Qu’est-ce qu’une CDP composable (ou CDP composite) ? Définition & Analyse

La CDP composable (aussi appelée CDP composite) est une solution aux limites structurelles des CDP classiques qui reposent sur une plateforme monolithique et une base de données propriétaire où sont stockées, unifiées et activées toutes les informations clients.

Selon la définition du CDP Institute : « Une CDP composable désigne une architecture dans laquelle les profils clients sont construits directement dans le data warehouse de l’entreprise, plutôt que dans une base de données CDP distincte. »

On tient là l’idée maîtresse : les données du data warehouse ne sont pas répliquées dans la CDP. Le Data Warehouse (DWH) reste la source unique de vérité pour les profils clients. Evidemment, cela suppose de disposer au préalable d’un data warehouse ou en tous cas d’une base de données clients structurée. C’est d’ailleurs pour cette raison (et nous y reviendrons) que les CDP composables s’adressent en priorité aux organisations déjà matures sur les sujets data.

Autour de ce socle, l’entreprise assemble différentes briques spécialisées :

• Certaines servent à ingérer et préparer les flux : elles capturent les événements clients (achats, navigation, interactions avec le service client) et s’assurent de la qualité et de la normalisation des données.
• D’autres assurent la gestion de l’identité, en rapprochant les différents points de contact pour unifier les profils et résoudre les doublons.
• Vient ensuite la segmentation, qui permet de construire des audiences, de définir des règles ou de calculer des scores exploitables par les équipes marketing et CRM.
• Enfin, une couche d’activation synchronise ces données enrichies vers les outils métiers : CRM, marketing automation, CEP, plateformes publicitaires – via des mécanismes de Reverse ETL.

L’idée est donc de composer sa propre CDP à partir de ces briques. Contrairement à une CDP packagée (lire à ce sujet notre article Customer Data Platform, Définition – Ce qu’elle est, ce qu’elle n’est pas) qui enferme toutes les fonctions dans une même plateforme propriétaire, la CDP composable laisse à l’entreprise le soin d’assembler les composants qui lui conviennent le mieux, en fonction de son existant IT et de ses priorités.

Dans ce paysage, les éditeurs de CDP composables (comme DinMo) ne proposent pas une “boîte noire” mais des modules prêts à être intégrés. Leur rôle est de fournir certaines de ces briques (activation, identité, audience builder, etc.) que l’organisation viendra connecter à son Data Warehouse et combiner avec d’autres outils.

En ce sens, un éditeur de CDP composable n’est pas le fournisseur d’une plateforme monolithique, mais un partenaire qui met à disposition des capabilités modulaires, destinées à s’insérer dans une architecture que l’entreprise garde la liberté de façonner elle-même.

On peut comparer cette logique à un jeu de Lego : chaque fonction de la CDP est prise en charge par une brique technologique distincte, choisie pour sa pertinence et connectée aux autres via API ou SQL.

L’approche composable reflète un changement de paradigme : la donnée client n’est plus enfermée dans une « boîte noire » mais reste dans un environnement maîtrisé, extensible, et aligné sur l’existant IT de l’entreprise.

Voici un tableau de synthèse pour vous aider à mieux cerner la différence entre les CDP classiques (ou « monolithiques ») et les CDP composables (ou « composites ») :

L’édition 2025 du célèbre Marketing Technology Landscape proposé par Chiefmartec met en évidence un déplacement progressif du centre de gravité des architectures clients.

Les chiffres sont parlants : la part des cloud data warehouses est passée de 20,9 % à 23,9 % entre 2024 et 2025, confirmant leur rôle de plateforme centrale pour la donnée. En parallèle, les plateformes d’engagement se renforcent nettement : les solutions de marketing automation et les customer engagement platforms gagnent près de sept points, passant de 19,4 % à 26,1 %, tandis que les CRM poursuivent leur progression de 17,9 % à 19,6 %.

Source : Chiefmartec.

Ce constat traduit une dynamique forte : les CDP traditionnelles ne constituent plus un bloc isolé et incontournable.

Elles se retrouvent prises en étau entre :

• La couche data, où le Data Warehouse prend désormais le rôle de socle de vérité. Les entreprises investissent massivement dans leur DWH, qui devient la brique structurante pour la collecte, l’unification et la gouvernance des données clients. Dans cette logique, les fonctions de CDP migrent naturellement vers une approche composable, centrée sur le warehouse.
• La couche engagement, où les CRM, les plateformes de Marketing Automation et désormais les Customer Engagement Platforms enrichissent rapidement leurs propres capacités de segmentation et d’activation. Plutôt que de passer par une CDP dédiée, certaines entreprises préfèrent activer directement leurs parcours clients depuis ces plateformes, qui sont déjà connectées aux équipes marketing et commerciales.

Le résultat est un déplacement du centre de gravité : d’un côté, les organisations avancées en matière de données privilégient un modèle warehouse-first (CDP composable), de l’autre, celles qui veulent des réponses rapides au service de l’engagement exploitent les capacités natives des plateformes client-facing. Entre ces deux pôles, l’espace pour les CDP packagées se réduit.

Le principe fondateur est simple : le Data Warehouse (DWH) devient le centre de gravité. Toutes les données clients y sont stockées : transactions, navigation web, interactions service client, données produits, données tierces, etc. C’est dans le DWH que sont créés, consolidés et enrichis les profils clients. Et c’est encore dans le data warehouse que les règles de gouvernance (qualité, conformité, sécurité) s’appliquent.

Cette centralité du DWH marque une rupture avec les CDP packagées qui dupliquent les données dans une base propriétaire. Ici, la logique est warehouse-first : une seule vérité, un seul socle.

