La CDP, vraiment indispensable ?

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               Le terme CDP ou “Customer Data Platform” ne vous aura sans doute pas échappé. Star de beaucoup d’articles et webinars depuis le milieu d’année dernière, ce concept interroge la plupart des CMO et CDO, en droit de se demander s’ils doivent y voir la nouvelle tendance data ou une réponse à un besoin réel. Décryptage. 

La CDP, de quoi parle-t-on exactement ?

                   Définition :

               Si l’on s’en réfère à la définition donnée par Gartner, la CDP “est une technologie marketing qui permet d’unifier les données clients en provenance du marketing et de tous les autres canaux afin de construire des profils clients et d’optimiser le timing et le ciblage des messages et des offres ».

Il s’agit donc d’une plateforme qui permet :

• De réunir la donnée client en provenance de différentes sources (web, mobile, CRM, social media, e-commerce etc.) afin de permettre une vision client 360, unifiée et dédoublonnée
• Mais aussi de travailler cette donnée à des fins marketing en premier lieu, notamment via la segmentation poussée et l’activation de ces segments via des plateformes marketing

               Au-delà des enjeux de connaissance client, indispensables aux marques, la CDP devient donc l’arme d’une communication de marque mieux calibrée et mieux adressée – le rêve de tout marketeur. Les CDP sont ainsi interfacées avec la grande majorité des plateformes d’activation marketing, qu’elles soient media ou CRM.

Pourquoi est-elle devenue le sujet n°1 des data-marketeurs ces derniers mois ?

               Les sujets de vision client 360 ou de RCU (Référentiel client unique) n’ont rien de nouveau. Bien que traités depuis des années, ils restent au cœur des grands sujets de transformation d’entreprise, car difficiles à résoudre.  Mais pourquoi parle-t-on aujourd’hui spécifiquement de CDP ?

Sans doute parce qu’il n’a jamais été aussi stratégique pour une entreprise d’être en parfaite maîtrise de sa donnée 1st, c’est-à-dire de sa donnée propriétaire, celle que l’entreprise collecte directement (via son système de caisse, ses sites web, ou ses applications mobiles par exemple) et plus particulièrement de sa donnée client.

La fin du cookie 3rd

               Ces dernières années, et plus particulièrement ces derniers mois, l’écosystème “data marketing” a subi de profondes mutations, en particulier sur ses aspects juridiques et techniques. A l’origine de tout, la prise de conscience par le plus grand nombre de la notion de “privacy”. Après 10 à 15 ans de démocratisation du digital, et donc d’âge d’or de la donnée sans réel contrôle, le grand public – suivi des institutions de régulation internationales – ont enfin pris conscience de l’importance de la data générée en ligne et de la nécessité de cadrer l’utilisation qui en est faite.

Est donc apparue la RGPD, ou “Règlement général sur la protection des données“ dans une Europe pionnière sur ces questions depuis 2016, suivi du CCPA aux Etats-Unis, et de beaucoup d’autres réglementations locales encadrant la collecte, le stockage mais aussi l’utilisation qui est faite de la donnée client. Un premier “coup dur” pour le data marketing, représentant pour les marques une perte allant de 10 à 80% des cookies utilisables. Pour rappel, les cookies 3rd sont des balises déposées sur votre navigateur par une régie ou agence publicitaire le plus souvent dont le but est de suivre votre navigation web de site en site. Ils sont ensuite utilisés pour vous cibler des messages publicitaires pertinents (vous vous souvenez de cette publicité pour poubelle juste après avoir consulté des poubelles sur un site marchand ?).

