Les données de première main sont le nouvel avantage concurrentiel — et la plupart des entreprises en sont encore aux fondations
Problèmes de mise en œuvre: De mauvaises pratiques de mise en œuvre sont souvent la cause principale de l’échec des technologies marketing, et non les outils eux-mêmes.
Unification des données: Un changement majeur de l’industrie vers l’unification des données de première main est essentiel pour un profilage et un ciblage client efficaces.
La fondation d’abord: Les organisations doivent résoudre les problèmes fondamentaux de leurs processus avant d’adopter de nouvelles technologies comme les CDP ou l’IA.
Audit continu: Auditer régulièrement la qualité des données et les capacités des équipes est crucial pour réussir le déploiement des outils marketing.
Investissement stratégique: Investir dès maintenant dans une infrastructure de données propres peut offrir un avantage concurrentiel significatif dans un futur proche.
Les équipes marketing des grandes entreprises gaspillent leur budget sur des plateformes martech. Le problème ne vient pas tant de la plateforme elle-même que de son implémentation. Akande Davis, vice-président des opérations chez GNW Consulting, passe une décennie à nettoyer les dégâts.
Son cabinet étudie les défaillances dans la mise en place des outils marketing. Et constate toujours la même chose. Les équipes ne sont pas suffisamment accompagnées au moment de l'achat.
Pendant que votre équipe débat pour savoir quel outil d’IA ajouter ensuite, l’avantage réel appartient à celui qui détient la donnée sous-jacente.
Le bouleversement le plus important que Davis anticipe n’est pas l’IA. C’est plutôt l’élan généralisé vers l’unification des données de première main via les CDP, avec Adobe Real-Time CDP, Salesforce Data Cloud, et Segment qui se disputent la maîtrise de cette couche.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
La promesse peut sembler excessive, mais elle permet de disposer d’un profil unique et propriétaire, sans cookies tiers, pour capturer chaque client à chaque point de contact.
Davis avertit qu’un CDP greffé sur des processus fragmentés et de mauvaises données ne résout pas la fragmentation, il l’amplifie.
Son cabinet procède à un audit du cycle de vie complet du prospect au client. Avant de recommander un nouvel outil, il cherche à savoir si l’écart détecté relève d’un problème de technologie ou de processus. Pour les directeurs marketing, l’argument concurrentiel est limpide : les marques qui construisent une infrastructure propre de données aujourd'hui bénéficieront d’un ciblage, d’une attribution et d’une personnalisation largement supérieurs à celles qui recollent leurs plateformes les unes aux autres.
Mais la discussion la plus intéressante que Davis engage avec les responsables marketing porte moins sur ce qui va mal que sur la suite. Associée à la logique derrière l’unification des données de première main, il s’agit peut-être de la décision d’infrastructure la plus déterminante que votre organisation marketing prendra cette décennie.
Le tournant que tout le monde évite
Chaque fournisseur de solutions martech a sa propre réponse au problème de fragmentation des données. Par exemple, Adobe propose Real-Time CDP. Salesforce a Data Cloud. Et Twilio a racheté Segment.
Puis, une vague de nouveaux acteurs comprenant Amplitude, Rudderstack, Emarsys, clament tous la même chose. Devinez quoi ? Vos données clients doivent résider en un seul endroit, vous appartenir, et rester accessibles en temps réel.
Davis livre son point de vue, après avoir collaboré majoritairement avec les principaux acteurs du marché.
L’objectif est de prendre votre empreinte unique sur le web et de s’éloigner de ce processus de cookies tiers pour aller vers une maîtrise des données de première main. D’un point de vue marketing, c’est enthousiasmant.
