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Solutions CDP : notre Benchmark 2024

Solutions CDP : notre Benchmark 2024

6min • 8 juil. 2024

Alexandra Augusti

Alexandra Augusti

Strategy & Operations Manager

Les Customer Data Platforms (CDP) sont devenues essentielles pour les entreprises cherchant à maximiser l'utilisation de leurs données clients. Elles permettent de collecter, stocker, unifier et activer les données à travers divers canaux. En unifiant les données depuis de multiples sources, les CDP offrent une vue à 360° des clients, cruciale pour la personnalisation des interactions et l'amélioration de l'expérience client.

Cependant, choisir la bonne CDP pour son entreprise peut s'avérer complexe, tant les options et les critères à considérer sont nombreux. Rien de plus simple pour en être convaincu : il suffit de regarder la catégorie G2 des Customer Data Platforms, sur laquelle environ 250 acteurs se positionnent.

Cet article explore les différentes catégories de CDP, les critères importants à prendre en compte lors de la sélection d'une solution, et présente un panorama de quelques CDP disponibles sur le marché.

Définition de la CDP

Un bref rappel de ce qu’est et ce que n’est pas une CDP, pour nous assurer que nous parlions bien de la même chose dans la suite de l’article.

Historiquement, les entreprises utilisaient des CRM (Customer Relationship Management) pour pouvoir stocker et utiliser leurs données clients. Le CRM n’a depuis jamais disparu, mais de nouvelles solutions ont émergé pour pouvoir tirer parti au maximum des données clients : les Data Management Platform (DMP) puis les Customer Data Platform (CDP).

Comparaisons des outils type CRM, DMP et CDP selon différents critères : type de données, date d'essor, équipes concernées, etc.

CRM vs. DMP vs. CDP

💡 Si vous voulez en savoir plus sur les changements historiques et les différences entre les solutions, n'hésitez pas à consulter nos comparaisons entre les CDP et les CRM ou les CDP et les DMP.

Une Customer Data Platform (CDP) est un logiciel qui collecte et organise la donnée client provenant de diverses sources pour la consolider, l’unifier, la segmenter et l’activer sur des plateformes marketing. Les données consolidées dans une CDP peuvent aussi bien provenir des interactions web que des achats en magasin, l’objectif étant justement de centraliser les données de toutes les sources existantes dans une entreprise.

L’objectif principal d’une CDP est de construire des profils clients pour pouvoir optimiser le ciblage des campagnes marketing et améliorer l’expérience client.

Une CDP répond à plusieurs fonctions : le stockage et la centralisation de la donnée, la modélisation de celle-ci et puis son activation vers des outils de personnalisations, de marketing ou vers les médias par exemple.

Schéma de principe d'une CDP

La CDP est largement utilisée par les équipes métiers (marketing, CRM, support), notamment pour :

  • Avoir une vision à 360° des interactions clients

  • Enrichir leur vue client avec des attributs prédictifs

  • Faciliter l’analyse des données et définir des nouvelles stratégies marketing “data-driven”

  • Segmenter sa base client

  • Améliorer l’expérience client, peu importe l’étape dans le parcours, grâce à de meilleures stratégies d’acquisition, l’automatisation des tâches marketing et une meilleure personnalisation sur tous les canaux

Les catégories de CDP

Il existe différentes catégories de Customer Data Platform, et toutes ne répondront pas à vos besoins. Comprendre les différentes catégories pourrait vous faire gagner un temps précieux lors du choix de votre solution.

Sur le marché de la CDP, nous distinguons donc :

  1. Les CDP traditionnelles : Il s’agit de CDP packagée (logiciel standalone) qui aide à collecter, stocker, unifier et activer de la donnée vers des outils opérationnels. Elles sont les solutions historiques du marché et sont pensées pour faciliter l’exploitation des données par les équipes marketing.

  2. Les CDP Composables : Cette catégorie correspond à une association modulaire d’outils de votre infrastructure qui a pour finalité de collecter, stocker, unifier et activer de la donnée d’un data warehouse vers les outils finaux. Bien que basé sur des outils techniques, les CDP Composables sont pensées pour des utilisateurs marketing finaux, avec des fonctionnalités no-code et des interfaces intuitives.