               A ces profonds changements juridiques s’ajoutent une évolution technologique, poussée elle-aussi par la prise conscience des GAFA sur la notion de privacy – et/ou sur la possibilité d’un monopole encore plus évident sur le marché de la publicité en ligne. Quelles que soient les motivations, il en résulte un arrêt progressif des identifiants tiers – les cookies – sur les différents supports desktop et mobile :

• Arrêt progressif des 3rd party cookies par les différents navigateurs, d’abord sur Safari en 2016, puis sur Firefox en 2019 et bientôt sur le leader Chrome, initialement prévu en 2021 par Google et finalement décalé à 2023
• Arrêt des IDFA par Apple (équivalent des cookies 3rd sur mobile – un identifiant publicitaire pour mobile) depuis la mise à jour d’IOS 14

               Dans un monde où l’essentiel du marketing en ligne repose sur ces identifiants “tiers”, ces mesures viennent donc bouleverser à la fois les capacités de ciblage des marques, celles d’activation marketing en tant que telles, mais aussi de mesure de la performance des campagnes en ligne.

         Le retour en grâce de la donnée 1st

               On comprend donc mieux le retour en grâce de la donnée propriétaire des marques, la donnée 1st, impactée à moindre mesure par ces bouleversements. Cette donnée devient de fait le nerf de la guerre data marketing, la seule restant permettant de cibler correctement ces campagnes, mais aussi de mesurer leurs performances. Et dans sa suite, tous les outils permettant de mieux récolter et exploiter cette donnée, en premier lieu desquels la CDP.

A-t-on vraiment besoin d’une CDP ?

               Les marques ont compris l’enjeu que représente leurs données 1st. Après autant d’années à se reposer sur la donnée 3rd, elles doivent pour la plupart revoir leur stratégie data, en commençant par assurer un volume de données 1st suffisant via des dispositifs de collecte spécifiquement conçus dans ce but. Mais aussi et surtout en assurant un environnement technique propice à l’exploitation de cette donnée.

               Si l’on en revient à la définition de la CDP, elle doit permettre de collecter la donnée client depuis une multitude de sources, de réconcilier cette donnée, de la travailler (accès direct, reporting, segmentation) à travers des interfaces dédiées, de redistribuer cette donnée auprès d’autres systèmes ou d’outils d’activation client et de gérer le consentement (RGPD, CCAA etc.). Si l’assemblage de ces fonctionnalités en un seul outil peut être avantageux, la plupart des entreprises possèdent déjà des outils pour répondre à une ou plusieurs de ces fonctionnalités.  Beaucoup sont même déjà équipées de solutions quasi similaires à celles vendues sous le nom de CDP.

Il est donc important pour chaque entreprise de se poser la question de la pertinence réelle de la CDP par rapport à la maturité de leur architecture data.

Entreprises à haute maturité data

               Dans le cas d’une entreprise à la maturité data déjà avancée, la CDP n’apportera peu voire pas de valeur ajoutée. Les fonctionnalités attendues de la CDP peuvent tout à fait être obtenues grâce à l’assemblage :

• D’un lake dédié à la donnée 1st, intégrant des couches de stockage, de travail et d’exposition de la donnée, ainsi que des briques dédiées à la compliance
• De solutions d’intégration (type ETL) et d’exposition de la donnée (connecteurs avec les plus grandes plateformes d’activation)
• D’interfaces visuelles pour accéder à la donnée transformée

Le tout reposant sur des briques déjà existantes au sein de votre SI. Si cette solution suppose des développements ad-hoc et un travail de maintenance – et donc des équipes internes ou support dédiées – elle permet de tirer profit de technologies déjà maîtrisées et de s’épargner des coûts de licence pas toujours rentabilisés – en particulier pour les entreprises aux volumes de données 1st faibles (chacun se rappellera la vague de désinstallation des DMP après plusieurs mois de pertes abyssales). Développer son propre écosystème CDP interne permet également d’internaliser des fonctionnalités stratégiques de gestion de la donnée client qui ne devraient pas être outsourcées à un outil tiers.

