La Customer Data Platform (CDP), une solution RCU packagée

La Customer Data Platform est un logiciel sur l’étagère (« packagé ») conçu pour unifier les données autour de profils clients uniques et ainsi offrir une vision client à 360°. Une CDP ingère les données en provenance des différentes sources et points de contact de l’entreprise, les traite, les déduplique, les unifie, les enrichit avant de les redistribuer aux outils tiers : applicatifs marketing, service client, BI…

Le rôle d’une Customer Data Platform est celui d’un Référentiel Client Unique ou RCU. La CDP aide l’entreprise à alimenter les équipes métiers avec des données prospects et clients fraîches et fiables. Proposant des interfaces intuitives, les CDP sont conçues pour être gérées de manière autonome par les utilisateurs métiers et fonctionnels : marketing, ventes, analystes, ecommerce, magasins…

La Customer Data Platform doit s’insérer harmonieusement au sein de l’écosystème logiciel existant de l’entreprise. Sa vocation est d’en devenir la plateforme pivot. Un SI client articulé autour d’une Customer Data Platform se compose de trois ensembles ou niveaux :

• Les sources de collecte, c’est-à-dire l’ensemble des systèmes générateurs de données clients : formulaires, service client, magasin, data lake, site web, publicité online, système de caisse, ERP, produit / PIM…
• La Customer Data Platform elle-même, qui collecte les données en provenance des sources, les consolide, les déduplique, les normalise, les unifie, les enrichit, les segmente. La CDP est le lieu de traitement des données en vue de leur activation et de leur analyse.
• Les systèmes tiers servant à activer ou à analyser les données unifiées de la CDP : Marketing Automation, CRM, personnalisation web, A/B Testing, réseaux publicitaires, clienteling, Business Intelligence…

La Customer Data Platform est le logiciel clé en main pour unifier les données clients. Son fonctionnement peut être séquencé en 4 étapes :

• Etape 1 – La collecte et la connexion aux données. La CDP ingère toutes les données clients de l’entreprise, essentiellement celles collectées par l’entreprise (données first party) mais aussi éventuellement celles issues de partenaires. La CDP doit par conséquent être connectée aux différentes sources de données omnicanales de l’entreprise via des connecteurs natifs ou des APIs. L’ingestion des données peut s’effectuer de manière asynchrone, en quasi temps-réel ou en temps réel selon les besoins, les objectifs et le budget de l’entreprise.
• Etape 2 – Le cataloging, c’est-à-dire la cartographie des données et leur mise à disposition aux équipes métiers data et marketing. Une CDP sert à mettre de l’ordre dans les données, à les classer pour en faciliter l’accès par les équipes fonctionnelles.
• Etape 3 – Le traitement des données, qui regroupe l’ensemble des opérations visant à unifier les données et à les préparer en vue de leur utilisation à des fins d’activation et d’analyse : déduplication, consolidation, normalisation, enrichissement (via des données second & third party), segmentation, scoring…
• Etape 4 – L’activation des données par les applicatifs de l’entreprise. La Connaissance Client, les segments dynamiques et les agrégats constitués par la CDP nourrissent les systèmes tiers.

La CDP est la technologie qui donne la capacité à l’entreprise de délivrer au client une expérience omnicanale réussie et mémorable. C’est la finalité de la vision client à 360°. Les entreprises sont nombreuses aujourd’hui à exprimer leur difficulté à délivrer une expérience client sans couture, personnalisée et homogène sur l’ensemble des canaux. Cette difficulté trouve son origine dans la multiplication des points de contact et des canaux, dans la complexification des parcours clients qui en résulte et dans un manque d’unification des données clients à disposition. La CDP est une réponse à cette difficulté.

Plus spécifiquement, la Customer Data Platform est la solution moderne pour améliorer la pertinence des sollicitations de marketing relationnel, optimiser la gestion de la pression mais aussi pour faciliter l’accès du client à ses informations personnelles (droit consacré par le RGPD).

Le coût d’une CDP doit être décomposé en deux ensembles :

• Le coût de mise en œuvre (entre 50k€ et 150k€), qui comprend la formulation des objectifs, la conception des besoins métiers et des cas d’usage, le choix de l’architecture cible, l’organisation du projet et du déploiement, l’installation et le paramétrage de la solution CDP sélectionnée et la formation des équipes.
• Le coût d’usage (entre 50k€ et 150k€ annuel), c’est-à-dire le coût d’exploitation de la Customer Data Platform. Cela intègre en particulier le coût de la licence du logiciel et les coûts techniques (maintenance corrective et améliorative).

Le déploiement d’une Customer Data Platform vise à maximiser la performance de l’actif client, à augmenter le revenu de l’entreprise. D’expérience, le retour sur investissement d’un projet CDP intervient entre 1 an et 3 ans après le déploiement. Le ROI dépend pour beaucoup des cas d’usage de la solution. Généralement, c’est le marketing qui génère le plus de ROI à partir de la Customer Data Platform.

Le retour sur investissement d’une solution Customer Data Platform et sa rapidité sont étroitement liés à la manière dont le projet CDP est conçu et réalisé au départ. A ce titre, il est important de considérer le projet CDP comme un projet d’entreprise et comme un projet business. Le déploiement d’une solution CDP implique une transformation de la Relation Clients et une évolution dans la pratique des équipes métiers (marketing, data, ventes, service client, ecommerce…). Nous vous présentons les clés de réussite d’un projet CDP.

Comme toute solution logicielle de l’environnement MarTech et CRM, la Customer Data Platform ne vaut que par les utilisations qui en sont faites au bénéfice de l’entreprise, du traitement des données et des clients finaux. Pour bien appréhender son projet CDP, il est donc essentiel de qualifier ce qu’est un cas d’usage et ce que sont ses finalités.

Pour être véritablement performant et apporter une véritable valeur ajoutée à l’entreprise, le cas d’usage doit être bien préparé et structuré en amont. Objectif : atteindre les objectifs marketing fixés et choisir quels cas d’usage lancer en priorité.

Quel cas d’usage choisir pour atteindre l’objectif fixé ? Pour tirer la meilleure valeur de vos Données Clients, vous devez prioriser les cas d’utilisation. Pour ce faire, vous devez alors classer vos use cases par catégories : soit au regard du traitement que la CDP – la Customer Data Platform – va effectuer sur la donnée, soit selon la finalité marketing que vous souhaitez atteindre.
Nous avons ainsi répertorié plus de 50 cas d’usage CDP que nous avons classés dans 12 sous-catégories. Ils sont autant d’exemples d’applications de la Customer Data Platform au bénéfice de votre entreprise.

Emmanuel Chomier est consultant Media & CRM au sein du cabinet Converteo.

Au programme de cet échange, les différentes architectures possibles pour unifier les données clients, les cas d’usage différenciants de la CDP, les cas où la CDP n’est pas la meilleure option, le calcul du ROI de la CDP.

Gilles Liguori est associé au sein du cabinet Key Performance Consulting (KPC).

Au programme de cet échange, les 3 raisons d’investir dans une CDP : rendre la liberté aux équipes métier dans l’accès aux Données Client, construire des parcours relationnels omnicanaux, établir le Référentiel Client Unique.