Quels types de données marketing collecter en 2025 ?
En 2025, les marketeurs sont confrontés à un paradoxe : bien que les données soient plus accessibles que jamais, ils ont encore du mal à vraiment rassembler les données souhaitées. L’obsolescence des cookies tiers et le renforcement des réglementations sur la confidentialité réduisent la qualité des données disponibles sur le marché.
Dans ce guide complet, nous dévoilons les 10 types de données essentielles que tout marketeur doit absolument collecter en 2025 pour construire des stratégies performantes, personnalisées et respectueuses de la vie privée. Vous découvrirez comment transformer chaque interaction client en données exploitables et comment ces informations peuvent révolutionner vos campagnes marketing.
Les 4 sources de données marketing en 2025
Zero party data
Les données “zero party data” sont celles que les clients fournissent volontairement et intentionnellement à votre marque. Elles peuvent inclure leurs préférences, leurs intérêts, leurs opinions, leurs informations démographiques ou leurs datas comportementales.
Ces informations sont collectées via des formulaires d’inscription, des enquêtes, des quiz ou des questionnaires en ligne. Les « zero party data » sont particulièrement utiles pour les entreprises car elles permettent d’obtenir des informations directement auprès des clients, sans avoir à les déduire.
Progressive Profiling : La clé de la collecte zero-party data
Le progressive profiling est une approche qui consiste à demander progressivement des informations aux clients sur plusieurs interactions, plutôt que tout d’un coup. Au lieu de demander 15 champs dans un formulaire d’inscription (qui risque d’être abandonné), on demande 3-4 champs essentiels, puis on enrichit progressivement le profil via d’autres touchpoints : email de bienvenue, quiz, landing page suivante, achat…
Bénéfices clés
- Taux de complétion des formulaires +40 à 60%.
- Données plus fiables (fatigue de saisie réduite).
- Expérience utilisateur meilleure.
- Confiance client accrue.
- Exemples de données zero-party.
- Préférences renseignées dans un questionnaire (taille, style, goûts).
- Choix d’options dans un configurateur produit Informations données dans un quiz ou un sondage.
- Données partagées via un programme de fidélité ou une inscription volontaire à une newsletter.
- Déclarations explicites sur ses intentions d’achat ou ses attentes.
Tableau Comparatif : Outils Zero Party Data
| Outil | Type | Cas d’usage principaux | Avantages | Progressive Profiling | Prix indicatif |
|---|---|---|---|---|---|
| Typeform | Formulaires interactifs | Questionnaires, quizzes, enquêtes | Interface intuitive, expérience conversationnelle, design élégant | ✅ Oui | Freemium, à partir de 35€/mois |
| Jebbit | Quizzes & expériences | Quiz produits, recommandations personnalisées | Spécialisé zero party data, analytics avancées | ✅ Oui | Sur devis |
| Octane AI | Quiz e-commerce | Recommandations produits, segmentation clients | Intégration Shopify native, pop-ups intelligents | ✅ Oui | À partir de 50$/mois |
| Zigpoll | Sondages post-achat | Feedback clients, enquêtes ciblées | Simple et rapide, intégration e-commerce | ⚠️ Partiel | À partir de 12$/mois |
| Klaviyo | Email marketing + forms | Préférences email, profils enrichis | Tout-en-un marketing, segmentation puissante | ✅ Oui | À partir de 20$/mois |
| Wyng | Campagnes interactives | Jeux concours, quiz, préférences | Gamification, engagement élevé | ✅ Oui | Sur devis |
| Digioh | Pop-ups intelligents | Lead capture, préférences produits | Tests A/B avancés, ciblage comportemental | ✅ Oui | À partir de 499$/mois |
First party data
Les données “first party data” sont collectées par les entreprises elles-mêmes, auprès de leurs clients ou sur leurs propres canaux de communication comme les sites web, les pages de destination, les blogs, les newsletters ou les applications mobiles.
Elles comprennent les données comportementales (pages visitées, les produits achetés, temps passé) et permettent de mieux comprendre vos clients : elles identifient les prospects les plus engagés, facilitent l’envoi de messages personnalisés, anticipent le moment idéal pour l’achat, et segmentent les comptes afin de lancer des campagnes marketing ciblées.
