Organiser son Système d’Information Client : penser l’architecture avant les outils

Vu de loin, un système d’information client peut ressembler à un empilement de technologies. Dans la réalité, un système d’information client n’a de valeur que s’il est pensé comme une chaîne de valeur cohérente.

Chaque fonction doit être couverte : capter la donnée, la nettoyer, l’unifier, la rendre exploitable, puis l’activer dans les canaux métiers. Si l’une de ces fonctions manque ou est mal réalisée, c’est toute la chaîne qui s’affaiblit.

Exemple de cartographie d’un SI Client. Extrait d’un livrable CustUp.

Sans filer trop loin la métaphore, on peut comparer ce système à un organisme : chaque brique joue un rôle, comme un organe qui remplit une fonction précise. Plusieurs organes peuvent assumer des rôles similaires, mais pas avec le même périmètre.

Par exemple, l’unification des données peut être gérée dans un Data Warehouse, dans une CDP classique ou dans une CDP composable. La segmentation peut être assurée dans une Customer Engagement Platform ou dans un CRM. Ce n’est donc pas l’outil en lui-même qui compte, mais la fonction qu’il est capable de jouer dans l’ensemble.

C’est pour cela qu’il est essentiel de raisonner d’abord en termes de fonctions plutôt qu’en termes d’outils.

La question n’est pas “dois-je déployer une CEP ou une CDP ?”, mais “de quelles fonctions ai-je besoin et quelle brique de mon système sera la mieux placée pour les assurer ?”. C’est cette approche fonctionnelle qui permet de construire un système d’information client robuste, évolutif et aligné sur vos objectifs métier.

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Il faut donc partir des besoins et des étapes de traitement de la donnée.

Voici les principales étapes de traitement de la donnée qui doivent être couvertes dans un SI client :

• Collecter la donnée. Tout commence ici : il faut que la donnée entre dans le système d’information client. La collecte se fait à tous les points de contact : site web, application mobile, call center, magasin, réseaux sociaux…Un exemple concret : un client qui abandonne un panier sur votre site e-commerce. Si cette information n’est pas captée à la source, vous perdez toute possibilité de la réactiver. C’est le B-A-BA.
• Nettoyer et normaliser. Les données brutes sont rarement propres. Elles comportent des erreurs, des doublons, des formats différents d’un outil à l’autre. Le nettoyage et la normalisation consistent à fiabiliser cette matière première. Cela consiste, par exemple, à harmoniser les formats de numéros de téléphone internationaux ou à supprimer des doublons pour éviter d’envoyer trois fois la même campagne au même client.
• Unifier : Un même client peut apparaître sous plusieurs identités : un email pour le site e-commerce, un numéro de téléphone pour le service client, une carte de fidélité en magasin. L’unification permet de rassembler toutes ces informations sous une seule fiche client. Sans elle, impossible d’avoir une vision complète de vos clients. L’un des grands enjeux, ici, est de réussir à concilier les données online et les données offline (en Retail, notamment, c’est clé).
• Modéliser et enrichir . Une donnée brute est souvent peu exploitable telle quelle. Modéliser, c’est transformer la donnée en variables utiles : fréquence d’achat, panier moyen, type de produit préféré. Enrichir, c’est compléter votre vision client avec des informations externes ou calculées (les fameux « champs calculés » de votre base de données). Par exemple, croiser les historiques d’achat avec des données géographiques pour identifier les zones où une campagne locale sera la plus efficace.
• Segmenter et scorer. C’est ici que l’on passe de la donnée descriptive à la donnée actionnable. La segmentation permet de regrouper des clients selon des critères partagés (dynamiques ou statiques). Le scoring ajoute une dimension prédictive : probabilité d’achat, risque de churn, appétence pour un produit. 
• Mettre à disposition. Une donnée bien préparée mais enfermée dans un silo ne sert à rien. Elle doit être rendue accessible à vos outils métiers : CRM, service client, outils marketing, BI…C’est ce qui permet aux équipes d’agir avec une information fiable. 
• Orchestrer. Dernière étape, celle qui donne tout son sens à l’ensemble : transformer les données en actions concrètes, en orchestrant campagnes et parcours sur plusieurs canaux. L’orchestration consiste à déclencher le bon message, au bon moment, sur le bon canal, en tenant compte des interactions passées. 

Un point important : plusieurs briques technologiques peuvent remplir une même fonction. Typiquement, l’unification peut se faire dans un data warehouse, dans une CDP classique ou composable. La segmentation peut être gérée dans une CDP, mais aussi dans une CEP ou un CRM. Certaines plateformes cumulent plusieurs fonctions, d’autres se concentrent sur une seule.

C’est pourquoi la bonne approche consiste à raisonner fonction par fonction : de quoi avez-vous besoin, et quel(s) outil(s), dans votre architecture, sera chargé de l’assurer ? Une fois cette cartographie de fonctions posée, le choix des outils devient une conséquence, pas un point de départ.

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La première étape est celle du diagnostic. Avant d’imaginer la cible, il faut comprendre ce que vous avez déjà, comment cela fonctionne et où ça bloque.

Cela passe par une cartographie précise :

• Quels outils sont utilisés pour collecter, stocker, unifier, segmenter ?
• Quels sont les dessins d’enregistrement des données ?
• Comment circulent les flux de données, et avec quelle fréquence ?
• Où se situent les redondances, les points de friction ou les pertes d’information ?
• Quelles équipes utilisent quelles briques, avec quel niveau de satisfaction ?

Cette photographie met en lumière les forces (les briques qui tiennent la route et qu’il serait coûteux de remplacer) et les faiblesses (les outils obsolètes, les doublons, les manques criants).

