20
19
LA
CUISINE
DU
WEB
Livre blanc - Infographies

2. SECONDPARTY
EnrichissementdeData
THIRDPARTY
RecherchedeDataspécique
LES DIFFÉRENTS
TYPES DE DATA
BY LCDW
Besoin de Data
Besoin de plus de Data
Besoin d’une Data spécifique à un besoin
SECONDPARTY
EnrichissementdeData
FIRSTPARTY
CollectedeData
Data collectée
Data traitée
Somme d’argent
Data traitée
Data spécifique
à un besoin
Data classifiée
et segmentée
Échange de Data
(Gratuit)
PARTENAIRES
(Payant)
Enrichissement de
la Data de base
Partenariat
Gagnant/Gagnant
Gain en performance
de ciblage
ORGANISATEUR
FOURNISSEURS
TIERS
Segmentation
de Data
Achat d’une Data
spécifique à un besoin
Classification
de la Data
Exploitation de la
Data en fonction des
objectifs fixés
ORGANISATEUR
DATA ORGANISATEUR
Traitement de la Data
Récolte de Data
Ciblage
amélioré
Données
Déclaratives
Récoltée à partir de
déclarations de personnes
Données
Comportementales
Récoltée à partir de
l’observation d’un comportement

3. Avant l’événement
Pendant l’événement
Post-événement
La data, quelle que soit son origine, est largement présente tout au long d'un événement.
Elle constitue une richesse non négligeable pour l’organisateur et les sponsors.
Données
Déclaratives
Données
Comportementales
Livre d’or interactif
Enquête de satisfaction
...
Tracking : Géolocalisation, Wifi,
Balises Bluetooth, RFID, etc.
Application mobile
Boutique en ligne
Inscription aux conférences
Réseaux sociaux
Réalité augmentée
...
Inscription à un jeu concours
Système interactif par
la voix
...
Base de données interne
Formulaire d’inscription
Base de données des sponsors
Billetterie
Co-registration
...
Réseaux sociaux
Application mobile
Site internet
E-mailing
Parrainage
...
Big Data
COLLECTE
DE LA DATA
BY LCDW

4. CENTRALISATION
DE LA DATA
BY LCDW
La centralisation consiste à mettre ensemble toutes les données collectées par
différents canaux (bases de données internes, tracking, formulaires, application mobile...).
- Identifier les sources
de data
- Importer les fichiers de
données dans Google
DataStudio
- Générer un rapport de
synthèse dans Google
DataStudio
Big Data
Tri
Segmentation
Audience 1 Audience 2 Audience 3
Centralisation
Big Data

5. 2
Le tri des données est une étape essentielle à réaliser après chaque événement. Sans
cette étape, la segmentation des données serait bien plus complexe à réaliser.
Data cleansing
Structuration
Actualisation
Opération de nettoyage et
de correction : supprimer les
cellules blanches, les espaces,
les doublons, dédupliquer.
La mise à jour de la base
de données est une étape
cruciale. Elle passe donc par
l’actualisation et l’alimentation
automatique des données.
Cartographier les données :
les noms et prénoms, le taux
de complétude, l’ancienneté,
le nombre d’e-mails valides et
actifs, les adresses...
Nettoyer
Agréger
Trier
RGPD
Outils de
billeterie
Outils de
CRM
Classement
des données
TRI
DE LA DATA
BY LCDW

6. IA
Données
Déclaratives
Données
Comportementales
Données de contact
Données identitaires
Motivations (pourquoi ?)
Intérêts (par quoi ?)
Informations
nominatives
Données
socio-démo.
Comportement
d’achats
Données
relationnelles
Comportement
de navigation
Nom, Prénom
Adresse postale
N° de téléphone
E-mail
...
Personnelles
Familiales
Professionnelles
Géographiques
...
Historique des
achats
Modes d’achats
et de paiement
...
Historique des
messages
Canaux
privilégiés
...
Mots-clés
Pages visitées
Taux de rebond
Parcours
...
Cible 2 Cible 3Cible 1
Machine Learning
Lors de la segmentation, le Machine Learning permet de grouper des audiences ayant
des comportements similaires pour adresser des communications personnalisées.
SEGMENTATION
DE LA DATA
BY LCDW

7. LE SCORING
DE LA DATA
BY LCDW
Les échelles vont donc de 0 à 5 selon la rareté, l’importance et la quantité d’informations.
En effet, lorsque que le palier 5 est atteint. Cela inclut que toutes les informations
précédentes ont déjà été recueillies. Le palier 5 étant considéré comme l’information la
plus rare et importante. Ces échelles regroupent ici les données relatives à un événement
professionnel et représentent les différents types d’informations et de données.
La représentation de ces données sous forme de mapping permet une meilleure
corrélation de ces dernières. La création de l’échelle est bien évidemment modifiable et
adaptable selon l’événement, mais aussi selon le type de data que l’on cherche à obtenir
ou que l’on peut obtenir.
Dans le cadre de la monétisation de données, la création et mise en place
d’une échelle est importante afin de permettre une bonne qualification tarifaire
relative à la qualité mais aussi à la quantité des données comme développé
sur les échelles ci-dessous :
Données
Déclaratives
DONNÉES
DE CONTACT
Données
Déclaratives
DONNÉES
D’IDENTIFICATION
Données
Comportementales
Parcours précis sur l’événement
Conférences assistées
Intérêts sur thématiques
Temps passé à l’événement
Présence à l’événement
Poste professionel
Service
Entreprise / Secteur
Localisation
Sexe / Âge
N° de téléphone direct
Mail direct
Mail contact

8. 59 rue de l’Abondance, 69003 Lyon
04 72 70 57 87
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