Avantages clés :
- Conformité RGPD native (vous maîtrisez les données)
- Contrôle complet de la qualité des données
- Propriété totale de vos données
- Fiabilité et pertinence maximale
Tableau Comparatif : Outils First Party Data 2025
| Outil | Type | Cas d’usage principaux | Avantages | Prix indicatif |
|---|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Web analytics | Tracking comportemental, parcours utilisateur | Gratuit, intégration Google Ads, cookieless | Gratuit (version standard)/Sur devis |
| Twilio Segment | Customer Data Platform | Collecte et unification des données | Hub central, 400+ intégrations | Dépend de votre plan |
| Snowplow | Data collection | Tracking événementiel granulaire | Propriété totale des données, flexible | Open source/Sur devis |
| Mixpanel | Product analytics | Analyse comportementale, funnels | Tracking événementiel avancé, retention | Freemium/Sur devis |
| Amplitude | Product analytics | Analyse utilisateur, product insights | Analytics prédictives, cohortes | Freemium, à partir de 49$/mois |
| mParticle | Customer Data Platform | Unification données multi-canaux | Gouvernance données, conformité RGPD | Sur devis |
| Rudderstack | Customer Data Platform | Collecte et routage de données | Open source, warehouse-first | Open source ou à partir de 220$/mois |
| Matomo | Web analytics | Alternative GA4, privacy-first | RGPD natif, hébergement on-premise | Gratuit ou à partir de 29€/mois |
| Piwik PRO | Analytics + CDP | Analytics + tag management | Conformité stricte, données EU | Devis sur demande |
| Heap | Auto-capture analytics | Capture automatique d’événements | Aucun code, retroactive analysis | dépend du volume d’événements / usage |
Third party data
Les données “third party data” sont collectées par des entreprises tierces auprès de différentes sources. Il peut notamment s’agir de données démographiques, comportementales ou psychographiques.
Ces données externes sont intégrées de façon sécurisée grâce à des technologies comme les clean rooms, le data onboarding ou des solutions respectueuses de la vie privée, afin d’enrichir les stratégies marketing tout en protégeant les utilisateurs.
Les third party data sont souvent utilisées pour les études de marché, le scoring prédictif et l’enrichissement d’audiences, optimisant ainsi les actions marketing et commerciales. Le tout s’inscrit dans un cadre légal strict où la transparence et le consentement explicite des utilisateurs sont placés au cœur de chaque utilisation.
Tableau comparatif : Outils third party data 2025
| Outil | Type | Cas d’usage principaux | Avantages | Prix indicatif |
|---|---|---|---|---|
| LiveRamp | Data onboarding | Enrichissement audience, identité résolution | Leader du marché, partnerships étendus | Sur devis |
| Oracle Data Cloud | Data marketplace | Ciblage publicitaire, enrichissement B2C | Base de données massive, intégrations pub | Sur devis |
| Lotame | Data exchange | Segments d’audience, ciblage programmatique | Marketplace transparent, données qualité | Sur devis |
| Bombora | Intent data B2B | Signaux d’intention d’achat B2B | Spécialisé B2B, données comportementales | Sur devis (ou forfaits selon volume) |
| ZoomInfo | B2B data provider | Prospection B2B, enrichissement contacts | Base B2B complète, informations entreprises | À partir de 15000$/an (selon besoins) |
| Clearbit | Enrichissement données | Enrichissement leads, firmographics | API simple, données temps réel | À partir de 99$/mois |
| Experian Marketing | Consumer data | Segmentation démographique, crédit | Données consommateurs fiables, historique | Sur devis |
| Acxiom | Data broker | Profils consommateurs, enrichissement CRM | Données lifestyle, pouvoir d’achat | Sur devis |
| Nielsen | Media & audience data | Insights consommateurs, données TV/digital | Références marché, panels robustes | Sur devis |
| Statista | Market research | Données sectorielles, statistiques marché | Visualisations, sources vérifiées | À partir de 49$ (version individuelle) |
Données libres (Open Data)
Les données libres sont des données accessibles au public qui aident à comprendre les tendances et les comportements du marché. Elles peuvent être collectées sur les réseaux sociaux, les forums en ligne, les sites Web publics et les blogs.
