La CDP pour améliorer ses performances client

L'environnement data marketing évolue rapidement, du fait des réglementations et des technologies. Ces changements encouragent les entreprises à utiliser davantage leurs données clients pour améliorer leurs performances. Une récente étude confirme qu'utiliser sa donnée propriétaire permet à la fois de réduire ses coûts d'acquisition de 10% et d'augmenter ses revenus de 40% sur les clients existants (BCG).

Pour accompagner ces changements, la Customer Data Platform (CDP), ou plateforme de données clients en français représente une solution idéale pour gérer sa donnée client et mettre en place les cas d'usage marketing. Pour une organisation, choisir sa CDP est un projet important qui demande une connaissance approfondie de ses objectifs.

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Les entreprises qui cherchent à optimiser leurs opérations client doivent se focaliser sur la consolidation et l'unification des données clients. Ces démarches nécessitent de regrouper des informations éparses provenant de multiples sources (CRM, plateformes SaaS, événements web ou hors ligne, identifiants externes, etc.) afin de bâtir une représentation intégrale et cohérente du client.

Cette vue client à 360° permet ensuite de décrypter les interactions, préférences et comportements des consommateurs sur divers canaux et points de contact.

💡 Une CDP centralise et intègre des données clients provenant de multiples sources en temps réel. Elle offre ainsi une vision unifiée et facilite la mise en place d'actions marketing personnalisées.

Contrairement à une DMP (Data Management Platform), qui se concentre principalement sur les données anonymes et les segments pour la publicité programmatique, une CDP offre une compréhension plus profonde et individuelle du client, favorisant des interactions plus ciblées et efficaces.

La consolidation des données consiste récupérer les informations issues de plusieurs sources pour construire le Golden Record de chaque client. Il correspond à un graphe d'identité : une fiche qui lui est propre, organisée et complète (données démographiques, transactionnelles, mais aussi les interactions sociales, préférences et feedbacks sur les produits). Réconcilier les données web et hors ligne permet également de mesurer l’impact des stratégies multicanales.

D'autre part, l'unification vise à aligner ces données dans un format uniforme pour faciliter l'analyse et l'utilisation efficace de toutes les données. Celles-ci peuvent être utilisées par la suite dans n’importe quel outil, peu importe la source initiale. Par exemple, des données CRM peuvent directement être utilisées dans une plateforme publicitaire.

Cette étape d’unification peut nécessiter de standardiser les formats de données, supprimer les doublons et résoudre les conflits d'informations, garantissant une précision sans faille dans la compréhension client.

Utiliser une CDP pour construire cette vue client garantit à la fois la conformité avec les réglementations (RGPD notamment) et le respect de la confidentialité sur les données personnelles. Les données de consentement sont centralisées et stockées et simplifiant leur gestion.

💡 Avec l'essor des entrepôts de données cloud, l'approche “modulaire” de la CDP se développe. Dans ce cas, le data warehouse est utilisé comme source unique de vérité, ce qui permet de créer directement une Customer 360 sans avoir à utiliser de nouveaux outils. Chez DinMo, nous vous proposons une Composable CDP qui s'intègre directement à votre data stack existante.

Cette consolidation et cette bonne unification des données clients fournissent ainsi des insights précieux. Ils informent non seulement sur les actions passées des clients mais permettent aussi de comprendre leurs motivations futures et de prédire leur comportement. Ces informations sont primordiales pour créer des expériences clients personnalisés et communiquer avec les clients au bon moment.

Une CDP permet également d'alimenter les outils de BI, afin de visualiser facilement les indicateurs de performance et de signaler toute anomalie. Votre CDP doit pour cela communiquer avec la BI pour toutes les analyses de données clients.

L'intelligence artificielle et le machine learning sont aujourd’hui déterminants pour déceler ces insights à partir d'un vaste ensemble de données. Ils révèlent des schémas (”patterns”) et tendances cachées à partir d’une base de données déjà très complète et actualisée en temps réel.

Les possibilités sont nombreuses : compléter sa vue client avec des prédictions de sujets d’intérêt, des données d’intentions, prédire la probabilité de churn ou la Valeur Vie (LTV) future attendue, etc.

💡 A titre d’exemple, voici quelques cas d’usage permis par l’enrichissement des données :

En définitive, exploiter ces insights précis et personnalisés permet aux entreprises de se différencier dans un marché compétitif. Ils facilitent l'envoi d'offres adaptées au moment opportun, rehaussent la satisfaction client et boostent le retour sur investissement des campagnes marketing.

Consolidation et unification des données clients sont donc indispensables pour satisfaire les clients, qui bénéficient d'une expérience et d'un service significativement enrichis et personnalisés.

