Tout savoir sur la CDP propulsée par l'IA

Sommaire :

• Qu’est-ce qu’une CDP ?
• À quoi sert une CDP ?
• Quelles données sont nécessaires à la CDP ?
• Comment marche une CDP ?
• Quelles segmentations sont proposées dans une CDP ?
• Deux cas d’usage de CDP.

Qu’est-ce qu’une CDP ?

La CDP est l’abréviation de Customer Data Platform.
Elle désigne la plateforme qui centralise et traite les données clients afin d’en exploiter toute la valeur. Dans un contexte où la gestion des données guide les décisions stratégiques, la CDP devient un outil essentiel pour le marketing.
En unifiant les données dispersées, la Customer Data Platform offre une vue client unique, c’est-à-dire la reconstitution du parcours individuel omnicanal de chaque client. Un client peut ainsi être activé de manière enrichie, personnalisée et omnicanale, créant un avantage concurrentiel décisif.

La CDP se positionne en clé de voûte de la vue client omnicanale.
Avec la diversité des canaux d’interaction client, centraliser vos données clients devient inéluctable. Obtenir la vue à 360° des clients est nécessaire pour comprendre leurs parcours et anticiper leurs besoins. Créer une expérience client personnalisée exige une connaissance précise de votre cible, ce qui implique d’avoir rassemblé en amont tous les éléments d’information relatifs à chaque profil sur tous les canaux : le rassemblement de ces éléments est l’une des fonctions de la CDP.

La CDP agit en réconciliateur.
Elle incarne le trait d’union entre les différentes sources de données clients : outils crm, outils de campagnes, logiciels de caisses, bases clients, site web, réseaux sociaux… elle collecte les informations issues de de toutes ces sources, et reconstitue le puzzle de la connaissance client. Le but n’est pas de remplacer ces outils, qui ne sont d’ailleurs pas en compétition les uns avec les autres, mais plutôt d’unifier les informations qui transitent par eux.

À quoi sert une CDP ?

La CDP donne au métier la main sur ses données.
En effet, la customer data platform centralise et unifie toutes vos données clients dispersées : en l’adoptant, vous maximisez l’exploitation de ces informations pour mieux comprendre vos clients, personnaliser votre expérience client et optimiser vos performances. Avec une CDP, vous transformez vos data en réussites marketing.
Chaque entreprise possède une vaste quantité de données clients, mais celles-ci sont souvent éparpillées dans divers systèmes non connectés, rendant difficile une vision complète de chaque client. Cette fragmentation complique la prise de décisions éclairées et limite l’efficacité des stratégies marketing. Cette situation est d’autant plus frustrante pour le métier, qui a bien conscience que son patrimoine de données a de la valeur !
D’où l’utilité de la customer data platform : la CDP rend les données utilisables par le métier, ce qui, en définitive, rend le métier autonome sur ses propres données.

La CDP reforme la cohérence entre toutes les données clients.
La collecte de données évolue de façon itérative, et à mesure que l’entreprise se développe, le besoin de stocker des informations variées augmente. L’intégration d’un logiciel de gestion des stocks, combinée au lancement d’une activité e-commerce, peut compliquer la cohérence entre les données offline et online d’une même enseigne. On se retrouve alors avec une sorte de « Frankenstein » de données, manquant d’interconnexion. Et face à un concurrent capable d’offrir un parcours client cohérent, sans couture sur tous les canaux, on se demande comment il y parvient. Pourtant, c’est possible : il utilise une CDP.

La CDP assure l’omnicanalité.
À une époque où les prospects transitent entre différents canaux, l’omnicanalité permet aux consommateurs de se déplacer facilement entre différents canaux. Contrairement à une gestion éparse, les clients ont la possibilité de changer de canal sans perdre leur historique d’achats ni les articles présents dans leur panier.

L’objectif principal d’une stratégie omnicanal est d’offrir une expérience client fluide, cohérente et personnalisée, peu importe le point de contact utilisé par le client. Une stratégie qui non seulement facilite le parcours d’achat mais qui en plus accroît la fidélité des clients.

