Référentiel client unique : la clé d’une donnée exploitable
7min • Édité le 4 déc. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
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Selon le rapport State of Marketing de Salesforce, les entreprises exploitent en moyenne 15 sources de données clients pour piloter leurs campagnes, un chiffre qui continue de croître.
Dans le même temps, les clients attendent des marques qu’elles leur offrent une expérience personnalisée et cohérente d ’un canal à l’autre. Un enjeu pour les équipes marketing, qui doivent s’appuyer sur une base fiable et unifiée pour activer ces données dispersées.
Les informations à retenir :
Le référentiel client unique (RCU) centralise les données clients dans un même socle, pour offrir une vision fiable et cohérente à l’échelle de l’entreprise.
Bien que les deux notions soient liées, il se distingue d’une Customer 360 : le RCU est le référentiel de données, et la Customer 360 la vue métier qui en découle.
Le RCU permet d’améliorer la personnalisation, la performance marketing, la qualité de service et la gouvernance.
Dans une modern data stack, il se construit à partir du data warehouse et se connecte à une CDP composable pour faciliter la segmentation, l’activation et les cas d’usage IA.
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Qu’est-ce qu’un référentiel client unique ?
Un référentiel client unique (RCU) est le système de référence qui rassemble et harmonise toutes les données sur chaque client au même endroit.
Il peut s’agir de données d’identité et de contact (nom, email, téléphone), d’informations de profil (segment, statut), d’historique d’achats et d’interactions, de consentements, ainsi que de scores ou indicateurs calculés (churn, appétence, LTV).
L’objectif est d’obtenir une vision unifiée, cohérente et à jour pour chaque client, quel que soit le canal par lequel il interagit avec votre marque.
Customer 360, qui centralise toutes les données sur un client / prospect
Concrètement, le RCU agrège les différentes sources de données clients (site web, application mobile, CRM, outil e-commerce, plateforme marketing, support client, etc). Il permet de rapprocher les informations qui décrivent la même personne, de supprimer les doublons et de corriger les incohérences.
De cette façon, il constitue un socle de vérité pour l’ensemble de l’entreprise :
Pour les équipes marketing et CRM, il sert de base à la segmentation, à la personnalisation et au pilotage des campagnes,
Pour les équipes ventes et support, il offre une vue complète du client à chaque interaction,
Pour la finance ou le produit, il apporte une vision consolidée de la valeur client, de l’usage et du chiffre d’affaires.
Le référentiel client unique est une brique importante du système d’information. Il alimente la connaissance client, les analyses, les tableaux de bord, mais aussi les scénarios d’activation marketing et les cas d’usage autour de l'intelligence artificielle (IA).
Résolution d’identité, ID graph, RCU, Customer 360 : quelles différences ?
Proches au point d’être parfois confondues, ces notions jouent des rôles complémentaires.
La résolution d’identité est le processus technique qui réconcilie plusieurs identifiants afin de les associer un même individu.
L’identity graph représente les liens entre ces identifiants et les appareils, comptes ou canaux utilisés par un client.
Le RCU (ou Single Customer View en anglais) organise les données clients, définit les identifiants de référence et porte les attributs qui décrivent chaque personne.
La Customer 360 est la vue accessible aux équipes métier dans un CRM, un outil de support ou une Customer Data Platform (CDP).
Notion | Rôle principal | Pour qui ? |
|---|---|---|
Résolution d'identité | Regrouper les identifiants qui appartiennent à la même personne | Data, IT, équipes en charge de la qualité des données |
Identity graph | Modéliser les liens entre identités, appareils et canaux | Data, IT, analytics |
Référentiel client unique (RCU) | Registre de référence des données clients, dédoublonné et fiabilisé | Data, IT, marketing, finance |
Customer 360 | Vue consolidée d’un client dans les outils métier | Marketing, ventes, support, produit |
L’ID resolution et l’identity graph alimentent le RCU, qui devient le socle sur lequel construire la vue Customer 360 exploitée par les équipes dans leurs outils.
Les identifiants d'un graphe d'identité
Pourquoi mettre en place un RCU ?
Les données clients sont souvent dispersées entre le CRM, l’outil d’emailing, le site e-commerce, l’application mobile, le support ou encore les solutions d’analytics. Chaque canal ne voit qu’une partie du parcours client, les profils sont incomplets et les doublons se multiplient.
Pour les responsables marketing et CRM, difficile d’offrir une expérience personnalisée sans une connaissance client fiable. Elles doivent pouvoir construire des segments pertinents et disposer d’indicateurs précis (valeur client, churn, fréquence d’achat) pour optimiser leurs campagnes.
La mise en place d’un référentiel client unique permet de repartir d’une base claire et partagée. Tous les métiers s’alignent sur les mêmes données clients, ce qui facilite la personnalisation, améliore la performance globale et prépare le terrain pour les futurs cas d’usage IA.
