CDP & DMP : comment le marketing digital multicanal révolutionne la relation client

CDP & DMP : comment le marketing digital multicanal révolutionne la relation client

Par Fabien PaupierMis à jour le 27 novembre 2020, publié initialement en avril 2018

[DOSSIER SPÉCIAL] Depuis le début des années 2000, les données clients se sont multipliées, repoussant par voie de conséquence les possibilités en termes d’actions marketing. Cependant, les solutions marketing historiques (CRM, Email Marketing, etc.) sont de fait bien moins pertinentes et incapables de gérer toutes ces données de manière unifiée. C’est sur cette problématique passionnante que sont nées les DMP puis les CDP quelques années plus tard qui, en plus d’agréger toutes vos données, vous promettent de les mettre en action sur tous vos canaux. Sans plus attendre, voici un état des lieux de ces deux tendances marketing que de nombreux experts voient décoller dans les années à venir.

SOMMAIRE

Stratégie digitale et parcours client : du CRM au marketing omnicanal

Historiquement, le premier outil à centraliser l’intelligence client a été le CRM (Customer Relationship Management) dans les années 90. Par la suite, des outils de marketing directs (email marketing, SMS marketing, content marketing) se sont propagés dans les années 2000. Ce n’est que depuis 10 ans que les plateformes exploitant les données online (DMP, CDP) se développent et permettent de tirer parti du Big Data pour améliorer la connaissance client. Le point commun avec les plateformes de données clients (CDP) et de gestion des données online (DMP) est la promesse d’offrir une vision complète du client. Nous allons voir plus bas que pour le CRM et la DMP, la promesse n’est pas totalement tenue, mais que dans le cas de la CDP, cette carte reste à jouer :

Définitions

Définition du CRM ou Customer Relationship Management

Les CRM sont des outils de gestion de la relation client utilisés dans les domaines de la vente directe et de la fidélisation depuis les années 90. Leur but est de centraliser la connaissance client autour d’un identifiant CRM en vue d’améliorer la qualité de la relation client. Sur le plan de la donnée marketing, le CRM offre une vision nominative des clients et des prospects.

Avantages du CRM

  • Le CRM permet d’automatiser les actions de vente et de fidélisation auprès d’individus identifiés permettant de gagner en productivité et en compétitivité
  • Les données ont une valeur unitaire plus importante que dans une CDP/DMP, car elles sont qualifiées par des humains.
  • Les données du CRM permettent d’engager des actions de marketing direct rapidement (campagnes emailing, SMS).
  • Aucune compétence technique (Business Intelligence, Data Mining) n’est nécessaire pour exploiter ces données.

Inconvénients du CRM

  • Le CRM est limité aux données offline (n’agrège pas les données des cookies par exemple).
  • Le CRM est un outil « simple canal » uniquement contrairement aux plateformes cross/multi/omni canal.
  • Le CRM est limité aux données structurées uniquement (ce qui représente une part très faible des données clients disponibles).

Quelles entreprises utilisent un CRM ?

  • Toutes les entreprises qui vendent des biens ou des services sont concernées par l’utilisation d’un CRM

Qu’est ce que nous apprend un CRM sur un client ?

  • Son nom, son sexe, CSP, contexte familial, âge, intérêt, fréquence d’achat, etc.

Définition de la DMP ou Data Management Platform

La Data Management Platform (DMP) est un agrégateur de données anonymes réconciliées autour du cookie. Par simplification, nous pouvons la représenter comme une très grande base de données. La DMP est conçue pour mieux opérer les campagnes digitales (programmatique) dans un monde ouvert. La DMP repose sur des technologies Hadoop, Hbase, Map Reduce et consorts et elle offre une vision statistique des visiteurs et des audiences.

