C’est quoi un Cas d’Usage CDP ?

Pour définir ce qu’est un cas d’usage et comprendre son intérêt, il est nécessaire de donner quelques éléments de contexte afin de retracer l’évolution de ce concept. En effet, l’approche déployée autour des « cas d’usage » n’est pas figée dans le temps et n’a eu de cesse d’évoluer en parallèle de la maturité des technologies d’entreprise.

C’est en 1987 qu’Ivar Jacobson, informaticien suédois, présente pour la première fois le concept de cas d’utilisation lors de la conférence Oopsla (pour Object-Oriented Programming Systems, Languages & Applications). Dans son article intitulé ‘‘Object-oriented Development in an Industrial Environment’’, il y décrit comment cette technique mise au point au sein du groupe de télécommunications Ericsson « peut servir à capturer les exigences d’un système, sous une forme graphique, dans le cadre d’une méthode d’analyse et de conception orientée objet ».

Depuis, le concept s’est affiné : d’une approche basée sur la compréhension des comportements, le concept aboutit en 2011 à une version 2.0 pilotée par les objectifs et plus facilement exécutée grâce aux méthodes agiles. Selon Ivar Jacobson, Ian Spence et Kurt Bittner, auteurs de l’ebook Use-Case 2.0 : « Un cas d’utilisation est l’ensemble des manières d’utiliser un système pour atteindre un but spécifique pour un utilisateur particulier. L’ensemble de tous les cas d’utilisation indiquent toutes les façons utiles d’utiliser un système ».

Par extension, un cas d’usage s’apparente à l’expression du point de vue des utilisateurs d’une séquence d’actions et d’interactions réalisées grâce à un outil technologique, dans le but d’aboutir à un produit, un service ou un système à valeur ajoutée dont la finalité est d’être utile. La notion de cas d’utilisation a ainsi peu à peu délaissé son jargon technique pour adopter le point de vue de l’utilisateur final.

Le CDP Institute définit le cas d’usage appliqué à une CDP en ces termes : il s’agit d’« une description des étapes nécessaires à un agent pour réaliser une tâche métier. [Le cas d’usage] est employé pour illustrer à la fois les capacités dont un système a besoin pour accomplir une tâche et pour représenter les tâches qu’un système peut prendre en charge. »

Pourquoi intégrer des cas d’usage dans une CDP ?

Pourquoi alors intégrer des cas d’utilisation dans une plateforme de données clients ? Parce que vous aurez beau avoir le CRM le plus performant, les algorithmes prédictifs les plus élaborés, le data Lake le plus puissant… Vos systèmes n’auront de valeur véritable que par les usages que vous pourrez en retirer.

Et au sein d’une CDP, les utilisations ne manquent pas : personnalisation du parcours client, segmentation client, collecte et exploitation optimisées des données issues de vos canaux online et offline, amélioration de l’engagement, mise en œuvre d’une stratégie data-driven, amélioration de vos taux de conversion et de rétention, etc. Les cas d’usage CDP vous donnent les clés d’une expérience client omnicanal.

Comment procède la CDP ?

En se connectant aux différents outils, sources et bases de données de l’entreprise, en amont comme en aval, la Customer Data Platform va non seulement unifier l’ensemble de vos données, tel un Référentiel Client Unique, mais également les standardiser pour les rendre intelligibles et exploitables par les équipes marketing ou par les applications métiers.

Les fonctions de la CDP

Grâce à cette vue client unifiée, les collaborateurs métiers concernés par l’expérience client (marketing, ventes, digital, BI…) ont alors la capacité à analyser les comportements de navigation des utilisateurs et à les segmenter pour mieux cibler les clients dans leurs futures campagnes marketing.  En ce sens, les cas d’usage CDP s’imposent comme une étape essentielle de votre stratégie d’entreprise.

Pour bien définir ses cas d’usage, il importe au préalable de bien comprendre comment fonctionne votre Customer Data Platform et ce qu’elle peut vous permettre de faire, de mesurer, d’optimiser et de développer. Une fois que vous aurez perçu toutes les finalités de votre démarche CDP, vous serez à même de fixer efficacement vos objectifs prioritaires et d’en extraire les cas d’usage appropriés.

La gestion de la donnée constitue la première étape de toute démarche CDP. En tant que pivot du Système d’Informations (SI) Client, la plateforme agit telle une clef de voûte sur laquelle viennent se connecter tous les flux de données de votre entreprise, en provenance de vos canaux internes (logiciels back-office, bases de données, systèmes de type Big Data, CRM, outil de Marketing Automation, bornes en boutique, centre de contacts…) mais également externes (site ecommerce, réseaux sociaux, application mobile, etc.).

