Jeux de données (datasets) pour les agences marketing
Exemple de fournisseur testé : Bright Data, client de Cllimber
Que sont les jeux de données (datasets) pour agences marketing
Un jeu de données pour une agence marketing est un fichier structuré (souvent au format CSV ou JSON) contenant des millions de points de données publiques extraits du web, que l'agence utilise pour orienter la stratégie de ses clients ou enrichir ses tableaux de bord de reporting.
Le mot important ici est structuré. Une agence n'a pas besoin de lire une page web ; elle a besoin d'une ligne de tableur indiquant le nom_du_produit, son prix actuel et son stock. Les fournisseurs de données ou les outils de web scraping transforment le chaos des sites web (Amazon, Google Maps, réseaux sociaux) en un tableau propre et exploitable. L'agence fixe les paramètres (la ville cible, le site concurrent), et l'outil collecte les données en arrière-plan sans intervention manuelle.
Deux approches pour obtenir un dataset
- Le jeu de données pré-construit (Dataset As A Service) — L'agence achète un fichier déjà compilé et mis à jour par un fournisseur. Par exemple, un dataset contenant tous les profils d'entreprises locales françaises sur Google Maps, ou le catalogue complet d'un site e-commerce avec les prix du jour.
- L'extraction sur mesure via API (Web Scraping) — L'agence utilise un outil, comme l'API SERP ou le Web Unlocker de Bright Data, pour interroger le web en temps réel (ex: "Quelle est la position de mon client sur Google à Lyon ce matin ?") et construire son propre fichier au fil de l'eau.
La première approche est jugée sur la fraîcheur et la taille du catalogue de données ; la seconde sur la capacité de l'outil à contourner les blocages (CAPTCHAs) et à gérer les proxys pour l'agence.
Les 4 types de jeux de données en agence
Les datasets se divisent selon l'objectif marketing du client. Les exemples dans la colonne de droite illustrent comment ces données sont extraites à l'aide des produits de Bright Data, le fournisseur évalué par Cllimber.
| Type de dataset | Ce qu'il apporte à l'agence et au client | Exemple d'outil d'extraction |
|---|---|---|
| E-commerce & Prix | Permet la veille tarifaire dynamique. L'agence suit les prix et les ruptures de stock des concurrents de son client. | Scraper APIs (E-commerce) de Bright Data |
| Local SEO & SERP | Suit les positions Google et Google Maps d'un client dans des dizaines de codes postaux différents simultanément. | API SERP (ciblage par ville/code postal) |
| Réseaux Sociaux & Avis | Analyse le sentiment public et surveille la réputation d'une marque sur des plateformes comme LinkedIn ou Trustpilot. | Datasets pré-construits ou Scraper APIs (Social) |
| Visibilité IA (AEO) | Enregistre comment les assistants IA (ChatGPT, Perplexity) mentionnent ou recommandent les produits du client. | LLM Scrapers de Bright Data |
Comment les agences collectent ces données
Quel que soit le type de données, le processus suit généralement quatre étapes :
- Définir le besoin et la cible : L'agence détermine les sites à surveiller (ex: un concurrent e-commerce) ou les mots-clés à suivre, ainsi que la localisation exacte (les prix ou les résultats Google varient selon la ville de l'internaute).
- Déléguer l'infrastructure : Plutôt que de coder des robots complexes qui se font bloquer, l'agence utilise une API spécialisée. Elle envoie la requête à l'API, qui se charge de trouver la bonne adresse IP (proxy résidentiel) et de résoudre les éventuels CAPTCHAs.
- Structurer la réponse : L'outil ne renvoie pas une page visuelle, mais un format lisible par machine (JSON ou HTML propre), que l'agence intègre automatiquement dans sa base de données.
- Restituer au client : L'agence connecte ces données brutes à un outil de Business Intelligence (BI) comme Looker Studio ou Tableau pour générer les rapports finaux sous sa propre marque.
La conséquence pratique de cette méthode est un gain de temps massif : l'agence se concentre sur l'analyse et la stratégie, tandis que le fournisseur de données (comme Bright Data) gère la plomberie technique (rotation d'IP, déblocage).
Pourquoi les agences ont besoin de données localisées
Les moteurs de recherche et les sites e-commerce personnalisent massivement leurs affichages selon la position géographique de l'utilisateur. Une vérification manuelle effectuée depuis les bureaux de l'agence à Paris ne reflète pas ce que voit un acheteur à Marseille.