    💡 N’hésitez pas à consulter notre article dédié pour connaitre les différences entre les CDP traditionnelles et Composables

  • Les CDP Hybrides : Une CDP hybride est généralement une CDP packagée qui propose désormais des fonctionnalités pour s’intégrer dans votre infrastructure data existante (comme le font les CDP Composables).

  • Les suites Martech : Cette catégorie correspond à des suites proposées par des éditeurs de logiciels (Salesforce, Adobe, etc.) qui contiennent différents produits marketing et de data management, dans le but de pouvoir collecter, stocker, unifier et activer de la donnée (le plus souvent vers des outils de la suite).

  • Les solutions d’infrastructures : Solutions qui jouent le rôle de pipeline de données, aussi bien en amont qu'en aval d’une base de stockage. La solution ne s’adresse pas à un public marketing, qui ne possède pas nécessairement les compétences techniques pour l’utiliser.

Ce graphique comporte les différentes catégories de CDP, notamment sous 2 grands axes : leur capacité à s'intégrer ou non dans la stack technique existante d'une entreprise et leur orientation marketing ou data.

Comparaison des différentes catégories de CDP

Les critères de choix d’une CDP

Même si certaines catégories ont potentiellement pu être déjà exclues après la lecture de leur définition, il reste une multitude d’acteurs sur le marché !

👇 Pour choisir votre CDP, nous vous recommandons à minima d’analyser ces différents critères et de choisir la solution qui vous convient le mieux.

Les critères de différenciation fonctionnels

  • Connecteurs disponibles : La CDP idéale doit être en mesure de collecter et d’unifier les données des différents points de contact avec les clients pour les envoyer vers différentes destinations. Si les sources de données / les destinations envisagées ne sont pas classiques sur le marché, les CDP traditionnelles peuvent manquer de connecteurs vers ces outils. Au contraire, les sources et les destinations les plus communes sont évidemment supportées par les CDP packagées.

  • Structuration des données : La manière dont est structurée la donnée influe sur les capacités de segmentation, d’activation ou de reporting. Le modèle de données de votre CDP doit donc être suffisamment souple pour permettre de modéliser votre activité (tables personnalisées, meta données, etc.) et d'utiliser correctement votre donnée client.

  • Qualité des données : Une CDP peut proposer des modules de traitement de la donnée, notamment pour permettre la résolution d’identité. Certains éditeurs peuvent proposer des fonctionnalités sur étagère ou, au contraire, sur mesure. Assurez-vous de choisir l’option qui vous convient le mieux !

  • Segmentation des données : Une CDP peut être utilisée pour définir des segments d'audience et / ou de données personnalisées. Certaines CDP packagées ne permettent pas de calculer simplement de nouveaux champs ou des scores sur mesure, démontrant quelques lacunes en matière de segmentation. Les CDP modulaires, quant à elles, permettent de construire n’importe quel segment de données à partir de requêtes SQL ou des segment builders visuels directement depuis votre data warehouse.

  • Hébergement des données : Avec une solution SaaS packagée, les données clients stockées chez un tiers sont susceptibles de soulever des questions en matière de sécurité. Dans le cas d’un hébergement Cloud avec une CDP modulaire, le contrôle de la donnée est au contraire total.

  • Adaptation à la stack technique : Pour que l’outil soit adopté par l’ensemble des équipes impliquées, il apparaît plus simple de limiter au maximum le changement des outils utilisés au sein d’une entreprise. En plus de réduire les besoins de formation, cette précaution prévient les éventuelles réticences des employés. Une connexion simplifiée à la stack technique existante réduit enfin les délais et les coûts.

Les critères organisationnels

  • Implémentation : En fonction de la solution choisie, le temps et la difficulté d’implémentation peuvent grandement varier. La mise en place d’une CDP traditionnelle prend généralement plusieurs mois, alors qu’une solution composable peut nécessiter uniquement quelques petites heures. Les solutions hybrides proposent un entre-deux. Vous pouvez également vous poser la question de la nécessité (ou non) de faire appel à un intégrateur et des formations à prévoir dans vos équipes.

