Les données clients et prospects, tout comme les technologies du marketing relationnel, se multiplient : Référentiel client unique, Data Management Platform, Customer Data Platform, Data Lake… Il devient difficile de s’y retrouver parmi toutes ces solutions et concepts, d’en comprendre les subtilités et les attributions. Dans un marché globalisé où les technologies du marketing et de la relation client sont bouleversées tous les 6 mois, comment faire le tri et identifier les technologies les mieux adaptées ?
Laquelle permettrait de rendre les parcours clients plus cohérents ? Quelles données doit-on exploiter et dans quel but ? Pour démystifier le sujet, nous avons dressé un comparatif succinct des principales technologies utilisées aujourd’hui.
RCU – Le Référentiel Client Unique
Le Référentiel Client Unique est un dispositif technique permettant d’agréger les données stratégiques d’un client provenant de multiples systèmes (CRM, tickets de caisse, ERP, SAV etc…). Intégrant la vision unique par la qualité de données, des informations clients unifiées et consolidées vont alors alimenter les briques métiers.
Le RCU est la pierre angulaire du parcours client cohérent et du ROI des actions commerciales et marketing.
DMP – La Data Management Platform
La Data Management Platform est un outil permettant de réconcilier des parcours web avec des informations sur le profil des utilisateurs. Elle permet également de segmenter des audiences et créer des campagnes de retargeting. La DMP est un outil purement digital, pour des données online.
CDP – Customer Data Platform
La CDP est une technologie émergente proposant d’unifier les données clients de l’annonceur, online comme offline. La différence majeure avec le RCU est la possibilité d’intégrer les données temps réel et digitale de la DMP. La mise en place d’un tel dispositif nécessite de disposer d’un volume de données clients online important.
Data Lake
Le Data Lake permet de stocker tous types de données, qu’elles soient structurées ou non. On parle ici de « système exploratoire », car la conception de ce système relève d’objectifs stratégiques moins précis que pour la création d’un RCU (Référentiel Client Unique), d’une DMP (Data Management Plateform) ou encore d’une CDP (Customer Data Platform). De plus, la conception d’un tel système nécessite un niveau extrêmement avancé dans l’exploitation des données.
Le Data Lake peut permettre de découvrir de nouveaux gisements de connaissance.
En résumé
Chaque technologie possède ses inconvénients et avantages (budget à investir, ressources allouées, complexité de la mise en place et de la maintenance, niveau de maturité des équipes).
Il est bon de rappeler que chacune répond à des besoins différents, et que le Data Lake se distingue des autres technologies, par la possibilité d’y intégrer des données structurées comme non structurées (pdf, images, vidéos…).
Dans le cadre du RCU et de la CDP, on cherchera à alimenter les métiers avec des données clients consolidées et unifiées. La DMP sera plus axée sur la compréhension et l’identification des parcours web de clients et prospects. Le datalake demandera des premières expériences concluantes en « datamining » et data science pour faire émerger de nouvelles connaissances.
Comme pour tout projet d’entreprise, mettre en place un système de centralisation et d’exploitation de données nécessite une stratégie et des objectifs précis.