Quelles sont les données utiles à la CDP ?

Choisir les données pertinentes pour la CDP.
…Ou ne pas choisir, telle n’est plus la question : en effet, les grandes volumétries traitées par la CDP ne constituent plus du tout un frein technologique ! Bien au contraire, on aurait tort de se priver. Plus il y a de data, mieux c’est.
Par exemple, les données clients collectées pour des besoins immédiats d’analyses, via des outils de data-visualisation ou de BI par exemple, sont particulièrement utiles aux directions générales pour piloter les KPIs. Toutefois, d’autres données, comme les logs serveur du site web, sont stockées sans être directement exploitables. La CDP peut valoriser ce potentiel inexploité en croisant et en enrichissant ces données clients, même non structurées, pour approfondir la connaissance client de manière transversale.

Différentes données clients sont alors collectées, et attention, elles ne se limitent pas uniquement aux données démographiques. Elles comprennent également :

• les données transactionnelles
• les données comportementales
• les données d’engagement
• les données de préférence
• les données de réactions aux campagnes

Chaque donnée récoltée a pour but de communiquer des informations bien précises sur le client.

Quelles sont les données transactionnelles ?
Il s’agit là de toutes les données transactionnelles liées aux transactions réalisées par le client sur un site e-commerce afin de suivre son historique d’achat :

• les produits achetés (désignation, caractéristiques, quantité…)
• les dates de commande
• le nombre de paniers abandonnés et leur composition
• les retours
• la fréquence d’achat
• le nombre de commandes
• les avis clients
• les modes de paiement privilégiés
• le panier moyen

Quelles sont les données comportementales ?
Les données comportementales relatives à l’identité du client sont généralement collectées par le CRM et permettent de dresser un portrait unique et précis de chacun. Elles sont essentielles pour la personnalisation de l’expérience client grâce aux éléments suivants :

• le taux d’ouverture des e-mails et newsletters
• les clics, les pages vues, le temps consacré à leur consultation et le nombre de visites sur le site web
• les téléchargements
• l’engagement sur les réseaux sociaux
• les échanges avec le service client

Quelles sont les données d’engagement ?
Les données d’engagement quantifient la manière dont les clients interagissent avec les initiatives marketing. Cela inclut des métriques telles que :

• le pourcentage de mails ouverts
• les clics sur les liens
• les partages sur les réseaux sociaux
• la participation à des événements ou des sondages

Quelles sont les données de préférence ?
Les données de préférence sont généralement collectées directement auprès des clients à travers des enquêtes, des formulaires en ligne ou les paramètres de leurs profils utilisateurs. Elles permettent de mieux comprendre les attentes et les goûts des clients, que ce soit en termes de produits, de services, de canaux de communication préférés ou d’autres aspects spécifiques. Ces informations sont cruciales pour la personnalisation de l’expérience client, assurant ainsi une meilleure satisfaction et fidélisation des clients.

Quelles sont les données de réactions aux campagnes ?
Les données de réactions aux campagnes incluent :

• les ouvertures
• les clics
• l’optin et l’optout

Comment marche une CDP ?

La collecte des données clients, sous haute sécurité.
L’intérêt de cette étape est d’aller récupérer toutes les données clients éparpillées dans différents systèmes. Pour cela, il est important de commencer par cartographier la globalité de ces systèmes contenant des informations clients.

Il est primordial de veiller à la protection des données clients centralisées, notamment lorsqu’il s’agit d’informations sensibles comme les données clients ou d’autres renseignements confidentiels de l’entreprise. Le transfert des données depuis leurs sources d’origine vers le système central doit être effectué de manière sécurisée. Il est essentiel de les protéger adéquatement pour garantir que seuls les outils analytiques, les systèmes autorisés et le personnel compétent puissent y accéder.

Cette importance accordée à la sécurisation des données se renforce au sein des Customer Data Platforms (CDP). En centralisant les informations clients, les CDP doivent implémenter des mesures de sécurité avancées pour assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données, protégeant ainsi les informations critiques contre toute forme de menace ou d’accès non autorisé.