  • Maintenance de l’outil : Une CDP traditionnelle présente l’avantage de ne pas nécessiter de maintenance de la part d’une entreprise. Celle-ci étant réalisée par un tiers, l’entreprise n’a pas à s’inquiéter d’éventuels problèmes de connexion ou du développement de nouveaux connecteurs par exemple. Au contraire, des compétences de Analytics Engineering sont requises pour pouvoir maintenir la qualité des données dans un data warehouse (et donc peut limiter l’adoption d’une CDP Composable).

  • Budget et time-to-value : Les tarifs des licences des CDP packagées varient généralement en fonction du volume de données hébergées et peuvent rapidement dépasser les centaines de milliers d’euros. Cependant, il peut également être difficile d’estimer correctement le coût de la mise en place d’une CDP modulaire, si l’entreprise n’a pas fait les efforts nécessaires pour structurer ses données dans un data warehouse.

    Cependant, si l'entreprise a déjà investi dans une infrastructure data cloud, utiliser une CDP Composable permet de commencer par des cas d'usage simples puis d'aller plus loin, assurant un ROI quasi immédiat à chaque étape.

Utiliser une CDP Composable permet d'avoir une approche modulaire et de s'adapter à tous les besoins : commencer petit avec un cas d'usage simple (l'activation des audiences) puis augmenter au fur et à mesure (réactivation, omnicanalité, conversions, prédictions, etc.)

La CDP Composable : Une approche Modulaire

Une comparaison de certains acteurs

⚠️ Disclaimer : En tant qu’éditeur, nous avons évidemment un intérêt à parler des CDP. Cependant, notre objectif ici n’était pas de faire une comparaison de nos concurrents vs. DinMo, mais d’évaluer chacun des acteurs en donnant des informations les moins biaisées possibles.

Bien qu’il soit important que vous ne basiez pas votre choix exclusivement sur article, nous espérons que ce récapitulatif des principaux acteurs du marché pourra vous servir de point de départ pour commencer à identifier la solution qui répondre au mieux aux besoins de votre entreprises.

👇 Nous vous donnons donc une vue d’ensemble des principaux éditeurs de CDP et mettons en avant leurs principales différences :

CDP Traditionelles

  • Segment : Initialement spécialisé dans la collecte d’événements (depuis un site internet, les applications mobiles, SaaS ou des serveurs), Segment s’est élargi pour proposer les fonctionnalités complètes d’une CDP. La suite “Twilio Engage” permet de créer des audiences et d’orchestrer des parcours clients directement dans la plateforme. La donnée est stockée chez Segment pour une période allant jusqu’à 3 ans.

  • Treasure Data : Initialement reconnue comme une plateforme BigData, Treasure Data s’est repositionnée sur le marché des CDP car couvrant quasi exclusivement des cas d’usage marketing. Plutôt orientée Data Management, cette CDP traditionnelle se focalise sur l’unification des données et leur préparation (agrégation, scoring, segmentation, etc.). Elle se distingue par ses fonctionnalités d’unification et d’enrichissement des profils, notamment grâce à ses algorithmes d’intelligence artificielle propriétaires.

  • mParticle : CDP traditionnelle qui se concentre notamment sur la collecte d’événements mobiles, mParticle permet de comprendre les comportements utilisateurs et de les activer vers des centaines de destinations. mParticle s’intègre avec sa solution “Cortex”, plateforme de Machine Learning qui permet de prédire certains indicateurs (Next best offer, Next best action, etc.) pour les clients.

CDP Composables

  • DinMo (🇫🇷) : DinMo est la CDP Composable Européenne de référence. DinMo rend accessible à tous la puissance d’une CDP, rapide à implémenter (quelques heures), simple à utiliser et générant un retour sur investissement dès le premier mois d’utilisation. Ses fonctionnalités phares, comme le Visual Audience Builder, l'activation en un clic et les prédictions IA (Next Best Offer, Next best action, etc.), permettent aux équipes marketing de lancer n’importe quelle stratégie marketing en toute autonomie.

    👉🏼 Visitez nos pages produit en savoir plus sur notre solution.

  • Hightouch : CDP Composable de référence aux Etats-Unis, la plateforme d’Hightouch a évolué au-delà de son offre initiale de Reverse ETL en incluant des fonctionnalités natives des data warehouses telles que la collecte d'événements, la résolution d'identité ou l’orchestration.