Un exemple testé : Extraire les prix e-commerce avec Bright Data
Pour vérifier concrètement comment une agence peut générer un jeu de données sans développer d'infrastructure interne, Cllimber a réalisé un test indépendant en utilisant Bright Data. Au lieu de configurer nos propres proxys pour éviter les blocages, nous avons simplement envoyé nos requêtes via leur API de collecte.
Nous avons ciblé des pages produits sur le marché français, extraites avec succès sous forme de données structurées (Prix, Stock, URL). Le test a montré que l'API gérait automatiquement la rotation des IP résidentielles françaises et la résolution des blocages en arrière-plan.
Ce test confirme que les agences n'ont pas besoin de maintenir une infrastructure interne complexe pour générer des datasets fiables. Pour découvrir l'analyse complète de l'outil, les volumes testés et la configuration, lisez notre audit de Bright Data pour les agences marketing.
Combien coûtent ces jeux de données
La tarification dépend de la méthode d'acquisition. Un abonnement mensuel à un jeu de données pré-construit coûte généralement plusieurs centaines d'euros par mois, selon sa taille et sa fréquence de mise à jour. Pour la collecte sur mesure (Web Scraping / API), la facturation s'effectue au paiement à l'usage (Pay-as-you-go), facturé au volume de données (au Go) ou à la requête réussie.
Dans l'exemple de Bright Data, l'API SERP (pour suivre les positions Google) débute autour de 1,50 $ pour 1 000 requêtes. Les nouveaux comptes bénéficient généralement d'un essai gratuit couvrant quelques milliers de requêtes, ce qui est suffisant pour tester la génération d'un dataset pour un premier client.
Ce qu'il faut vérifier avant de choisir un fournisseur
- La tarification aux succès : Assurez-vous que le fournisseur ne facture que les requêtes de collecte qui réussissent (100% success rate billing), afin de ne pas payer pour des blocages.
- Le respect du RGPD et la conformité : Vérifiez que le réseau de proxys résidentiels du fournisseur exige une procédure KYC (Know Your Customer) stricte, garantissant que les adresses IP proviennent d'utilisateurs ayant consenti à partager leur connexion.
- Le niveau de ciblage géographique : L'outil doit permettre de simuler une requête au niveau de la ville ou du code postal, pas seulement au niveau du pays.
- Formats de sortie : L'API doit pouvoir délivrer les données au format attendu par votre équipe (JSON structuré pour un entrepôt de données, CSV pour un tableur).
Les datasets marketing, expliqués.
Qu'est-ce qu'un dataset pour une agence marketing ?
C'est une collection structurée de données publiques du web (prix de concurrents, positions SEO, avis clients) qu'une agence utilise pour enrichir la stratégie ou les rapports de ses clients. Au lieu de copier manuellement ces informations, l'agence utilise des API ou achète des fichiers pré-construits.
Comment les agences collectent-elles ces données sans se faire bloquer ?
Elles délèguent l'infrastructure technique à des fournisseurs de données comme Bright Data. En utilisant des API spécialisées (comme le Web Unlocker), l'agence envoie simplement sa requête, et le fournisseur se charge de trouver la bonne adresse IP (proxy) et de contourner les systèmes anti-bots ou les CAPTCHAs.
Où trouver des datasets (jeux de données) pour le e-commerce ?
Vous pouvez soit acheter des datasets pré-construits auprès de courtiers en données, soit utiliser des "Scraper APIs" (API de collecte) pour extraire vous-même les prix, les descriptions et les niveaux de stock depuis des sites comme Amazon ou Shopify en temps réel.
Est-il légal de scraper des données web pour une agence ?
La légalité dépend des données collectées. Extraire des faits publics (un prix, une position Google) à un rythme raisonnable est généralement toléré. En revanche, extraire des données personnelles nécessite une base légale au regard du RGPD. Il est recommandé de cibler uniquement les données publiques et d'utiliser des fournisseurs certifiés exigeant une procédure de conformité (KYC).
Combien coûte l'extraction de données web à grande échelle ?
Cela dépend du modèle. Le paiement à l'usage via une API de collecte coûte généralement entre 1 $ et 3 $ pour 1 000 requêtes réussies. Les agences avec de gros volumes optent souvent pour des forfaits mensuels réduisant le coût unitaire de la requête ou du gigaoctet de proxy.