Avantages de la DMP

  • Le ciblage précis d’une audience
  • L’intégration d’une DMP est plus simple et moins coûteuse qu’une CDP
  • La DMP permet de se séparer des agences publicitaires et d’avoir un accès direct à des données précises afin de gérer des actions marketing les plus pertinentes (canal, bannières)
  • Les cookies collectés peuvent provenir de sites propriétaires (first-party data) comme de sites affiliés (third-party data)
  • Certaines DMP on des connecteurs avec des outils tiers de type CRM, marketing automation (comme Marketo) et avec des DSP
  • La DMP permet de comprendre le parcours client pour ajuster les campagnes RTB sur différents canaux
  • Elle permet aussi de calculer le retour sur investissement (ROI) des campagnes par canal
  • Elle permet de gérer des données brutes non interprétées (dates, tickets de caisse, coordonnées GPS, etc.)

Inconvénients de la DMP

  • Il manque des données offline pour atteindre l’objectif de connaissance client (valeur hors média).
  • La durée de conservation des données est de quelques mois seulement. C’est trop court pour comprendre le cycle de vie d’un client.
  • Les données ne sont pas nettoyées (données brutes et parfois en doublons) rendant leur accès et leur activation marketing plus complexe que dans une CDP.
  • Il n’y a pas ou rarement la possibilité de mettre en place des actions de marketing direct depuis une DMP.
  • Les fonctions de Data Mining ou de machine Learning ne sont pas ou très peu présentes.
  • La DMP est intéressante uniquement à partir de 100 000 cookies collectés.
  • Elle n��offre pas de vraie gestion des données en temps réel.

Quelles entreprises utilisent une DMP ?

  • Entreprises du retail (Ecommerce et en boutique physique), sociétés de voyage et de tourisme, agences d’affiliation (pour faire un travail plus fin de reciblage et d’optimisation de campagnes) ainsi que les banques et les assurances

Qu’est ce que nous apprend une DMP sur une audience ?

  • sexe, âge, centre d’intérêt de consommateurs de contenus

Définition de la CDP ou Customer Data Platform

La Customer Data Platform (CDP) est une solution d’agrégation et de mise en action de toutes les données clients online et offline. La CDP, née en 2013 du concept de David Raad, permet de créer une connaissance intégrale du client. Tout comme la DMP, la CDP prend toute sa puissance en programmatique (médias), mais permet cependant d’activer d’autres leviers marketing. La CDP offre une vision individuelle des clients, prospects et visiteurs.

Avantages de la CDP

  • Elle permet d’optimiser les campagnes multi canal et le « reach ».
  • Elle permet à des professionnels du marketing de manipuler facilement des données (vs professionnels de la Business Intelligence pour les DMP).
  • Elle offre une vue à 360° du client et offre un levier de ciblage très précis.
  • La CDP permet de créer des segments précis et d’analyser les comportements d’achat.
  • Elle permet d’analyser le ROI multicanal de manière précise et des répercussions entre canaux.
  • Elle facilite la mise en conformité avec le règlement européen sur la gestion des données personnelles (RGPD) obligatoire à partir de mai 2018 : centralisation des données personnelles, livraison des données sur demande et purge des données.

Inconvénients de la CDP

  • Intégration complexe : la mise en place d’une CDP mobilise une partie importante de l’entreprise pendant 3 à 6 mois (métiers, Direction des Systèmes d’information, managers, département juridique)

Quelles entreprises utilisent une CDP ?

  • Entreprises ayant des données en silos avec une exploitation mature des données ainsi que des moyens financiers conséquents (ex : SNCF, SAMSUNG, etc.). Ces entreprises feront plusieurs milliers de segments par an.

Qu’est ce que nous apprend une CDP sur un client ?

  • Temps passé sur une page web par un utilisateur identifié ou non, taux d’ouverture et de clic sur les emails, intérêt pour un sujet, relations, etc.

Quelles sont les différences entre un CRM, une CDP et une DMP ?