Entreprises à faibles maturité data

               Au contraire, dans le cas d’entreprises à très faible maturité data, la CDP ne représentera pas un apport valorisable à court et moyen terme. Ce type d’investissement nécessite en effet d’avoir suffisamment de données à traiter, mais aussi des cas d’usage déjà identifiés ainsi que des rôles et une gouvernance clairement établie. L’équivalent pour ces entreprises à très faible maturité data de s’équiper d’une Ferrari sans avoir eu le permis de conduire au préalable. Avant même d’envisager la CDP, ces entreprises doivent déjà investir dans la définition d’une stratégie data claire, et plus particulièrement dans une stratégie de collecte de data 1st permettant de répondre à plusieurs cas d’usage eux-aussi définis et priorisés au préalable. Si tout est à construire, et que l’usage d’une CDP est justifié, l’entreprise aura tout avantage à inclure dans sa roadmap la construction d’un écosystème dédié à moyen terme, sans avoir à passer par l’étape d’outillage externe.

Entreprises à maturité data moyenne

               Restent alors les entreprises à maturité moyenne : une stratégie data existante, des premiers investissements dans des cas d’usage mais des limites quant à la taille et aux capacités des équipes. Dans ce scénario, la CDP SaaS– dans sa version complète ou plus légère selon l’industrie et les besoins de l’entreprise – peut être envisagée, en particulier dans sa capacité à générer du ROI rapidement. Si cette solution n’apporte pas toujours une couverture fonctionnelle idéale, et ne reprend pas toujours les briques existantes de la SI, elle aura l’avantage d’être simple à intégrer et à utiliser. Elle pourra fournir des capacités en data sciences packagées facilement utilisables même par des équipes à la maturité en data science encore peu avancée. Des plans de transition pourront aussi être envisagés, depuis une CDP produit 100% externalisée vers une intégration progressive des fonctionnalités au fur et à mesure de la montée en compétence des équipes et des preuves de valeur de la solution.

Savoir mesurer sa maturité pour mieux calibrer sa stratégie

               Il est donc primordial d’arriver à se positionner sur un spectre de maturité data et de bien cerner ses besoins métiers au moment de faire son choix.

 Quelques questions non exhaustives à garder en tête :

• A quels cas d’usage la CDP doit-elle répondre ? Quels sont les raisons qui empêchent ces cas d’usage en l’état ?
• Quelles volumétries de données ? Quel ROI attendu sur ces cas d’usage ?
• Quelles sont les fonctionnalités clés de la CDP pour développer mes cas d’usage ?
• A quoi ressemble mon écosystème SI existant ? Permet il déjà de répondre à tous ou partie de ces besoins ?
• Quelles équipes seront amenées à interagir avec la solution CDP (qu’elle soit interne ou externe)? Quelles sont les capacités de ces équipes (techniques et fonctionnelles) ?
• Quelle bande passante auront-elles sur ce sujet ? Combien de personnes y auront accès ?
• Quels sont les prérequis de mon architecture pour l’intégration d’un nouvel outil ? …..

Conclusion

               Si l’univers MarTech (l’écosystème d’outils servant au data marketing) tend à faire des CDP le nouvel outil à avoir dans son arsenal SI, l’expérience passée des DMP doit servir d’exemple à tous.

La CDP n’est finalement qu’un packaging de fonctionnalités déjà existantes et souvent déjà accessibles aux entreprises. Sa pertinence pour une entreprise n’est donc que le reflet de ses besoins et de sa maturité data à un instant t. L’étape primordiale avant tout engagement est donc de mesurer son niveau de maturité en termes de stratégie data, de cas d’usage sur base de données 1st (données clients), d’architecture technique mais aussi d’équipes et de capacités. Un assessment fin et rapide de ces éléments pourra faire gagner du temps et de l’argent en validant le besoin réel ou non et surtout en définissant la meilleure stratégie entre achat ou internalisation.

                   Chez Scient, nous accompagnons nos clients dans l’évaluation de leur niveau de maturité data, dans la définition de la meilleure approche d’équipement en fonction de votre situation unique, mais aussi dans le training de vos équipes afin d’assurer votre complète autonomie sur la solution envisagée.