Principaux cas d’usage
Marketing et CRM : segmentation, personnalisation, campagnes
Un référentiel client unique offre une vision cohérente de l’ensemble du parcours : achats, navigation, réactions aux emails, interactions avec le support. Les équipes marketing peuvent affiner leur segmentation, adapter les messages au cycle de vie et réactiver les clients inactifs avec des scénarios CRM dédiés.
Les campagnes sont mieux ciblées, plus pertinentes et plus simples à analyser, car tous les indicateurs reposent sur les mêmes données clients.
IA marketing : scoring, recommandations, AI decisioning
Un RCU solide fournit le socle indispensable aux algorithmes de scoring et de recommandation. Les modèles peuvent utiliser des données fiables pour estimer le risque de churn, la valeur vie client (LTV) ou l’appétence produit.
L’intelligence artificielle s’appuie sur ces signaux pour proposer la Next Best Action : proposer le bon message, au bon moment et sur le bon canal pour chaque profil, à l’échelle.
AI decisioning dans DinMo
Ventes, support et produit : au-delà du marketing
Les équipes commerciales accèdent à une vue consolidée avant chaque échange, ce qui facilite le traitement des leads et la préparation des rendez-vous. Le support dispose de fiches complètes pour prioriser les demandes.
Quant aux équipes produit, elles exploitent le RCU pour personnaliser l’expérience in-app et analyser plus finement les usages.
Comment construire votre RCU ?
La mise en place d’un référentiel client unique est un projet qui touche à la fois les données, les processus et les usages métier.
Étapes et outils
La première étape consiste à collecter les données clients depuis les différents systèmes : CRM, site e-commerce, application, outil d’emailing, support, points de vente, solutions d’analytics ou de tracking.
L’objectif est de centraliser ces données dans un environnement commun.
Vient ensuite l’unification. Grâce à l’identity resolution, vous rapprochez les différents identifiants (emails, logins, ID CRM, device ID) pour construire un profil client unique.
Le modèle de données décrit les entités principales (clients, comptes, foyers), les événements (visites, achats, tickets) et les attributs dérivés (scores, segments, indicateurs de valeur).
Dernier pilier : la qualité et la fiabilité. Standardisation des formats, suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, contrôle des flux de données et observabilité aident à garder un RCU fiable dans le temps.
Partez des objectifs métier avant de choisir la technologie. Il est fréquent que l’on vous recommande de choisir entre CDP et data warehouse (DWH) pour construire le RCU.
Notre conviction est qu’il ne faut pas les opposer mais plutôt voir la CDP composable comme une extension du DWH.
Le data warehouse comme socle du RCU
Depuis le milieu des années 2010, les data warehouses cloud comme BigQuery, Snowflake, Redshift ou Databricks ont été massivement adoptés par les entreprises. Dans une modern data stack, ils endossent le rôle de source unique de vérité pour les données clients.
Les informations issues des différents systèmes y sont intégrées (par ETL ou ELT), consolidées et historisées. Construire le référentiel client unique au sein du DWH permet de gagner en cohérence, en maîtrise des coûts, tout en renforçant la gouvernance et la sécurité.
La CDP composable exploite toute la puissance et la flexibilité du data warehouse.
Du socle technique à l’activation
Alors qu’une CDP packagée duplique les données dans sa propre base, une CDP composable s’appuie sur celles présentes dans le data warehouse, sans faire de copie. Le référentiel client vit dans l’entrepôt, qui reste la seule source de vérité.
Schématiquement, le rôle de la Customer Data Platform est triple : unifier, enrichir, activer. Elle doit pour cela disposer de données fiables et à jour.
DinMo propose une interface no-code pour créer des segments et de définir des champs calculés, directement à partir du référentiel client.
Notre CDP ajoute une couche d’intelligence : scores de churn, LTV, recommandations produit, ainsi que des signaux liés au canal ou au meilleur timing, compatibles avec des scénarios d’AI decisioning. Elle synchronise ensuite ces segments et attributs vers les outils opérationnels : CRM, plateformes marketing, CEP, régies publicitaires, produit, support.
Vers un marketing data-driven
Dans ce modèle, DinMo sert de pivot entre socle data, IA et activation. Avec notre Customer Hub, les marketeurs disposent d’un véritable cockpit pour suivre les performances par segment et par cas d’usage.
Ils peuvent mettre en place des groupes de contrôle, lancer des A/B tests et mesurer l’impact incrémental de leurs campagnes. En s’appuyant sur un référentiel client unique dans le data warehouse, notre CDP composable permet aux entreprises de tirer pleinement parti de leurs données clients, sans complexité technique.
Conclusion
Le référentiel client unique est le prérequis pour mieux connaître vos clients, personnaliser vos parcours en omnicanal et préparer vos cas d’usage d’IA.
Le data warehouse et la CDP composable offrent le meilleur combo pour exploiter le RCU : une donnée fiable, unifiée, activable en quelques clics. C’est aussi la base de cas d’usage plus avancés autour de l’IA agentique.
Envie de construire votre RCU dans une stack data moderne ? Découvrez comment DinMo peut vous accompagner dans votre projet.
