Structurer et exploiter les bonnes Données Clients

Les Données Clients sont devenues l’un des actifs stratégiques de l’entreprise. Encore faut-il savoir les gérer : de la collecte à l’exploitation, en passant par le stockage, la mise à jour et la consolidation dans un Référentiel Client Unique. Découvrez notre guide complet sur la gestion des Données Clients pour faire de votre data un véritable levier de performance.

L’unification des données clients est la condition de possibilité d’une bonne et saine gouvernance des données. Toutes les entreprises faisant du traitement de données personnelles (et les données clients, bien entendu, en font partie) doivent se saisir du sujet de la gouvernance des données.

Cette section présente la Gouvernance des Données sous le prisme de ses enjeux, de ses outils et de la méthodologie à déployer pour la mettre en oeuvre au sein de votre organisation.

Du « pourquoi » (objectifs business) au « comment » (mécaniques de collecte), la construction d’un Plan de Collecte structure l’embasement de vos clients sur tous les points de contact, en magasin comme sur le digital. Découvrez notre méthode en 4 étapes, des conseils opérationnels et des exemples de scénarios pour collecter mieux et plus, sans perdre de vue la qualité.

Un Système d’Information Client n’a de valeur que s’il est pensé comme une chaîne de valeur cohérente. Avant de choisir une plateforme, il faut concevoir une architecture cible alignée sur vos objectifs, vos cas d’usage et votre maturité. Nous vous partageons notre méthode : objectifs > besoins > cas d’usage > SI Client cible > choix des outils.

L’augmentation du volume de Données Clients à disposition est à la fois une aubaine et un challenge pour les entreprises. Une aubaine, car les Données Clients constituent le carburant d’une Relation Client et d’un Marketing Relationnel performants. Un challenge, car ces données doivent être unifiées, consolidées, traitées pour être bien exploitées.

Nous avons vu que la CDP était la solution moderne d’unification des données clients. Mais nous avons tenu, dans cette section, à vous présenter les autres options technologiques envisageables ainsi que les multiples enjeux autour de l’unification des Données Clients.

Le modèle de données, en B2B, est structuré autour d’une double dimension : les comptes (les entreprises personnes morales) et les individus (les contacts au seins des entreprises). Cette caractéristique du B2B implique des challenges spécifiques en ce qui concerne l’unification des données.

Dans cette section, vous trouverez l’essentiel à savoir sur l’unification des données clients B2B et pourrez télécharger le livre blanc que nous avons consacré à ce sujet.

Les Customer Data Platforms ou CDP sont des plateformes no-code servant à unifier, segmenter et exploiter les Données Clients à des fins de marketing et d’analyse. C’est la solution moderne pour gérer les données clients.

Nous avons conçu une série de pages pour vous faire découvrir la CDP, sa définition, ses caractéristiques, son fonctionnement, sa place dans le SI de l’entreprise, les avantages et bénéfices de cette technologie que ce soit pour les équipes métiers, la DSI et le client final, le coût d’une Customer Data Platform, son ROI et les clés de réussite d’un projet CDP.

Si vous envisagez de déployer une CDP au sein de votre organisation, vous devez être conscient(e) qu’il existe une grande diversité de plateformes, certaines très orientées Data Management, d’autres embarquant des fonctionnalités avancées d’orchestration et d’activation des données. 

Nous avons réalisé un panorama des principales Customer Data Platforms. L’objectif est simple : vous permettre d’appréhender l’interface et le fonctionnement de chaque CDP.

Liste des CDP présentées dans ce Benchmark : Adobe, Bloomreach, Commanders Act, Decide AI, imagino, Insider, Marketing 1by1, Octolis, Oracle, Raptor, SAP, Segment (Twilio), Scal-e, Tealium, Treasure Data et Zeta.

Concrètement, quels sont les usages possibles d’une Customer Data Platform en environnement B2C ?

Si vous vous posez cette question, nous vous invitons à découvrir 7 cas d’usage emblématiques de cette technologie : maîtriser les parcours clients omnicanaux, créer une interface métier sur le Data Lake, augmenter l’acquisition client, créer une fiche client complète, exploiter une segmentation client dynamique, agréger les données clients pour l’analyse…

Tous ces cas d’usage sont issus de cas clients.

Récente dans le paysage MarTech, la Customer Engagement Platform (CEP) orchestre l’engagement client sur tous les canaux, en temps quasi réel, à partir d’une donnée unifiée. Héritière du marketing automation, elle complète la CDP en transformant la donnée en interactions concrètes. Découvrez notre guide complet : définition, fonctionnalités, articulation avec le CRM et la CDP, clés de réussite d’un projet CEP.

Vous ne parlez pas à tous vos clients de la même manière. Segmenter regroupe vos clients par profils similaires pour mieux les comprendre et structurer vos actions ; scorer leur attribue une note prédictive pour anticiper un comportement (achat, churn, appétence).

Découvrez notre guide complet sur la Segmentation et le Scoring Client : définitions, méthodes (RFM, comportementale, IA), cas d’usage, articulation entre les deux approches et clés pour réussir votre projet.

Les Données Clients ont deux usages principaux. Ils sont complémentaires : l’enrichissement de la Performance Marketing-Ventes, du Dialogue Clients et l’analyse de leurs résultats.

Dans cette section, nous présentons les bonnes pratiques méthodologiques permettant de construire un dispositif de pilotage de la Relation Clients basé sur vos données clients.

Toutes les entreprises faisant du traitement de données clients doivent se soumettre aux règles édictées dans le règlement général sur la protection des données personnelles (RGPD en français, GDPR en anglais).

Cette réglementation européenne encadre la collecte, le recueil des consentements, le stockage, l’utilisation des données. 

Dans cette section, nous présentons les enjeux du RGPD, les clés pour cadrer et exécuter un projet de mise en conformité et la méthode pour mener à bien un diagnostic RGPD.

Changement de CRM, déploiement d’un RCU ou d’une CDP, refonte du SI Client : la migration des données est l’étape technique la plus structurante d’un projet data. C’est aussi une opportunité unique pour nettoyer, normaliser, consolider et fiabiliser son patrimoine data avant la bascule. Méthodes, écueils à éviter et bonnes pratiques pour réussir votre projet de migration.

Normalisation des bases, création de champs calculés, segmentation automatique, génération de dashboards d’analyse, modèles prédictifs (next best action, churn, lifetime value) : l’Intelligence Artificielle bouleverse la gestion et l’exploitation des données clients. Notre tour d’horizon des cas d’usage concrets de l’IA appliquée à la data, avec les outils qui en tirent déjà parti.

Par où commencer son projet data ? Quels outils choisir ? Comment garantir la conformité RGPD et démontrer le ROI ? De la collecte à l’activation, en passant par l’unification, la gouvernance et le choix d’architecture IT, retrouvez les réponses aux questions les plus fréquentes sur les données clients, nourries par notre expérience terrain.