Avoir une base de données complète est essentielle, mais encore faut-il pouvoir l’exploiter ! La CDP facilite la segmentation client grâce à des fonctionnalités “no-code”. Celle-ci est centralisée et un changement de configuration d’un segment est répercuté dans tous les systèmes connectés à la CDP.

L'optimisation des parcours clients via une segmentation poussée aide les entreprises à cerner et répondre aux attentes spécifiques de divers segments de clients. En classant la clientèle selon des critères comportementaux, des préférences ou des données démographiques, les marques peuvent concevoir des expériences sur mesure.

Une CDP permet également d’identifier les segments sous-exploités et qui mériteraient d’être ciblés davantage avec de nouvelles offres pour augmenter la valeur additionnelle des clients existants.

L’activation des segments sur différentes plateformes (CRM, publicitaires, support, etc.) permettent de décliner des stratégies plus efficaces car s’adressant à la bonne personne, au bon moment, sur le bon canal.

Grâce à une CDP, les entreprises peuvent utiliser ces données unifiées pour enrichir l'expérience client, personnaliser les offres et interagir de manière plus précise, améliorant ainsi engagement et fidélité.

Cette meilleure connaissance des clients aboutit à des stratégies marketing affinées et une expérience utilisateur améliorée. Une telle vision permet également d'anticiper les besoins et comportements futurs des consommateurs : une occasion unique de les engager de façon proactive.

Le rôle d’une CDP est également d’activer les données de la Customer 360 vers les outils métier (plateformes publicitaires, CRM, de support client, etc.), afin d'adresser les clients tout au long de leur cycle de vie. Les cas d’usages mentionnés ci-dessous représentent une petite partie des opportunités offertes par une CDP pour optimiser l’acquisition client, assurer la fidélité et améliorer la valeur vie.

Bien qu'une CDP ne remplace pas un système de marketing automation (MAS), elle peut travailler en tandem avec celui-ci pour optimiser l'efficacité de vos opérations marketing. Le marketing automation implique souvent des activités chronophages comme la qualification des prospects et la création de campagnes moins coûteuses.

Les CDP offrent des outils avancés d'intelligence artificielle et de machine learning pour aider à l'automatisation des tâches marketing. Une CDP permet d'activer des campagnes en temps réel, donnant ainsi aux professionnels du marketing la possibilité de lancer des campagnes marketing hautement personnalisées dans tous les canaux d'engagement client.

La CDP permet de mettre en place différents cas d’usage pour faciliter l’acquisition.

Tout d'abord, un modèle de lead scoring personnalisé peut être développé directement dans la Customer Data Platform. L’identification les meilleurs prospects permet ensuite à l'entreprise de se concentrer sur les individus les plus susceptibles de convertir. Elle optimise ainsi ses ressources marketing et augmente son taux de conversion.

Par ailleurs, la CDP offre également la possibilité de calculer un scoring client. En identifiant également les meilleurs clients actuels, une entreprise peut créer des campagnes de type “lookalike” pour cibler des prospects similaires, augmentant la probabilité de trouver de nouveaux clients qualifiés.

Enfin, la CDP permet avant tout de segmenter sa base client pour s’adresser à la bonne personne. Les campagnes d’acquisition doivent donc s’adresser exclusivement aux personnes susceptibles de convertir. Ainsi, l'exclusion systématique de prospects non qualifiés ou de clients existants des campagnes d’acquisition peut également être stratégique pour concentrer les ressources là où elles sont les plus efficaces.

D'une manière générale, la CDP renforce l'utilisation de vos données propriétaires (1st party) dans tous les outils marketing, notamment pour améliorer l'acquisition. L'activation des données 1st party permet de réduire le CAC de manière considérable.

Pour améliorer le taux de rétention, une CDP joue un rôle décisif en permettant aux entreprises d'anticiper l'attrition grâceà l'identification des signes précurseurs de désengagement d'un client.

En prédisant le taux de churn, les entreprises peuvent intervenir an amont pour retenir ces clients à risque : proposer une assistance préventive, proposer à un haut niveau d’expérience support client, offrir des offres spéciales, etc.

L’identification des clients “dormants” permet également de les recibler avec des offres spécifiques pour les inciter à revenir.

💡 Pour améliorer le taux de rétention, mieux vaut éviter de fonder sa stratégie uniquement sur des approches “offensives”. Les campagnes de fidélisation et les récompenses pour la fidélité sont des moyens efficaces de renforcer l'engagement et de réduire le churn.

Que ce soit en B2B ou en B2C, acquérir de nouveaux clients coûte bien plus cher qu’augmenter la Lifetime Value (LTV) des clients existants. Il est donc dans l’intérêt d’une entreprise de chercher à développer le potentiel de ses clients, en favorisant les opportunités d’upsell et de cross-sell.

