Au cours des dernières années, plusieurs évolutions du marché ont amené les équipes à repenser la façon dont elles utilisent les données clients. Les nouvelles législations, telles que le RGPD et la CCPA/CPRA, ont accru l'importance d'investir dans la confidentialité des données et de gérer le consentement des utilisateurs. Les limites du suivi des cookies tiers ont contraint les équipes à investir dans la création de leur propre ensemble de données de première partie. L'augmentation des prix des publicités sur des plateformes telles que Facebook et Google a rendu l'acquisition de clients plus coûteuse, ce qui a incité les marques à se concentrer sur la fidélisation.
Dans le même temps, extreme augmentation des outils SaaS disponible dans les domaines de l'automatisation du marketing, de l'analyse des produits, du service client et de la publicité, a incité les équipes à abandonner les offres cloud traditionnelles et à créer une infrastructure technologique de premier ordre.
Bien que ces changements puissent sembler affecter l'organisation de différentes manières, ils sont tous liés à un besoin commun : la capacité d'accéder aux données clients de première partie et de les intégrer dans tous les systèmes en temps réel tout en gérant la qualité et la confidentialité des données. Et la méthode inverse, qui consiste à conserver des ensembles de données clients fragmentés dans les DMP, les CRM et les entrepôts de données, et à les « assembler » à l'aide de solutions MDM ou ETL (ou pire encore, manuellement) est désormais le principal facteur qui empêche les équipes de s'adapter à l'environnement de marché actuel.
Les plateformes de données clients (CDP) sont devenues très recherchées par les spécialistes du marketing, les chefs de produit, les ingénieurs des données et les data scientists en raison de leur capacité à simplifier le pipeline de données clients, à améliorer l'accès aux données clients et à proposer de meilleures expériences basées sur les données. Cela dit, l'évolution rapide du marché des CDP a créé une certaine confusion quant à ce qu'est exactement un CDP.
Qu'est-ce qu'une plateforme de données clients ?
Une plateforme de données clients (CDP) est une application logicielle qui prend en charge les cas d'utilisation du marketing, de l'analyse des produits et de l'expérience client en unifiant les données clients d'une entreprise provenant de plusieurs sources de données et en les mettant à la disposition de systèmes supplémentaires. Les CDP permettent aux équipes d'accéder plus facilement aux données des clients et de les utiliser pour optimiser le calendrier et le ciblage des messages, des offres et des activités d'engagement client, favoriser la personnalisation au niveau individuel et faciliter l'analyse du comportement des clients.
Les cinq principales fonctions d'un CDP sont les suivantes :
Recueil de données : La possibilité d'ingérer des données clients de première partie et individuelles provenant de sources multiples via des connexions API packagées et des kits de développement logiciel, et de stocker ces données dans un format utilisable.
Data governance : La capacité à appliquer de manière précise quels événements sont transmis à chaque système et à traiter les demandes des personnes concernées (accès, portabilité, effacement)
Protection de la qualité des données et unification des profils : La capacité de surveiller la précision, la cohérence, la déduplication et la structure des données, et d'unifier les événements et les attributs des profils persistants au niveau individuel au fur et à mesure de la collecte des données
Segmentation : Une interface qui permet aux utilisateurs professionnels de créer et de gérer des segments d'audience
Integration and activation of data : La capacité d'envoyer des segments d'audience et de transmettre des événements à des outils et systèmes externes grâce à des intégrations prédéfinies, ainsi que d'orchestrer des expériences client contextuelles sur tous les canaux
Avec un marché diversifié comprenant plus de 130 fournisseurs, il convient toutefois de noter que tous les fournisseurs ne prennent pas en charge ces fonctions dans la même mesure. Pour donner un sens au marché, il est utile de diviser le marché des plateformes de données clients en quatre catégories.
Quels sont les différents types de plateformes de données clients ?
Selon le CDP Institute, il existe actuellement plus de 120 entreprises différentes qui proposent des solutions CDP. Il s'est avéré difficile de faire le tri dans le bruit du marché des CDP, même pour les équipes les plus averties du secteur. Cela dit, plusieurs catégories distinctes de CDP ont commencé à émerger : infrastructure de données client, offres marketing cloud, hubs marketing au niveau des applications et kits d'outils CDP. Bien que les catégories puissent partager certaines fonctionnalités qui se chevauchent (résolution des identités, segmentation, intégrations d'API), le choix de déploiement entre les deux est important.
Client's data infrastructure
Alors que les technologies des entreprises évoluent à un rythme croissant, la capacité à accéder à des données cohérentes et de haute qualité sur tous les outils tout en garantissant la confidentialité des données est essentielle. L'infrastructure de données client aide les équipes à déplacer les données librement et en toute sécurité entre les systèmes et les applications en temps réel, tout en gérant la qualité des données et en protégeant la confidentialité des consommateurs.