Pour approfondir votre compréhension concrète des Customer Data Platforms, découvrez notre Panorama des principales CDP du marché (20 éditeurs passés au crible de l’analyse).

Pour alimenter le DWH, l’entreprise déploie des outils d’ingestion et de pipeline (Fivetran, Airbyte, Talend, etc.) :

• Ils collectent les données depuis les différentes sources (site web, app mobile, points de vente, ERP, CRM, centre de contact, plateformes publicitaires).
• Ils s’assurent de la fraîcheur et de la complétude des flux.
• Ils normalisent les données pour les rendre exploitables.

Souvent, cette étape inclut une couche de transformation et de modélisation (par exemple via dbt), qui permet de définir des tables claires et documentées. On parle alors de data contracts (ie, des schémas définis qui garantissent la stabilité des flux et la fiabilité des analyses).

L’un des rôles essentiels d’une CDP est d’unifier les différents points de contact pour reconstituer une vue unique du client. Dans une approche composable, cette fonction n’est pas « enfermée » dans une boîte noire mais traitée via des moteurs de résolution d’identité (par exemple, des solutions ID graph), des règles de rapprochement paramétrées (par email, téléphone, device ID, etc.) ou des modèles développés directement dans le DWH.

L’entreprise choisit la sophistication de cette brique : du simple matching déterministe jusqu’à des approches probabilistes plus avancées.

Dans une CDP composable, la segmentation et le scoring ne sont plus gérés dans une boîte noire mais directement au sein du Data Warehouse. Les audiences sont définies à partir des tables et modèles qui s’y trouvent. Cela garantit une cohérence totale entre ce qui sert au reporting, à la BI et à l’activation marketing.

Les équipes data peuvent y calculer des variables et scores (valeur vie client, propension à acheter, risque de churn…), tandis que les équipes marketing accèdent à ces segments via des interfaces connectées au DWH, comme un audience builder.

La donnée reste dans le socle de vérité, le DWH, et le « Reverse ETL » se charge ensuite de synchroniser ces segments et scores vers les outils d’activation.

Dans une CDP composable, ce qu’on appelle le Reverse ETL joue un rôle central. Derrière ce terme un peu technique se cache une fonction simple : c’est le mécanisme qui fait le pont entre le socle data (le Data Warehouse) et les outils métiers utilisés au quotidien par les équipes.

Concrètement, il extrait du DWH les audiences, attributs ou scores calculés, puis les injecte dans les environnements opérationnels : CRM, Marketing Automation, Customer Engagement Platform, outils publicitaires, applications de service client, etc.

Un exemple concret : un score de churn calculé dans le Data Warehouse peut être envoyé automatiquement vers le CRM pour que les conseillers identifient les clients à risque et vers la plateforme de marketing automation pour déclencher une campagne de rétention ciblée.

Le Reverse ETL est la clé de voûte qui relie l’univers data à l’univers métier.

Le Reverse ETL, au coeur du fonctionnement d’une CDP composable.

Le choix de votre approche CDP entre une CDP packagée et une CDP composable doit être guidée par une analyse de votre existant, les compétences disponibles et les priorités de votre organisation. Il n’y a pas fondamentalement de meilleure option en soi, tout dépend de votre besoin.

Disons que l’approche CDP composable fait sens si votre organisation a déjà fait de son Data Warehouse le socle unique de vérité. Dans ce cas, il est assez naturel de capitaliser sur cette infrastructure, d’y construire directement les profils clients et de connecter autour de ce centre de gravité les briques spécialisées nécessaires.

L’approche composable est une option à considérer pour :

• Les entreprises qui souhaitent garder la main sur leurs choix technologiques, éviter de dépendre d’un éditeur unique et conserver la possibilité de faire évoluer leur stack au rythme des usages.
• Les organisations qui disposent d’équipes data capables de maintenir une architecture distribuée et qui voient dans cette modularité un moyen d’aligner plus étroitement le travail des data engineers, des analystes et des équipes marketing.

À l’inverse, la CDP packagée reste une option pertinente lorsque l’organisation ne dispose pas encore d’un Data Warehouse robuste ou n’a pas les compétences techniques nécessaires pour orchestrer plusieurs composants.

Dans ce cas, la priorité est souvent de mettre rapidement à disposition des équipes marketing un outil opérationnel et accessible qui centralise collecte, unification et activation sans dépendre en permanence d’équipes techniques. Les CDP packagées offrent plusieurs avantages : un environnement unique simple, un déploiement rapide et une forte autonomie donnée aux équipes métier. La contrepartie, on l’a vu, c’est une moindre flexibilité et un risque (évitable !) de redondance avec l’infrastructure existante.

Tout dépend donc du point de départ : maturité du Data Warehouse, disponibilité des équipes data, niveau d’autonomie attendu côté marketing, importance donnée à la souplesse technologique par rapport à la rapidité d’exécution. C’est cette lecture de l’existant, des ressources et des cas d’usage qui doit orienter la réflexion.

Dans notre expérience du conseil, on observe généralement une polarisation nette. Les entreprises qui ont déjà investi dans un Data Warehouse moderne et structuré s’orientent de plus en plus vers des approches composables, car elles y trouvent un prolongement naturel de leur stratégie data. Et inversement les organisations qui ne disposent pas encore de cette maturité technique privilégient des CDP packagées ou les capacités directement intégrées dans leurs CRM, plateformes d’engagement ou outils marketing automation.

Dans les deux cas, le succès ne vient pas du type de CDP choisi mais de la cohérence entre l’architecture retenue, les compétences disponibles et les objectifs poursuivis. Pour aller plus loin, découvrez notre guide : « Comment choisir sa Customer Data Platform ?« .