Ces informations permettent la mise en place d’une veille concurrentielle automatisée, la détection de tendances émergentes, l’analyse des perceptions autour de votre marque et de vos concurrents, ou l’identification d’opportunités de marché inexploitées.
Tableau Comparatif : Outils Données Libres (Open Data) 2025
| Outil/Plateforme | Type | Cas d’usage principaux | Avantages | Prix |
|---|---|---|---|---|
| data.gouv.fr | Portail national FR | Données publiques françaises | Official, fiable, mise à jour régulière | Gratuit |
| INSEE | Institut statistique | Données démographiques, économiques FR | Autorité statistique, données certifiées | Gratuit |
| Eurostat | Statistiques UE | Données européennes, comparaisons | Harmonisé EU, séries longues | Gratuit |
| World Bank Open Data | Données mondiales | Indicateurs développement, économie | 200+ pays, données macroéconomiques | Gratuit |
| Kaggle Datasets | Datasets communautaires | ML, data science, projets | Grande variété, formats prêts à l’emploi | Gratuit |
| Google Dataset Search | Moteur recherche | Trouver des datasets publics | Indexe des millions de datasets | Gratuit |
| OpenStreetMap | Cartographie | Données géographiques, POI | Communautaire, monde entier, API | Gratuit |
| CKAN | Plateforme open data | Hébergement catalogue données | Auto-hébergeable, open source | Gratuit (open source) |
| Socrata (Tyler) | Portails open data | Portails gouvernementaux | Utilisé par villes US, API | Gratuit (consultation) |
| Our World in Data | Recherche académique | Données scientifiques, santé, climat | Visualisations, sources vérifiées | Gratuit |
| Wikidata | Base de connaissance | Données structurées encyclopédiques | Collaborative, multilingue, API | Gratuit |
| OpenCorporates | Registres entreprises | Données entreprises mondiales | 200M+ entreprises, API | Freemium |
Les 10 types de données marketing essentielles
Données de description (Qui sont-ils ?)
Les Données démographiques
Les données démographiques réunissent l’ensemble des informations statistiques qui aident à décrire un groupe de consommateurs selon des critères socio-économiques mesurables comme : l’âge, le genre, la localisation géographique, la profession, le revenu, le niveau d’éducation et la situation familiale. Ces données forment la base traditionnelle de toute stratégie de segmentation marketing.
Elles permettent de segmenter le public en identifiant les clients potentiels ainsi que les tendances de consommation. Les marques sont ainsi en mesure d’adapter leur message, leurs produits ou encore leurs canaux de communication aux différentes catégories. Éléments essentiels du data marketing, les données démographiques évoluent en 2025 vers une segmentation plus fine qui reconnaît les identités fluides et non binaires, prend en compte les nouveaux modèles familiaux et modes de vie alternatifs.
Les données firmographiques
Les données firmographiques sont l’équivalent des données démographiques, mais pour les entreprises plutôt que pour les individus.
Elles aident à décrire les caractéristiques clés d’une entreprise et sont utilisées en marketing B2B pour segmenter et cibler les entreprises les plus susceptibles de profiter d’un produit ou d’un service spécifique et personnaliser les offres en adaptant le discours à la taille, au secteur ou aux besoins spécifiques de l’organisation.
Elles aident à décrire les caractéristiques clés d’une entreprise et sont utilisées en marketing B2B pour segmenter et cibler les entreprises les plus susceptibles de bénéficier d’un produit ou service, en personnalisant les offres selon leur taille, leur secteur ou leurs besoins spécifiques.
Les données firmographiques permettent également de concentrer les efforts commerciaux sur les entreprises à fort potentiel. De plus, elles constituent un excellent outil de veille concurrentielle et d’analyse de marché.