Une fois les informations collectées et intégrées à la plateforme, les outils d’activation et d’analyse en aval entrent en jeu, toujours orchestrés par l’organe central qu’est la CDP. Commence alors l’étape d’unification de ces données brutes et leur préparation en vue de répondre aux objectifs fixés par votre projet CDP.

Toutefois, à quoi bon collecter et unifier les données si vous ne pouvez pas les utiliser et en tirer la meilleure valeur ? Si les indicateurs clés de performances (KPI) sont là pour vous y aider, difficile parfois de saisir toute la pertinence des informations contenues dans une donnée. C’est là que les outils d’analyse et de business intelligence vous permettent de capter le comportement de l’utilisateur qui « se cache » dans la donnée collectée et de le retranscrire visuellement.

Certaines Customer Data Platform intègrent ainsi des fonctionnalités analytics et BI établies sur les meilleurs standards du marché.

La pertinence d’un segment client, d’un lead ou d’un visiteur ne peut se mesurer que si vous disposez d’un nombre suffisant de données. En se connectant à toutes les sources hétérogènes de données, la CDP va non seulement collecter d’importants volumes de données mais également pouvoir les segmenter de façon très fine selon les cas d’usage définis.

Avec une Customer Data Platform, vous pouvez alors segmenter votre base de données client selon de multiples dimensions, puis redistribuer ces segments d’audience à vos différents outils d’activation : CRM, marketing automation, emailing, DataViz… À l’image des fonctionnalités d’analyse et de BI, plusieurs types et méthodes de segmentation sont possibles :

• Les segments MECE ou attribution de segments : le segment assigne les clients à l’un des multiples segments en utilisant le principe MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) ;
• Les segments Overlapping ou règles d’éligibilité du public : ils permettent de prendre en compte différentes règles d’éligibilité. Ils s’appliquent notamment dans le cas où un client doit recevoir différents types de communication. En revanche, ils ne prennent en compte qu’un seul ensemble de règles de segmentation à la fois ;
• La segmentation statique ou ponctuelle, pour des campagnes ad hoc de type envoi d’informations ;
• La segmentation dynamique ou adaptative, dans laquelle les utilisateurs sont « amovibles » et peuvent varier selon divers critères.

Par sa capacité à travailler sur des segments dynamiques, constamment recalculés, optimisés et mis à jour, et associée à une dose d’intelligence artificielle, la Customer Data Platform peut ainsi permettre de prédire certaines intentions d’achats (notamment grâce aux données de navigation). Une capacité d’anticipation qui permet à vos équipes marketing de toujours avoir une longueur d’avance !

Connectée aux outils d’activation de l’entreprise, la Customer Data Platform permet non seulement une segmentation ultra fine des audiences mais aussi de proposer une expérience client sans couture de bout en bout. Comment ? En transformant les données client en comportements d’achats prévisibles, chaque interaction collectée sur les différents points de contact étant associée à un comportement donné.

Cartographie d’un parcours client omnicanal

Par conséquent, vos équipes marketing ont ainsi la possibilité d’agir et d’interagir en temps réel avec le client à chaque étape du parcours d’achat. Par exemple :

• En lui proposant un code promotionnel pour éviter l’abandon du panier ;
• En lui poussant un produit ou un service complémentaire ;
• En envoyant une information pertinente (délais de livraison, options de transport, etc.) afin d’éviter le recours au service client ;
• En assurant un suivi de commandes unifié sur toutes vos plateformes…

Cette activation en temps réel, rendue possible par les capacités dynamiques de la plateforme, vous permet de proposer des services à forte valeur ajoutée.

Quelle est alors la finalité ultime de la Customer Data Platform ? La capacité à déployer une vue 360 sur l’ensemble de vos données clients. En d’autres termes, la possibilité de mettre en œuvre une stratégie marketing omnicanal ! Voilà l’atout majeur de ce hub global capable d’agréger des données disparates, multicanal, on et offline, et cross-device. Ainsi, la CDP va s’attacher à centraliser une multitude de fragments d’informations collectés tout au long du parcours phygital du client.

Enrichie en permanence en temps réel, la vue client unifiée ainsi obtenue favorise une approche omnicanale transverse à tous les départements de l’entreprise en lien avec l’expérience client, faisant de la CDP la tour de contrôle de votre stratégie marketing et le moteur de votre développement business.