Son enthousiasme est justifié. Tout comme la prudence qui doit l’accompagner. Car la plateforme de données clients, plus connue sous le nom de CDP, arrive alors que la plupart des organisations n’ont toujours pas résolu les problèmes en amont qui lui donnent tout son sens. Davis reconnaît : « La dépense ne se limite pas au prix affiché sur le produit. »
C’est le temps perdu, le chiffre d’affaires envolé, les inefficacités opérationnelles — tout cela crée un coût d’échec agrégé très important qui peut faire vaciller les directeurs marketing.
— Akande Davis, Vice-Président des Opérations, GNW Consulting
Neuf fois sur dix, précise Davis, lorsqu’un client cherche à migrer hors d’une plateforme, le problème ne vient finalement pas de la plateforme. Mais d’une mise en œuvre mal orchestrée. Ou d’un manque de qualité des données. Sans parler de la documentation du processus, souvent médiocre. Davis observe que bien des clients constatent que « Leur équipe n’était pas armée comme elle aurait dû l’être au moment de l’acquisition du produit. »
Vous l’avez déjà entendu, et il est utile de le répéter. Poser un CDP sur un désordre existant ne résoudra rien : cela rend juste le désordre plus coûteux.
Pourquoi il faut d’abord construire la fondation
Le cabinet de Davis effectue pour chaque mission client ce qu’il appelle un mirror board. Il s’agit d’un audit sur tout le cycle de vie, qui cartographie chaque point de contact par rapport à la technologie en jeu. L’approche est méthodique et assumée. Mais la vraie valeur repose sur une question qui met souvent les équipes à mal. S’agit-il d’un problème de technologie, ou de processus ?
« Bien souvent, la technologie offre bien plus que ce que l’on exige. Mais le processus, lui, reste défaillant. » Il évoque un scénario classique où, à force de signaler la piètre qualité du reporting, un client réalise que tout provient du fait que les commerciaux ne saisissent pas les données de façon homogène dans le CRM. Changer d’outil analytique ne résoudra rien : il ne fera qu’offrir de jolis tableaux, alimentés avec de mauvaises données.
La même logique se transpose à l’IA. Davis propose une analogie franche pour illustrer ce qui se produit lorsque l’on cherche à raccourcir le travail de fondation. Il en fait une image presque comique pour souligner à quel point la clarté est cruciale.
« Si l’IA creusait un trou pour moi et que je lui disais : ‘creuse ici’, elle creuserait un superbe trou de huit mètres sur quarante, parfaitement. Mais si je lui indiquais le mauvais emplacement, ce trou ne me servirait à rien. »
Davis souligne que si les fondations ne répondent pas aux besoins fondamentaux de l’organisation, l’IA ne pourra pas tenir ses promesses.
“Quand il y a une rupture fondamentale dans les processus, une approche de la stratégie incohérente, une technologie qui n’est pas exploitée comme elle le devrait — l’IA ne sera pas un pansement miracle.
Il poursuit en expliquant que « Cela ne ferait qu’empirer les choses. Vous obtiendrez des résultats encore pires, mais plus vite. »
Il en va de même pour les données propriétaires. Vous pouvez mettre en place un CDP. Vous pouvez le connecter à votre CRM, votre CMS, vos plateformes publicitaires. Mais si les données qui y affluent sont incohérentes, vous aurez des difficultés.
Par exemple, si vos champs de formulaire ne sont pas normalisés, vous risquez d'avoir des problèmes. Ensuite, si les ventes n’enregistrent pas les bons signaux, ou que votre logique de résolution d’identité est bancale, le CDP vous donne une vue unifiée de mauvaises données. Sauf que c'est plus rapide.
À quoi ressemble la préparation pour l'entreprise
Le cadre de Davis pour la préparation à l’IA s’applique directement à la préparation d’un CDP. Avant que son cabinet ne recommande une nouvelle plateforme ou une nouvelle couche d'automatisation, ils auditent quatre éléments.
Ils commencent par la complétude de la cartographie du parcours du prospect au client. Ils examinent la qualité des données collectées à chaque étape. Ils identifient si les lacunes relèvent de la technologie ou des processus, et observent si l’équipe est en capacité de maintenir ce qui est construit.