La CDP permet d’identifier les produits et services d’intérêt et habitudes comportementales et donc la personnalisation :

La personnalisation rend les interactions avec la marque plus pertinentes et engageantes pour chaque client, ce qui augmente la valeur de ces relations sur le long terme.

En se concentrant sur l'augmentation de la LTV pour chaque client, les entreprises peuvent identifier des stratégies spécifiques pour maximiser la valeur générée par chaque individu. Par exemple, enrichir les données clients avec un taux de réachat prédicitf permet de comprendre quand et comment encourager les clients à effectuer leur prochain achat. En concentrant leur communication sur le moment le plus opportun, elles favorisent ainsi la répétition des achats.

Enfin, l'analyse du profil comportemental des clients peut révéler des opportunités de cross-selling et d'upselling en identifiant les produits ou services complémentaires qui pourraient intéresser le client, augmentant ainsi la valeur totale du client pour l'entreprise.

Garantir une communication homogène sur tous les canaux est essentiel pour une expérience client sans accroc. Les clients s'attendent à une expérience fluide et "sans couture", que ce soit en visitant un site web, en contactant le service client ou en recevant des notifications sur mobile.

Cela requiert une stratégie de communication intégrée et cohérente, alignant ton, style et contenu à travers chacun des points de contact. Cette consistance construit la confiance, renforce la crédibilité de la marque et établit une relation durable avec la clientèle.

Une telle stratégie limite la confusion et optimise l'efficacité des campagnes marketing, en assurant que les clients reçoivent des messages pertinents, en phase avec leurs attentes.

La précision dans la mesure et l'analyse du ROI est essentielle pour évaluer l'efficacité des initiatives marketing. L'emploi de métriques adéquates permet de monitorer les performances des campagnes et de saisir leur impact sur les revenus et le développement de l'entreprise.

Les outils analytiques de pointe autorisent un suivi du ROI en direct. Ils offrent la flexibilité nécessaire pour affiner rapidement les approches marketing. Cela englobe l'examen du coût d'acquisition, de la valeur à vie du client, et du taux de conversion, entre autres.

En définitive, une analyse rigoureuse du ROI guide les entreprises vers les canaux les plus efficaces. Elle encourage une allocation plus stratégique des budgets et soutient des décisions éclairées pour affiner les stratégies marketing.

Pour bien choisir sa CDP, qu’elle soit packagée (CDP traditionnelle) ou modulaire, il est tout d’abord nécessaire de respecter suivre quelques étapes clés :

Pour comprendre quels sont les besoins métier, quelles sont les sources de données ou destinations souhaitées, et définir clairement les besoins et objectifs de chacun (notamment tous les utilisateurs finaux de la CDP).

Cette phase est importante notamment pour :

💡Une approche modulaire permet de prévoir un déploiement en plusieurs étapes, permettant de commencer petit. Il est ensuite possible d'ajouter de manière transparente davantage de données, de fonctionnalités et élargir l'accès à la plateforme à de nouvelles équipes.

⚠️ La valeur que vous allez tirer de votre CDP est directement liée aux cas d’usages que vous aurez implémentés. Ils sont la clé de la performance de cette plateforme, en permettant de répondre aux problématiques de vos équipes (marketing, commerciales, support, etc.).

Pour cela, il est donc nécessaire de formaliser correctement les différents cas d'usage (problème, solution, impacts, plateformes impliquées, etc.).

Sur votre data stack existante et leur capacité à s’y intégrer. Par exemple, en listant les intégrations nécessaires, il est facile d'éliminer certains éditeurs présélectionnés qui ne permettraient pas de s’y connecter. L'avantage de la CDP composable est qu'elle s'intègre directement à votre stack.

Il est également judicieux de prendre d’autres éléments en compte avant de choisir un type de CDP : durée de déploiement, hébergement de la donnée, processus de maintenance dans la plateforme, prix, etc.

Pour aller plus sur tous les sujets CDP (définition, cas d'usage, sécurité des données, etc.), téléchargez notre guide complet sur le marché des Customer Data Platforms.

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Pour faire court, la Customer Data Platform (CDP) représente un outil stratégique pour unifier les données clients éparpillées dans différents systèmes, optimiser la gestion de ces données au sein de votre organisation, améliorer l'expérience utilisateur, et booster l'efficacité du marketing.

Cet article ne donne qu'un aperçu de l'utilisation d'une CDP. Chaque cas d'usage doit être pensé en fonction du type d'entreprise, de l'industrie mais aussi des objectifs à atteindre.

Chez DinMo, nous proposons une vision composable de la CDP, s’intégrant parfaitement dans votre Modern Data Stack et se connectant à n'importe quelle plateforme marketing. Cela permet de libérer le potentiel de vos données déjà stockées dans votre data warehouse.

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