Article publié en avril 2022 par Nicolas Chollet
1. Problématique en enjeu
1.1 Objectif
L'objectif de ce projet est le suivant :
- Importer les données CRM dans BigQuery (c'est à dire tous les leads ou clients de l'entreprise)
- A partir de ces données, créer des segments d'utilisateurs dans BigQuery
- Pousser ces segments vers Facebook Ads et Google Ads sous forme d'audiences, afin de diffuser des publicités personnalisées pour chaque groupe.
Dans le cadre de ce projet, nous allons également créer un groupe de contrôle, afin de mesurer l'impact des publicités : ce groupe de contrôle est constitué d'un pourcentage des utilisateurs (15% ici), qui ne seront pas inclus dans les listes d'audience.
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💡 💡 Grâce au groupe de contrôle, nous pourrons mesurer l'impact incrémental de la publicité (remarketing), en comparant la performance par rapport au groupe qui va être re-ciblé par la publicité
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1.2 Problématique
Nous souhaitons surtout avoir des données :
- Complètes (d'où l'utilisation du data warehouse dans BigQuery, qui permet d'avoir directement les données first party les plus fiables)
- Toujours à jour : c'est la raison pour laquelle nous allons automatiser tout le process, et en particulier l'update des segments dans Google Ads et Facebook Ads
Nous ne traiterons pas ici le sujet de la segmentation dans BigQuery, mais plutôt les sujets de "data ingénierie", c'est à dire la manière dont nous allons connecter les tuyaux pour avoir de la donnée fiable, complète et à jour.
1.3 Stack technique
Pour cela, nous allons utiliser :
- Un compte CRM (Hubspot ici, mais cela peut être Shopify, Salesforce, Marketo, ou n'importe quelle base de donnée contenant des clients, identifiés par leur email (hashé de préférence pour des raisons de sécurité des données)
- Fivetran comme ETL (pour envoyer la donnée depuis Hubspot vers BigQuery)
- Google BigQuery pour préparer la donnée
- Nous allons profiter de cet article pour tester 2 outils de "reverse ETL", à savoir Census et Hightouch. Ces outils permettent de synchroniser les données first party présentent dans le Data Warehouse avec les plate-formes publicitaires et CRMs