Les traitements de réconciliation des données.
Il faudra tout d’abord réconcilier ces données clients : on parle aussi de « réunifier » les données. Car les données provenant de différents canaux marketing entraînent souvent des problèmes tels que des erreurs ou des doublons.

C’est pourquoi la réconciliation des données est indispensable. Cette première étape permet de rendre les données complètes, fiables et centralisées, et d’ainsi faciliter leur accès et leur utilisation. Car en reliant les données entre elles, on peut activer les informations de manière globale. Ce qui offre une vision claire et précise des parcours clients à travers tous les canaux marketing.

La fonction de Référentiel Client Unique (RCU).
Le Référentiel Client Unique (RCU) est le système qui permet de connecter, d’unifier, de préparer et de mieux exploiter les données clients de l’entreprise.

Concrètement ça donne quoi ? Une entreprise possède généralement plusieurs outils qui génèrent des données clients, comme le Customer Relationship Management (CRM), un site web, un service client, etc. Eh bien, toutes les données clients générées par ces outils sont connectées au RCU via différents connecteurs disponibles. Une fois ces données rassemblées dans le RCU, les données sont dédupliquées et unifiées grâce à ce qu’on appelle une clé de déduplication.

Quelles segmentations sont proposées dans une CDP ?

Définition de la segmentation client
La segmentation est un procédé stratégique qui consiste à découper un marché en segments. Chaque segment est composé de consommateurs ayant des caractéristiques communes comme des caractéristiques socio-démographiques, une habitude d’achat ou encore des problématiques.

On peut par exemple utiliser la segmentation intuitive, une segmentation basée sur la connaissance que chacun a de sa cible.

Mais là où le procédé se voit être vraiment révolutionnaire pour le marketing, c’est lorsqu’il est utilisé à des fins prédictives et décisionnelles.
Il y a quelques années, le traitement des données était encore incertain quand à ce sujet-là. Les utilisateurs ne savaient pas s’ils devaient prédire via un module externe à la CDP ou s’il était possible de le faire directement avec la CDP.

Les segments prédictifs disponibles dans la CDP AI-native
Aujourd’hui, la segmentation prédictive est désormais possible via la CDP. Les CDP s’associent même à l’intelligence artificielle (IA) avec pour objectif d’automatiser le processus de segmentation, éliminant ainsi le besoin d’analyses manuelles et permettant d’économiser du temps et des ressources précieuses.

Le caractère innovant en matière de segmentation consiste à exploiter les données brutes et à les qualifier à l’aide du big data marketing. Cette approche dynamique assure une segmentation prédictive qui aide les entreprises à optimiser le pilotage de leur stratégie de segmentation efficace.

La segmentation à des fins d’activation marketing
L’activation marketing est le processus qui transforme les insights des données clients unifiés en stratégies marketing actionnables. C’est en quelque sorte l’aboutissement de la CDP.

Avec une CDP, les entreprises peuvent activer les données de manière transparente sur plusieurs canaux (courriel, réseaux sociaux, applications mobiles, sites web, et plus encore) pour délivrer des messages personnalisés. L’objectif étant d’engager les clients efficacement, de favoriser leur fidélité et de multiplier les conversions : c’est là que tout le travail sur les données se transforme en résultats concrets pour l’entreprise.

Deux cas d’usage CDP

La stratégie de segmentation est portée par l’essor des CDP.
Les modèles d’analyse prédictive permettent d’anticiper les actions probables de chaque consommateur, qu’il s’agisse d’un achat, d’une préférence, ou d’un risque de churn. Ces modèles rendent possible l’individualisation du parcours client tout au long de son cycle. La CDP incluant la segmentation prédictive supprime le travail manuel en identifiant et analysant automatiquement les segments d’audience à forte valeur ajoutée ou potentiel élevé, pour un ciblage optimal. Elle se comporte en levier de performance pour le ciblage.

En synthèse, la CDP rassemble :

• La collecte
• L’unification
• La segmentation
• L’analyse des données clients en stratégies actionnables