À l'aide de SDK et d'API intégrables, les CDP au niveau de l'infrastructure collectent des données clients de première partie à partir de plusieurs points de contact avec les clients (mobile, Web, OTT, systèmes POS, etc.). Les données sont ensuite nettoyées et liées aux profils individuels des clients avant d'être envoyées en aval aux systèmes de publicité, de marketing, d'exploitation et d'analyse. Bien que l'adoption d'une infrastructure de données client nécessite un investissement initial de la part des équipes d'ingénierie, celles-ci fournissent des fonctionnalités de routage des données en libre-service aux équipes non techniques, telles que les équipes chargées des produits, du marketing, des analyses et du support client après la mise en œuvre. Ces fonctionnalités incluent la capacité à tirer parti des informations prédictives pour créer des segments d'audience. Une fois créés, les segments d'audience peuvent être connectés à des outils d'engagement marketing pour des campagnes personnalisées. Cette fonctionnalité permet d'économiser des milliers d'heures de développement à long terme.
Marketing dans le cloud
Plusieurs grandes sociétés de cloud multi-suites ont annoncé des solutions CDP. L'un des principaux moteurs de l'intérêt du CDP a toujours été la rigidité et la nature disparate des suites marketing cloud. Les offres cloud visent à introduire un module CDP dans le cadre d'une suite intégrée qui facilite l'unification des profils, la segmentation et l'activation des données. Ces produits limitent généralement les sources de données et les destinations à la suite de produits du cloud, ce qui favorise la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et réduit l'adaptabilité au fil du temps.
Hubs intelligents
Les fournisseurs de hubs intelligents proposent des fonctionnalités d'orchestration des données qui facilitent les initiatives marketing, telles que la gestion des offres et les messages déclenchés, en envoyant des instructions à plusieurs solutions en aval depuis leur interface. Ces fournisseurs fournissent des fonctionnalités développées d'activation des données telles que la cartographie des trajets, les rapports et l'apprentissage automatique, mais ne font souvent pas grand-chose pour aider les équipes à optimiser la collecte des événements, à gérer la qualité des données clients et à soutenir une gouvernance responsable des données. Si les équipes ne disposent pas d'une base de données clients hautement précise et sécurisée, l'efficacité des cas d'utilisation de l'activation des données peut être discutable.
Boîtes à outils CDP et ETL inversé
Une catégorie relativement nouvelle de fournisseurs de CDP, de boîtes à outils CDP et de fournisseurs d'ETL inversé permet aux équipes dirigées par l'ingénierie de connecter les données clients résidant dans leur entrepôt de données d'entreprise aux outils marketing en aval via des intégrations packagées. Ces plateformes nécessitent souvent des connaissances SQL pour accéder aux données depuis l'entrepôt de données et ne sont donc pas facilement accessibles pour les parties prenantes non techniques. Ils constituent une bonne solution pour extraire des ensembles de données historiques qui sont souvent stockés dans l'entrepôt de données, tels que « Qui a regardé notre émission à la même époque l'année dernière ». Comme les intégrations des plateformes ETL inversé ne se font souvent pas en temps réel, elles ne sont pas idéales pour prendre en charge des cas d'utilisation tels que la personnalisation dynamique, les e-mails transactionnels, la suppression des publicités ou les expériences déclenchées.
Pourquoi les plateformes de données clients sont-elles importantes aujourd'hui ?
La création d'une stratégie de données clients est essentielle à la réussite à long terme, et la voie à suivre pour créer votre stratégie de données est adaptée à votre entreprise. Les équipes commencent souvent par un cas d'utilisation unique concernant les données clients et n'établissent pas de stratégie complète en matière de données lorsqu'elles entreprennent de renforcer leur présence numérique. Mais cela augmente l'exposition au risque lorsque les conditions du marché changent.
Dans la plupart des entreprises :
- Les sites Web et les applications changent, des pages de destination et des écrans d'applications étant ajoutés, optimisés ou supprimés.
- De nouvelles campagnes sont lancées, nécessitant souvent de nouveaux flux de données pour en mesurer le succès. De nouveaux outils sont nécessaires pour optimiser les performances, ce qui nécessite de nouvelles intégrations.
- Le suivi des événements évolue au fur et à mesure que les développeurs de différentes plateformes travaillent en silos au fil du temps.
- Les clients basculent entre des états connus et anonymes, et sur différents appareils, ce qui nécessite des fonctionnalités de résolution dynamique des identités.
- Les utilisateurs mettent à jour leurs préférences de consentement pour refuser les expériences personnalisées, et leurs informations devront être extraites de certains flux et outils.
- Des modèles sont construits et des expériences sont effectuées qui obligent à répéter plusieurs de ces étapes.
Et sur le marché :
- Les nouvelles réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD et le CCPA, modifient fondamentalement la manière dont vous pouvez collecter, gérer et activer les données.
- Apple et Google créent de nouvelles règles de plateforme qui modifient la manière dont vous pouvez accéder aux cookies et aux identifiants d'appareils.
- Les exigences en matière d'API évoluent à mesure que les fournisseurs mettent continuellement à jour leurs offres et leurs spécifications.
Très vite, le défi passe de l'établissement d'une stratégie de données à la capacité d'adapter votre stratégie de données aux changements internes et externes.
Les plateformes de données clients fournissent un pipeline de données qui permet de connecter les données des clients vers et depuis les systèmes internes ainsi que l'écosystème numérique, ce qui vous permet de faire face à la complexité en fonction de l'évolution des conditions.
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