CDP Martech

  • Salesforce : Salesforce Marketing Cloud est une solution CDP qui permet de collecter, réconcilier, gérer, segmenter et activer de la donnée dans l’écosystème Salesforce. Pour une entreprise utilisant principalement des outils Salesforce, la solution est recommandée. Cependant, les activations vers des destinations hors Salesforce sont plutôt limitées.

  • Adobe : Adobe CDP est une solution intégrée à la suite Adobe Experience Cloud, lancée en 2019. La plateforme permet de créer des profils unifiés et de les utiliser dans n’importe quels autres produits Adobe en temps réel, notamment la suite marketing, permettant de personnaliser les expériences. Adobe CDP se concentre majoritairement sur le Data Management. À noter que les connecteurs en dehors de la suite Adobe sont plutôt limités et que les fonctionnalités d’activation ne font pas vraiment partie de son spectre fonctionnel. Cette CDP est notamment adaptée pour les grands groupes ayant une expertise en gestion des données.

CDP Hybrides

  • Imagino (🇫🇷) : Initialement focalisée sur la gestion de données (unification, enrichissement de données, segmentation, etc.), Imagino développe progressivement son périmètre fonctionnel en intégrant des briques d’activation (gestion de campagne, marketing automation, etc.). Imagino offre une grande liberté en matière de stockage des données, proposant un mode hybride ou un mode full SaaS. Contrairement aux CDP traditionnelles, le modèle de données n’est pas imposé et l’ingestion et l’unification de données de plusieurs sources sont donc simplifiées.

  • ActionIQ : Pouvant s’intégrer directement au data warehouse de ses clients ou proposant un déploiement en interne, ActionIQ est une CDP hybride. À noter que l’intégration “data warehouse” est plus récente et donc moins mature. Son objectif principal est de centraliser et d’unifier les données clients en un endroit unique, pour pouvoir par la suite les activer sur tous les canaux marketing. La plateforme propose plusieurs fonctionnalités : la collecte de données, la segmentation d’audience et même des capacités de triggers en temps réel.

CDP Infrastructure

  • Rudderstack : Solution orientée data, Rudderstack est plutôt une Customer Data Infrastructure (CDI). Rudderstack propose une infrastructure de données qui se concentre sur la collecte, le traitement et le stockage de données sur les clients grâce à ses différents produits : streaming d’événements, ETL, identity stitching, Reverse ETL et Audience Builder. La mission de Rudderstack est principalement d’aider les équipes data à construire et à maintenir leur infrastructure, plutôt qu’une solution pensée pour le marketing. Rudderstack peut être implémenté pour répondre aux cas d’usage d’une CDP, mais les équipes marketing auront des difficultés à l’utiliser de manière autonome.

Conclusion

En conclusion, le choix d'une CDP doit se faire en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise, de vos capacités techniques et de votre stratégie de gestion des données. Les différentes catégories de CDP - traditionnelles, composables, hybrides, martech et infrastructure - offrent chacune des avantages distincts et des fonctionnalités adaptées à divers cas d'usage.

En évaluant soigneusement les critères fonctionnels et organisationnels, ainsi que les offres des principaux acteurs du marché, vous serez en mesure de sélectionner la solution la plus adaptée pour maximiser la valeur de vos données clients et optimiser vos opérations marketing.

Si vous souhaitez discuter avec nous de votre projet de CDP, n’hésitez pas à nous contacter !

À propos des auteurs

Alexandra Augusti

Alexandra Augusti

Strategy & Operations Manager

Diplômée de CentraleSupélec et de l'ESSEC, Alexandra est une spécialiste du monde de la data. Elle a travaillé comme Consultante en Data Marketing chez M13h, où elle a aidé plusieurs entreprises à exploiter leurs données internes en créant des plateformes dédiées. Chez DinMo, Alexandra optimise nos opérations et travaille en étroite collaboration avec notre CEO pour fournir des conseils stratégiques qui aideront chaque équipe à performer.

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Table des matières

  • Définition de la CDP
  • Les catégories de CDP
  • Les critères de choix d’une CDP
  • Une comparaison de certains acteurs

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