Différencier CDP, CRM, Datalake, DMP…
La société Scal-e a été listée dans deux rapports de l’Institut international de recherche Forrester le “Now Tech: Customer Data Platforms, Q4 2021” pour la région Asie Pacifique (APAC) et le “Now Tech: Customer Data Platforms, Q1 2022” pour la région monde. Pour en parler, le site Martech.cloud a profité du lancement du nouveau site web Scal-e pour proposer une interview.
Témoin privilégié de la révolution opérée chez Scal-e depuis le rachat de la société en 2018, son CEO Christophe ALVES s’est entretenu avec Martech.cloud, blog majeur de l’innovation digitale. Christophe Alves nous parle de la société Scal-e, sa stratégie, l’évolution du marché, son équipe ou bien encore sa vision de l’avenir de l’entreprise.
Cet article et le 3ème d’une série de 5 entretiens publiés tout l’été 2022. Retrouvez les liens vers tous les articles en fin de page à la fin de l’été.
Différencier une CDP d’une base de données ou un datamart…
Sachant que le Forrester vous a listé dans 2 Now Tech report sur la CDP, j’imagine que vous devez recevoir beaucoup de questions du genre «comment différencier une CDP d’une base de données, d’un CRM, d’un datalake ou d’une DMP» ?
Christophe Alves : Oui. Laissez-moi essayer. Commençons par une base de données ou un datamart.
Car un datalake est sensé stocker des données, en effet, mais sans relation entre elles et dans des formats totalement différents. En gros, aucune possibilité de rattacher des transactions à un contact pour essayer de savoir si un client est un gros client ou pas par exemple.
Car dans un datalake les transactions ne sont pas rattachées aux contacts … à moins de créer un datamart ou RCU depuis les données collectées dans le datalake. Sans parler bien sûr du fait que nous pourrions avoir des informations stockées au format photo ou vidéo, d’autres au format CSV ou PDF.
Une base de données ou un datamart quant à eux, permettent en effet de stocker tout type de données, mais ce ne sont pas des outils facilement utilisables par des équipes métiers. Or comme je l’indiquais, l’idée est de faciliter la vie des équipes marketing.
D’autre part leur fonction n’est pas d’unifier et de partager la connaissance client avec les autres solutions. Donc pour répondre à ces fonctions nativement proposées dans une CDP, il faut soit redévelopper cette fonction, soit acheter d’autres solutions. Ce qui revient à redévelopper en interne une CDP avec les coûts, risques et durée de projet associés.
Dans un datalake les transactions ne sont pas rattachées aux contacts … à moins de créer un datamart ou RCU…
Christophe Alves : CEO de Scal-e
Pourriez-vous nous donner un exemple ?
Pour personnaliser un message avec l’âge d’un contact par exemple ?
Christophe Alves : Si dans la base de données on n’a que la date de naissance mais pas l’âge d’un contact. Un élément de personnalisation aussi simple nécessitera une modification du modèle de donnée (pour rajouter un champ) et un calcul (basé sur la date de naissance). Ensuite il faudra effectuer un export de cette base vers un outil de marketing automation.
Bref, en gros ce que l’on peut faire en 5 min dans une CDP nécessitera plusieurs jours en partant d’une base de données.
Ici, Il ne s’agit que d’un champ, maintenant j’entends déjà certains consultants IT me dire que certaines solutions proposent des champs précalculés pour l’âge par exemple. Le problème n’est pas d’avoir l’âge, car c’est effectivement un exemple simple, mais plutôt de se demander ce qui se passera quand l’équipe marketing aura besoin d’un nouveau champ ? Si ce n’est pas l’âge, mais la durée de la relation par exemple ? Ou tout simplement si ce n’est pas la date de naissance mais la date anniversaire d’appartenance à un programme de fidélité ? Etc.
Dans mon exemple précédent orienté social selling, si l’équipe marketing souhaite octroyer des points uniquement pour les 5 premiers commentaires laissés sur les réseaux sociaux. Faire une règle dans un programme de fidélité qui devrait tenir compte de cette information, prendra des semaines. Maintenant avec une solution comme Scal-e ou un équivalent du marché, il suffit de faire un agrégat, une somme si vous préférez, qui va compter le nombre de message. Automatiquement cet agrégat va faire le calcul et rattacher l’information sur la fiche client sans avoir besoin d’appeler l’équipe IT. Comme cet agrégat sera maintenant calculé, il pourra être utilisé par le module fidélité comme élément d’une règle permettant d’attribuer des points en fonction de la valeur de cette somme. En dessous de 5 messages, aucun point et si 5 ou plus alors X points, par exemple.
Différencier une CDP d’un CRM, d’une DMP ou d’un ERP…
C’est clair pour le datalake, la base de données et le datamart. Et les autres solutions (CRM, DMP, ERP …) ?
Christophe Alves : Pour les autres solutions, il se trouve que la CDP a pour vocation de casser les silos de données que représentent ces plateformes pour les équipes métiers. Comme expliqué précédemment la vocation de la CDP est de centraliser toute la donnée client et d’éviter aux équipes de devoir aller dans X solutions afin d’avoir une vue complète. A titre personnel, si vous avez 2 comptes en banques, chaque compte vous donnera bien sûr tout le détail de votre compte. Maintenant si vous souhaitez une vue consolidée de vos comptes vous devrez pouvoir « unifier » vos 2 comptes. Pour la CDP et les outils métiers (CRM, DMP, ERP, système de caisse, …) c’est la même idée qu’avec vos 2 comptes en banques.
Donc qu’il s’agisse d’outils de gestion de données (DMP : Data Management Platform), d’outils de gestion de la relation client (CRM : Customer Relationship Management), d’ERP ou autre système transactionnel (exemple : système de caisse), ou encore les outils de marketing automation ou routages : si ces outils constituent des sources de données importantes et qu’ils répondent à des besoins métiers, ils ne permettent pas pour autant de créer un profil unifié « exhaustif » contenant toutes les données clients.
C’est d’ailleurs exactement le problème de la marque dont je vous parlais et qui souhaite harmoniser son programme de fidélité en magasin et en ligne.
Cette marque possède déjà des outils métiers, un système de caisse pour le magasin, une plateforme e-commerce pour son site web. Ces 2 outils contiennent naturellement déjà beaucoup d’informations. Le problème est qu’ils ne contiennent pas toutes les informations et que si on souhaite les adapter pour que ce soit le cas, cela revient à détourner leur fonctionnement.
En gros, ce que l’on pourrait faire après de nombreux mois, on peut le faire en quelques jours/semaines avec une CDP. Si demain par exemple vous devez modifier votre système de caisse pour récupérer les commentaires des réseaux sociaux et faire un agrégat pour limiter à 5 commentaires. Oui, une équipe IT après de gros efforts pourra le faire. Maintenant, avec une CDP une équipe métier pourrait le faire en quelques clics.
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