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À partir de cette cartographie, vous pouvez projeter une organisation cible. Mais cette cible ne sera jamais une rupture totale : elle est toujours une évolution de l’existant.

Dans certains cas, il faudra remplacer une brique clairement inadaptée. Dans d’autres, conserver un outil efficace mais l’articuler différemment suffira. Parfois encore, il faudra accepter un compromis temporaire, en gardant une solution imparfaite pour des raisons de budget, de ressources humaines ou de calendrier.

Un projet SI client est rarement un “grand soir technologique”. C’est une trajectoire, faite de priorisations et d’arbitrages.

Le rôle de l’architecture cible est de montrer le cap : comment passer d’un système fragmenté à une organisation plus cohérente et efficace. Mais l’objectif n’est pas d’atteindre une perfection théorique.

Un SI client doit avant tout être exploitable par vos équipes, soutenable pour vos budgets et aligné sur vos objectifs business.

C’est dans cette tension entre l’idéal que l’on vise et le pragmatisme nécessaire que se construit un système d’information client durable.

Exemple de cartographie d’un SI Client. Extrait d’un livrable CustUp.

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Tout commence par les besoins métiers : augmenter la récurrence d’achat, réduire le churn, améliorer la conversion des leads, outiller les conseillers pour mieux personnaliser leurs interactions…

Ces besoins définissent le pourquoi.

Ils doivent ensuite être traduits en cas d’usage, c’est-à-dire en scénarios concrets qui décrivent ce que vous voulez rendre possible, pour qui, quand et sur quels canaux.

Par exemple :

• Relancer automatiquement les paniers abandonnés en moins de 30 minutes, avec un contenu adapté aux produits concernés.
• Identifier et réactiver les clients inactifs depuis plus de 90 jours via un parcours multicanal.
• Permettre à un conseiller service client d’accéder en un clic à l’historique d’achat et de navigation d’un client.

Ces cas d’usage expriment le quoi sans entrer encore dans le comment.

C’est seulement dans un troisième temps que l’on identifie les fonctionnalités cibles nécessaires pour rendre ces cas d’usage possibles. Une relance panier exige par exemple la collecte de l’événement en temps réel, un moteur d’automatisation et une intégration avec la plateforme e-commerce. La réactivation de clients inactifs suppose une segmentation dynamique, du scoring et des capacités d’orchestration multicanale.

Cette progression besoins > cas d’usage > fonctionnalités permet d’éviter deux écueils fréquents : partir trop tôt sur une logique technique déconnectée du métier ou se laisser séduire par des fonctions vitrines qui ne correspondent pas aux priorités réelles.

Elle crée une boussole claire : les fonctionnalités à couvrir ne sont pas choisies “parce qu’elles existent”, mais parce qu’elles répondent directement aux scénarios les plus importants pour votre entreprise.

Définition des grands principes du SI Client cible. Extrait d’un livrable CustUp.

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Une fois les fonctionnalités cibles définies, la question suivante est simple : qui fait quoi dans votre système d’information client ? Autrement dit, quelles briques technologiques seront responsables de quelles fonctions ?

Rappelons la logique : plusieurs « organes » peuvent remplir un même rôle, mais pas avec la même logique ni le même périmètre.

L’unification des données peut ainsi être assurée dans un Data Warehouse (via des règles techniques de consolidation), dans une CDP classique (avec des mécanismes orientés métier comme le matching par identifiants) ou dans une CDP composable qui s’appuie directement sur le socle data existant.

Le rôle de l’architecture cible est précisément d’arbitrer ces choix. Chaque fonction identifiée doit trouver sa place dans une brique, en tenant compte :

• De l’existant : inutile de remplacer une brique qui couvre déjà bien son rôle.
• Des compétences internes : une fonction peut être techniquement possible dans un outil, mais inutilisable si vos équipes ne savent pas l’exploiter.
• Des coûts : certaines fonctions peuvent être assurées par plusieurs briques, mais à des coûts très différents.
• De l’évolutivité : le choix d’aujourd’hui doit rester compatible avec vos besoins de demain.

Attribuer les rôles aux briques n’est donc pas un exercice purement technique, mais un travail d’équilibre. C’est cette répartition claire qui permettra ensuite d’évaluer objectivement les éditeurs et d’éviter les doublons coûteux ou les trous dans la raquette.

Attribution Fonctions <> Outils. Extrait d’un livrable CustUp.

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Un système d’information client ne se résume pas à un empilement de briques technologiques. Même la meilleure répartition des fonctions restera fragile sans un cadre de gouvernance clair.

La gouvernance, c’est l’ensemble des règles et des responsabilités qui garantissent que le système fonctionne dans la durée :

• Qui est responsable de la qualité et de la mise à jour des données ?
• Qui définit les segments prioritaires ?
• Qui valide un scénario d’orchestration avant son déploiement ?

Exemple de cartographie d’une Architecture IT Cible.

Intégrer la gouvernance au cœur de l’architecture, c’est aussi accepter que celle-ci soit évolutive. Une architecture cible n’est pas un schéma figé, mais une trajectoire. Elle doit permettre d’avancer étape par étape, en fonction du niveau de maturité et des contraintes du moment :

• Commencer par exploiter le CRM et un Data Warehouse léger.
• Basculer ensuite vers une CDP quand le volume et la complexité de données augmentent.
• Ajouter enfin une CEP pour orchestrer en temps réel des parcours clients plus avancés.

La gouvernance doit accompagner cette progression : définir les rôles, organiser les validations, instaurer des règles de qualité de données et faire en sorte que chaque équipe s’approprie sa part du système. C’est cette articulation entre vision idéale et pragmatisme opérationnel qui évite les “grands soirs technologiques” et permet de construire un SI client durable.

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