Le système des cartes de fidélité existait bien avant la généralisation de l'informatique, son adaptation numérique s'est faite naturellement en conservant les mêmes principes : lister les clients réguliers afin de les fidéliser en leur offrant des avantages. L'informatique, permettant des listings sans fin, le suivi exact des achats et le contact avec tous ces clients, s'est avéré être l'outil idéal pour ce suivi de clientèle. De plus, il amène la personnalisation des offres et le ciblage des produits promotionnels. Ainsi un site comme Adidas peut envoyer des promotions sur l'équipement de l'équipe préférée de l'utilisateur.
Ce ciblage personnalisé se ressent bien dans la liste des informations demandées dans le formulaire d'inscription, il n'est pas rare d'avoir des questions sur les centres d’intérêts, mais aussi la composition de la famille.
Cette utilisation des données est relativement éthique car elle repose sur la participation active et volontaire des clients.
Par contre, même sans carte de fidélité, l'acheteur en ligne est par définition identifié (nom, adresse) et tout l'historique de ses achats est connu. Cette énorme base de données est utilisée pour le contact et les promotions, à l'instar des cartes de fidélité mais aussi pour mesurer le succès d'un produit. Ceci permet d'anticiper les commandes, et de filtrer les fournisseurs les plus efficaces. À très large échelle, les statistiques mathématiques peuvent s'appliquer comme par exemple Amazon, qui pré-achemine des produits sur différents sites géographiques avant même leur achat, afin de réduire les délais de livraison.
Dans les cas précédents, l'acheteur fournit lui-même ses informations, avec ou sans carte de fidélité. Beaucoup de sites ne proposent pas d'achats, mais souhaitent connaître les habitudes de leurs utilisateurs anonymes. Les cookies collectés sur les navigateurs des utilisateurs permettent de briser cet anonymat en identifiant le retour de chaque utilisateur et en collectant quelques informations géographiques (pays, langue, voire ville). Les individus ne sont certes pas connus nommément, mais ils sont reconnus et dénombrés. Ces statistiques d'utilisation vont permettre au site de justifier leur niveau de fréquentation auprès de publicitaires ou d'acquéreurs potentiels.
Depuis 2009, une directive européenne impose un avertissement sur l'usage de cookies des sites car ces opérations sont invisibles pour les utilisateurs qui sont donc suivis sans le savoir.
Quasiment tous les sites notoires utilisent des cookies : ces avertissements sont malheureusement perçus comme dérangeant la navigation et donc ignorés par les utilisateurs qui les acceptent systématiquement.
Sous couvert de fourniture de services gratuits (mails, messageries instantanées, mur d'informations, pensées…), les réseaux sociaux tels que Yahoo, Google, Facebook, Twitter et tant d'autres collectent des montagnes d'informations personnelles. Toutes les données même privées sont analysées, regroupées afin d'identifier des profils de consommateurs. Ces statistiques sont réutilisées dans le ciblage marketing de ces réseaux sociaux ou revendues à des entreprises qui veulent mieux cibler leurs publicités voire contacter directement ces clients potentiels.
À quoi servent nos données personnelles ?
Une fois les données récupérées, des profils sont créés.
Un profil correspond à une fiche qui contient toutes les données récupérées sur une personne, plus il y a d'information, plus le profil vaut cher. Les profils sont rarement vendus seuls, le minimum est souvent en paquet de 1000 profils.
Prenons l'exemple de la société Criteo. Cette société est connue pour son activité dans le « Data Marketing », qui consiste à cibler des publicités grâce aux informations personnelles.
La société touche environ 850 millions d'internautes par moi et revend des profils par groupe de 1000 internautes entre 60 centimes et 250 euros selon les profils.
Au final, leurs gains sont compris entre 0,5 et 200 millions d'euros par mois.
Nos données personnelles seules ne valent presque rien, mais quand elles sont rassemblées en un paquet avec des milliers d'informations les coûts augmentent.
Le marché du Big Data a généré un chiffre d'affaire de 8,9 milliards de dollars en 2013.