Les données psychographiques
Les données psychographiques décrivent les caractéristiques psychologiques, sociales et comportementales des consommateurs. Ces données s’intéressent aux motivations, aux valeurs, aux centres d’intérêt, au style de vie ainsi qu’aux opinions et aux aspirations des clients ou des prospects. Elles sont particulièrement utiles pour les entreprises qui cherchent à créer des publicités ciblées et à développer des offres personnalisées en fonction des préférences et des styles de vie des clients.
En 2025, les données psychographiques permettent de cibler des groupes qui partagent les mêmes motivations ou modes de vie, de créer des campagnes qui résonnent avec le public (émotionnellement et culturellement) et de mieux comprendre les futurs choix d’achat ou d’engagement.
Les données d’action (Que font-ils ?)
Les données comportementales et d’intention
Les données comportementales décrivent les actions réelles des clients ou des prospects. Les données d’intention identifient les signaux collectés en ligne ou hors ligne pour savoir si un individu ou une entreprise a un intérêt réel et actuel pour un produit, un service ou une thématique.
Ensemble, elles capturent :
- Les actions passées : Navigation sur site, clics, temps passé sur une page, pages visitées, achats effectués, réactions à une campagne publicitaire, parcours client.
- Les signaux d’intention actuelle : Browsing de produits spécifiques, ajouts au panier (abandonnés ou non), recherches de termes relatifs à vos solutions, engagement patterns.
- Les Momentum et prédictions : Fréquence de visite, récence d’interaction, intensité d’engagement.
Ensemble, elles offrent une vision à 360° du prospect et permettent d’identifier les prospects chauds, d’accélérer le cycle de vente, d’optimiser les campagnes publicitaires et de personnaliser le message en fonction du public cible.
L’intégration de l’intelligence artificielle permet aux entreprises de créer des expériences personnalisées et d’anticiper les besoins de leurs clients en déclenchant automatiquement des actions : e-mails, notifications, offres ciblées.
Les données transactionnelles
Les données transactionnelles documentent les transactions commerciales entre une entreprise et ses clients : montant des achats, fréquence des achats, date des achats, nombre d’articles achetés, montant des remises…
Elles sont essentielles pour les entreprises qui cherchent à :
- Déterminer les produits les plus populaires et les cycles d’achat.
- Identifier les clients fidèles, les gros acheteurs ou ceux à risque.
- Proposer des produits ou services adaptés aux habitudes d’achat passées du client.
- Anticiper la demande, ajuster le stock et planifier les promotions.
Les données technologiques
Les données technologiques regroupent les informations relatives aux technologies que les clients ou les prospects utilisent. Elles aident à comprendre leurs écosystèmes numériques, et à optimiser le ciblage et la personnalisation des offres selon leurs outils et habitudes technologiques.
Les données technologiques permettent une segmentation avancée en fonction des usages et outils numériques, favorisent la personnalisation des contenus et solutions selon les appareils et logiciels utilisés, aident à identifier les entreprises compatibles avec vos solutions, et permettent d’anticiper les besoins des prospects en phase d’adoption de nouvelles technologies.
Données temporelles (Quand ?)
Les données chronographiques
Les données chronographiques analysent le facteur temps dans le comportement ou la vie d’un consommateur ou d’une entreprise. Elles incluent des informations sur les événements chronologiques qui peuvent avoir une incidence sur les comportements d’achat : cycles de vie client (nouveau client, client actif, à risque de churn), saisonnalité, moments clés de décision, anniversaires, dates d’événements.
Elles permettent de :
- Déclencher des actions ciblées en proposant des offres au moment opportun.
- Ajuster les campagnes en fonction de la croissance du client (onboarding, upsell, retention).
- Optimiser le timing pour la prise de contact en liant le bon message au bon moment.
Données d’analyse et de prédiction
Les données quantitatives
Les données quantitatives incluent des mesures objectives : nombre de clics, taux d’ouverture d’e-mails, nombre de pages vues, taux de conversion, ROI, LTV, coût d’acquisition, taux de rétention, volume de transactions. Elles mesurent précisément le succès des campagnes et de comparer les performances dans le temps.
