Les meilleures alternatives à GrowthLoop

Le marché mondial des cloud data warehouses est estimé à 11,56 milliards de dollars en 2025, signe d’une adoption croissante dans les entreprises (The Business Research Company). GrowthLoop fait partie des plateformes warehouse-first qui promettent d’accélérer l’activation marketing à partir des données présentes dans l’entrepôt. 

Malgré ce positionnement ancré dans la Modern Data Stack, la solution n’est pas adaptée à tous les contextes. Le bon choix dépend de vos objectifs business, de votre architecture data et de vos exigences de gouvernance.

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GrowthLoop est une plateforme créée en 2015 par deux ex-Google : Chris Sell et David Joosten. Basée à New York, elle est d’abord connue sous le nom Flywheel avant d’adopter la marque GrowthLoop en 2023. 

Destiné à faciliter l’accès à la donnée par les équipes métier, l’outil se positionne “on top of the data cloud”. Autrement dit, il vise à accélérer l’activation marketing en s’appuyant directement sur les données présentes dans le data warehouse cloud.

GrowthLoop se définit comme une CDP composable et comme un Compound Marketing Engine. Son objectif est de permettre aux équipes de créer des audiences, orchestrer des campagnes et itérer plus vite, sans dépendre des équipes data.

La plateforme est principalement utilisée par des organisations ayant des volumes importants et plusieurs canaux à activer (ads, CRM, messaging, etc). Parmi les clients les plus connus, on retrouve par exemple Indeed, Costco, Ford ou NASCAR.

Côté usages, GrowthLoop cible notamment la création d’audiences pour le paid media, les campagnes lifecycle, l’orchestration cross-canal via des journeys, l’analyse des performances.

GrowthLoop se connecte au data warehouse (Google BigQuery, Snowflake, Databricks ou Amazon Redshift). La plateforme vient s’appuyer sur les données présentes dans l’entrepôt pour alimenter la segmentation et l’activation.

L’audience hub permet de créer des segments d'audience activables, à partir des données du warehouse. L’objectif est de rendre la segmentation accessible au marketing, avec une approche visuelle et des filtres faciles à manipuler.

Une fois les audiences construites, GrowthLoop les envoie vers différents canaux : plateformes ads, CRM, solutions d’email/SMS/push, etc. L’éditeur met en avant une couche Journeys, afin d’orchestrer des actions dans le temps.

Enfin, GrowthLoop ajoute une partie Insights pour analyser la performance des campagnes, comprendre ce qui fonctionne, et faciliter l’itération.

La dimension IA est bien sûr prise en compte avec des assistants (Marve, The Loop) destinés à : 

GrowthLoop met en avant sa capacité à rapprocher la donnée des usages marketing. La plateforme est souvent présentée comme une alternative moderne aux CDP traditionnelles. 

Pour autant, GrowthLoop a aussi des limites qu’il faut connaître avant de s’engager.

Une expérience pensée pour les équipes marketing : une interface orientée métier, avec une logique de segmentation no-code.

Une activation cross-canal depuis le data warehouse : paid media, CRM, outils d’email ou de messaging.

Une couche IA (AI Studio / agentic marketing) : la plateforme met en avant son interface en langage naturel et ses agents IA pour accélérer la création d’audiences, la mise en place de parcours et l’optimisation.

Par ailleurs, l’approche autour d’attributs prédictifs prêts à l’emploi (churn risk, future LTV, affinité produit…) n’est pas centrale dans leur discours. Plusieurs utilisateurs relèvent un manque d’insights pour affiner la stratégie marketing.

Ces éléments peuvent peser lourd dans la décision, surtout si vous souhaitez déployer vite et à grande échelle.

GrowthLoop s’inscrit dans une approche warehouse-first. Les CDP composables constituent une alternative naturelle pour les entreprises qui souhaitent activer leur donnée client sans créer un nouveau silo.

Contrairement aux CDP traditionnelles, elles ne stockent pas les données dans un environnement propriétaire. Particulièrement adaptée aux organisations dotées d’une modern data stack, cette architecture facilite la gouvernance, la sécurité et la conformité.

Autre avantage : la modularité. Les CDP composables restent interopérables avec le CRM, les plateformes d’engagement et les outils ads déjà en place.

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DinMo se distingue aussi par ses attributs prédictifs (churn risk, future LTV, affinité produit…) et ses capacités d’IA pour analyser les signaux, prioriser les actions et mesurer l’impact réel des campagnes. Le Customer Hub propose un cockpit marketing qui permet aux équipes de mesurer le résultat de leurs actions. 

Les CDP traditionnelles comme les solutions MarTech “tout-en-un” centralisent les données clients dans leur propre environnement. Cette duplication de la donnée implique qu’il faut alors maintenir deux sources de vérité : la base de la CDP et votre data warehouse. 

La gouvernance est également rendue plus complexe car leur modèle de données est plus rigide que celui des CDP modulaires. Parmi les acteurs connus, Twilio Segment et mParticle restent des références historiques du marché. 

Quant aux grandes suites marketing, elles intègrent désormais leur propre CDP pour renforcer la personnalisation, comme Salesforce Data Cloud ou Adobe Real-Time CDP. Ces solutions peuvent accélérer certains cas d’usage, mais elles renforcent aussi le vendor lock-in dans l’écosystème de l’éditeur.

Les CDP hybrides (Simon Data, Treasure Data…) cherchent à combiner la flexibilité du data warehouse et les capacités d’une CDP packagée. Concrètement, il s’agit généralement de CDP traditionnelles qui opèrent un virage vers le modèle composable.

Cette promesse de “juste milieu” peut sembler pertinente pour accélérer certains cas d’usage. Mais elle implique souvent des compromis : compatibilité variable selon les data warehouses, dépendance à l’écosystème de l’éditeur, et un modèle qui n’est pas réellement no-copy. 

Avant de choisir cette voie, il est donc important d’évaluer précisément où vivent les données et comment elles seront activées.

Les Customer Engagement Platforms (CEP) et outils de marketing automation sont conçus pour exécuter des campagnes : email, SMS, push, in-app, scénarios lifecycle. Des solutions comme Braze, Batch ou Klaviyo sont donc très efficaces pour orchestrer les parcours et piloter la pression marketing.

En revanche, elles ne remplacent pas une CDP car leur rôle n’est pas de collecter, unifier, enrichir et segmenter l’ensemble de la donnée client. Dans la plupart des organisations, elles constituent un excellent complément aux CDP composables.

Le bon choix dépend de votre organisation, de votre stack et de vos objectifs. 

Avant de comparer les outils, commencez par clarifier quelques points :

Dans beaucoup d’entreprises, les problèmes résultent de la dispersion de la donnée. La qualité se dégrade, la gouvernance devient complexe, et les équipes passent plus de temps sur la technique que l’optimisation des campagnes.

Une CDP composable, utilisant le data warehouse comme source unique de vérité, évite ces frictions. Les audiences sont construites sur une donnée fiable et à jour, ce qui facilite l’envoi du bon message, au bon moment et sur le bon canal.

DinMo s’intègre au cœur de votre écosystème data, et agit comme une extension de votre data warehouse. Notre plateforme redonne aux équipes marketing la capacité d’innover tout en simplifiant la vie des équipes data.

Découvrez comment DinMo transforme vos données clients en audiences activables, prêtes à être utilisées sur tous vos canaux.