Ce dernier point est crucial pour les directeurs marketing. Car la raison la plus fréquente de l’échec d’un outil, ce n’est pas l’outil lui-même, c’est qu’après le départ du partenaire d’implémentation, plus personne ne s’en occupe. Davis reconnaît que, « Neuf fois sur dix, c’est parce que cela a été mal configuré ou que l’équipe n’a pas été outillée comme elle aurait dû l’être. »
Pour les organisations prêtes à miser sérieusement sur les données propriétaires, Davis cite l’Adobe Experience Platform comme élément clé de sa recommandation sur les outils principaux du futur.
La raison est que l’AEP a d’abord été conçue comme une fondation de données, tout le reste venant se greffer dessus. « Elle est suffisamment dynamique pour s’adapter et évoluer en fonction des mutations du marché et des organisations. » explique-t-il. L’adaptabilité est essentielle quand les canaux évoluent aussi vite.
Pourquoi des données propres comptent
L’avantage concurrentiel des données propriétaires est évident. À mesure que les signaux tiers perdent de leur efficacité, les marques disposant de profils clients propres et unifiés bénéficieront d’un meilleur ciblage, d’une meilleure personnalisation et d’une attribution plus efficace que celles qui n’en disposent pas.
Cet avantage s’accroît avec le temps. De meilleures données alimentent de meilleurs modèles, ce qui génère des signaux plus précis et permet des décisions mieux éclairées.
À chaque mois passé à optimiser une pile technologique fragmentée, vous opposez un délai à celui que vos concurrents consacrent à bâtir les fondations de la leur.
Davis ne dramatise pas l’urgence, mais ne la minimise pas non plus. Il conclut par la célèbre citation de Warren Buffett sur la marée descendante, celle à propos des maillots de bain. Sauf qu’ici, elle s’applique aux fournisseurs qui promettent trop sur l’IA, et aux équipes qui les laissent faire. « Je pense qu’on va voir beaucoup d’entreprises qui n’ont pas vraiment apporté de valeur être démasquées. »
C’est une période enthousiasmante où le pouvoir revient entre les mains des praticiens. Et des esprits stratégiques qui disposent de compétences en MarTech.
La plupart des directeurs marketing savent déjà que leur pile technologique est plus désordonnée qu’elle ne devrait l’être. Ce qu’il est plus difficile d’accepter, c’est que racheter un nouvel outil n’y changera rien et que la fenêtre pour bâtir quelque chose de durable est souvent plus étroite qu’il n’y paraît.
L'infrastructure des données propriétaires n'est pas un objectif à atteindre dans le futur—c'est le socle qui détermine la valeur globale de votre investissement en intelligence artificielle. Ainsi, chaque déploiement de CDP et chaque initiative de personnalisation que vous entreprenez l'année prochaine peut soit renforcer, soit miner vos efforts.
Le conseil de Davis est d'arrêter de considérer la migration comme la récompense pour avoir survécu à une mauvaise implémentation.
Commencez par réaliser un audit. Cartographiez le cycle de vie. Et découvrez si vous avez un problème technologique ou un problème de processus avant de signer quoi que ce soit. Les professionnels qui passeront à l'étape suivante en premier seront ceux qui auront traité l'infrastructure de données comme un investissement stratégique, et non comme un simple ticket pour l'informatique. Le fossé est réel. Les premiers coups de pelle commencent par les fondations.
Dans la plupart des cas, vous possédez déjà les outils qui peuvent vous mener là où vous souhaitez aller ; il ne vous reste plus qu'à construire la base qui les soutiendra. Commencez par là pour vous assurer d'être sur un terrain solide.
Et maintenant ?
Inscrivez-vous gratuitement sur The CMO Club et suivez-nous pour découvrir les derniers points de vue, interviews et articles dont les dirigeants marketing ont besoin pour rester à la pointe des tendances.