News & Insights > Insights > #2 - Customer Data Platform

Vous ne faites pas la différence entre machine learning et deep learning ? Data warehouse vs. data lake ? DMP ou CMP ? L'abcd*glossary est là pour vous. Chaque mois, nous vous aidons à y voir plus clair en passant en revue une notion clé du digital et de la data.

 

Depuis quelques années, le terme « Customer Data Platform » est sur toutes les lèvres, mais savons-nous vraiment ce qu’il signifie ? Notons qu’il a été utilisé pour la première fois en 2013. Face à la multiplication des points de contact, des canaux de communication et des outils marketing, un référentiel central paraissait nécessaire. Une CDP est avant tout une base de données clients - la particularité de ces données étant que celles-ci sont extraites de nombreuses sources, online et offline, pour être ensuite nettoyées et combinées afin de créer un profil client unique. Les CPD reposent sur 3 piliers principaux :

 

  1. L’unification des profils : la CDP recoupe des données online et offline de clients connus et anonymes, pour lesquels elle recense les comportements, les transactions et les interactions avec la marque afin d’élaborer des profils uniques. Cette précision des données représente un bénéfice non négligeable, aussi bien pour le vendeur qui connait ainsi plus précisément son prospect, que pour le client qui est ciblé plus pertinemment.
  2. L’intelligence : la CDP est une base de données capable de réaliser des segmentations avancées, des reportings automatiques et des recommandations personnalisées.
  3. La communication automatisée : la CDP peut en effet communiquer et interagir en instantané sur tous les canaux de communication de la marque.

 

En pratique, comment ça fonctionne ?

Une CDP classique s’organise en 3 temps : la collecte, le traitement puis l’activation des données.

 

  • Dans un premier temps, la CDP réconcilie des données onlines et offlines, personnelles et anonymes, sur tous les clients potentiels (comportement utilisateurs, données démographiques et personnelles, interactions sociales, achats en ligne/en magasin, service client…). Par exemple : un client achète un article en magasin et fournit son adresse mail en caisse. Quelques jours plus tard, le même client se rend sur le site web de la marque et s’inscrit à la newsletter en fournissant cette même adresse mail. Dès lors, son adresse mail et son user ID sont reliés et la marque possède un profil client unifié.
  • Ces données clients sont ensuite centralisées et traitées. Notons que pour se conformer au Règlement Général sur la Protection des Données, les entreprises qui traitent des données personnelles doivent être capables de retracer le lieu dans lequel ces dernières sont hébergées, d’où l’importance de toutes les regrouper dans une base commune. Une fois les données centralisées, la CDP peut alors les traiter en appliquant des segments intelligents, en réalisant des reporting et de l’analytics, et surtout en construisant des modèles prédictifs capables de calculer l’appétence d’achat ou encore la probabilité de churn de chaque client.
  • Enfin, les CDP sont capables d’activer ces données via une communication omnicanale en temps réels sur différents canaux (emailing, sms push-in, réseaux sociaux, site web…).

 

Quels avantages par rapport aux autres systèmes de management de données ?

Pour bien comprendre la particularité des CDP, il est important de s’arrêter sur ce qui les différencie des systèmes de management de données que l’on connait déjà, à savoir les Data Warehouse, les CRM et les DMP.

 

  • Les Data Warehouse :

Utilisateurs : équipes IT.

Types de données : données cohérentes, agrégées, bien définies et retravaillées qui peuvent provenir de tous types de sources. > Persistantes.

Objectif : regrouper la donnée dans une seule base pour augmenter la Business Intelligence de l’entreprise grâce à différents algorithmes d’analyse de ces données.

Limites : les Data Warehouse ne sont pas actualisées en temps réel et ne donnent pas d’information sur le client au niveau individuel. De plus, elles sont difficilement intelligibles sans background technique.

 

  • Les CRM :

Utilisateurs : Equipes de ventes, service clientèle et équipes marketing.

Types de données : Données first party (nom/prénom, email, adresse, numéro de téléphone…) collectées directement par l’entreprise auprès de ses clients et avec leur consentement. > Persistantes.

Objectif : Fidéliser les clients et suivre leur parcours et leurs opérations.

Limites : De même que pour les Data Warehouse, ces données ne sont pas actualisées en temps réel. De plus, elles se limitent aux clients identifiés et qui ont consentit au traitement de leurs données.

 

  • Les DMP :

Utilisateurs : Equipes publicitaires principalement.

Type de données : Données third party (onlines et anonymes) rattachées à des cookies et souvent hébergées sur des serveurs externes. > Ephémères.

Objectif : Créer des segments d’audience anonymes afin de diffuser des publicités ciblées.

Limites : Ce fonctionnement limite l’engagement et la fidélisation, notamment car la période de possession des données est limitée (les cookies étant supprimés au bout de 90 jours).

 

  • Les CDP :

Ces dernières peuvent être considérées comme des mix de CRM et de DMP.

Utilisateurs : Analystes et équipes marketing.

Type de données : Unification de données 1st et 3rd party. Avant tout des données first party, y compris des IIP (Information d’Identification Personnelle), conservées puis couplées avec des données third party (souvent fournies par des DMP) afin de créer des profils clients unifiés et persistants. Ces données sont enrichies et mises à jour en continu.

Objectif : Personnalisation totale de l’expérience client.

 

Remarque : On a parlé ici principalement des DMP médias. Aujourd’hui, les DMP tentent d’avoir de plus en plus une vision « customer centric » et sont couplées à des CRM. Elles deviennent alors des CDP. Finalement, on peut considérer les CDP comme « le dernier moment de l’évolution des DMP ».

 

Quel avenir pour le marché des CDP ?

En 2016, le CDP Institute recensait 18 Customer Data Platform répondant à ses critères. Depuis les entreprises du secteur se sont multipliées, pour atteindre 121 CDP reconnues en 2020.

On parle aujourd’hui d’un marché à 1.3 milliards de $ en 2020 (estimation du CDP Institute dans sa « Customer Data Platform Industry Update » de juin 2020). Pourtant, la plupart des spécialistes considèrent qu’il n’en est qu’à ses balbutiements car ses perspectives de croissances sont énormes. En effet, en 2016 et sur le seul sol américain, IBM estimait les dépenses liées à de la data mal gérée ou de mauvaise qualité à 3.1 billiards $, d’où l’importance de perfectionner encore au maximum le management de ces données.

Notons également que le marché des CDP est très actif. Mi-octobre, Twilio, une entreprise américaine spécialisée dans les communications unifiées a annoncé le rachat de Segment Inc., leader du marché des CDP, pour 3.2 milliards $ (Forbes, How two failures led to a $3.2 billion deal with Twilio).

 

Finalement, bien plus qu’un terme à la mode, la CDP ne serait-elle pas aujourd’hui l’atout clé des décideurs marketing à la recherche de performance ?

 

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