Les données qualitatives
Les données qualitatives incluent les commentaires, les notes, les témoignages, les avis clients sur les réseaux sociaux, les retours de support, les interviews, les enquêtes ouvertes. Elles aident à comprendre le pourquoi derrière les chiffres et d’identifier les points de friction ou de satisfaction des clients.
Les données prédictives (IA)
Les données prédictives désignent les informations générées ou analysées à l’aide de l’IA pour anticiper les comportements futurs des clients ou prospects. Ce type de données permet de prévoir, avec un certain niveau de confiance, ce que l’utilisateur est enclin à faire, au lieu de se contenter d’analyser ses actions passées.
Cas d’usage :
- Prédiction de churn (identifier les clients à risque).
- Propension à acheter (scoring de leads).
- Recommandations produits (collaborative filtering).
- Pricing dynamique (optimisation des prix).
- Détection d’anomalies (fraude, non-conformité).
Les équipes commerciales et marketing sont en mesure de réduire les coûts marketing inutiles, d’augmenter l’efficacité des actions et de prendre des décisions éclairées.
Conclusion
En 2025, la performance marketing repose sur deux piliers : il faut savoir collecter les bonnes données et savoir comment exploiter les différents types de données pour améliorer votre ROI. Qu’il s’agisse de données démographiques, comportementales, psychographiques ou prédictives, leur valeur dépend de la stratégie mise en place et de la conformité avec les réglementations.
Si les données sont essentielles au marketing moderne, leur collecte doit s’accompagner d’une réflexion éthique. La surcollecte de data peut nuire à la confiance des clients et exposer l’entreprise à des risques juridiques et réputationnels.
Rappelez-vous : Les données reflètent des personnes réelles. Une utilisation responsable commence par le respect de leur vie privée et de leurs choix.
FAQ
Quelle est la différence entre first-party et third-party data ?
Les first-party data sont collectées directement par votre entreprise via vos propres canaux (site web, CRM, application). Vous en êtes propriétaire et elles sont conformes au RGPD avec consentement. Les third-party data proviennent de sources externes qui agrègent des informations d’utilisateurs sans relation directe avec votre marque.
Comment GA4 change-t-il la collecte de données marketing ?
GA4 abandonne le modèle de sessions pour un suivi événementiel qui capture chaque interaction utilisateur. GA4 fonctionne sans cookies tiers, utilise l’intelligence artificielle pour remédier aux lacunes de données et offre un traçage cross-device amélioré. Il privilégie la mesure prédictive et l’analyse du parcours client complet plutôt que les simples pages vues, permettant une vision unifiée (web et application).
Quels outils peuvent remplacer les cookies tiers en 2025 ?
Les alternatives principales incluent les Topics API et Protected Audience API de Google (Privacy Sandbox), les identifiants universels comme Unified ID 2.0, le server-side tracking, les données contextuelles et le fingerprinting éthique. Ces technologies permettent la personnalisation publicitaire tout en protégeant l’anonymat. Les clean rooms facilitent aussi le partage sécurisé de données entre partenaires sans exposition des informations individuelles.
Qu’est-ce que la donnée comportementale temps réel ?
C’est la capture et l’analyse instantanée des actions utilisateurs : clics, scrolling, temps passé, abandons de panier. Ce type de données permet d’adapter immédiatement l’expérience utilisateur (pop-ups personnalisés, recommandations dynamiques, chatbots contextuels). Le traitement en temps réel via streaming data et IA offre une grande réactivité, optimisant les conversions et les engagements au moment exact où l’utilisateur interagit avec votre plateforme.
Comment être conforme RGPD avec les nouvelles données ?
Garantissez la transparence totale via des politiques de confidentialité claires et des bandeaux de consentement granulaires. Implémentez le privacy by design : minimisation des données, pseudonymisation, durées de rétention limitées. Veillez également à utiliser des outils certifiés RGPD, à documenter vos traitements (registre obligatoire), à nommer un DPO en cas de besoin, et à faciliter l’exercice des droits (accès, suppression, portabilité). Privilégiez le server-side tracking pour un meilleur contrôle.
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