Nous avons vu les grandes différences structurelles entre CRM, DMP et CDP ainsi que les avantages et inconvénients. Voici un comparatif fonctionnel des 3 plateformes :

  CRM DMP CDP 
Traitement des données      
Données offline qualifiées (call center, email, prospection, achats)
Données online anonymes (cookie, fingerprinting)
Réconciliation des données autour de l’email
Réconciliation des données autour du cookie
Réconciliation des données autour de multiples données (email, identifiant CRM, identifiant de compte utilisateur, etc.)
Format des données qualifiées brutes nettoyées
Volume de données traitées en octets Mega Tera Goga
Données en multi niveau
Traitement en temps réel des données
Reporting
Automatisation Marketing      
Multicanal
Omnicanal (ROPO* par exemple)
Vue complète du client
Actions de marketing direct
Actions de programmatique
Segmentation manuelle en amont des DSP
Segmentation intelligente (automatique)
Transmission des segments aux outils marketing (DSPs, SSPs, Adservers, AdExchanges, etc.)
Prédiction comportementale (probabilité de réalisation d’un événement)
Simulation de l’impact de scénarios marketing
Supporte les pics de charge massifs

*ROPO: Research Online, Purchase Offline

MarTech, AdTech : bienvenue dans l’ère du Data Marketing

Pourquoi utiliser une CDP ou une DMP ?

Selon le rapport sur la croissance des agences marketing (Hubspot, 2018), 37 % des agences sont incapables d’attirer le client idéal, et 39 % de ces agences n’abandonnent pas une relation commerciale même si le profil du prospect ne correspond pas à leur modèle. C’est exactement ce problème que les CDP et DMP résolvent.

Les CDP ainsi que les DMP sont alignées avec l’abondance de données ainsi qu’avec les opportunités et les contraintes inhérentes à ce contexte. Soyons plus concrets : voici 6 raisons de choisir l’une ou l’autre de ces deux solutions.

1. Multiplication des canaux

Toutes les activités d’un consommateur ont une empreinte numérique, même les plus banales. Le simple fait de faire ses courses génère des données sur la carte de fidélités qui sont ensuite très largement exploitées. Il existe des centaines de canaux différents qui ont nécessairement des impacts les uns sur les autres or la collecte et l’unification de ces données autour de profils uniques ne peut passer que par une plateforme de type CDP ou DMP. Par exemple, elles permettent de créer des synergies entre canaux en ciblant par bannières publicitaires les inscrits d’une newsletter qui n’ouvrent pas les emails (brisant ainsi les silos entre achats publicitaires et emailing).

2. Segmentation

La pertinence d’un segment client, prospect, visiteur ou d’une audience n’est vraiment pertinent que s’il y a suffisamment de données. Par exemple, segmenter les acheteurs de chaussures blanches est peu pertinent. Cependant segmenter les acheteurs de chaussures blanches en passe de se marier est nettement plus pertinent. Côté médias, les DMP permettent d’optimiser les investissements en excluant les clients ayant déjà acheté ou surexposés. En résumé les CDP/DMP sont les seuls outils à permettre la mise en place de segments ROIstes grâce au volume de données et à la richesse des profils.

3. Activation

Les plateformes d’agrégation de données sont en mesure de transmettre les segments à des outils de marketing automation ou de programmatique voire même d’activer des actions marketing par elles même. Cette orchestration centralisée des actions marketing est la seule voie possible pour le marketing. D’une part, car elle devient un standard dans toutes les entreprises commerciales et d’autre part parce que les démarches marketing non pertinentes sont très mal acceptées par les consommateurs (mise en spam, plainte sur les réseaux sociaux, dépréciation de l’image de marque, etc.). Les consommateurs se sont habitués à un marketing individualisé : la norme est ainsi.

4. Outillage des marketeurs

Plus aucun professionnel du marketing n’accepte d’avoir une vision partielle, floue et donc très certainement erronée d’une audience ou de clients. Il est impossible de s’engager sur des performances marketing quand le système d’information n’alimente pas le marketing en données intègres et complètes tout comme il est difficile d’être un bon ébéniste en 2018 sans découpe laser..

5. Gestion des données personnelles

Plus aucun hébergeur à ce jour n’accepte d’héberger des données personnelles et pour cause : les scandales sur les fuites de données (dont celui de Facebook le 16 Mars 2018) se répètent et brûlent les mains de ceux qui doivent en assurer la protection. Par ailleurs les législations sur la protection des données se renforcent partout dont la plus importante est le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Pour être conforme, il faut être en mesure de contr��ler l’intégralité des données personnelles (réconciliation, transmission, suppression) ce qui est la base d’une CDP.

6. Prédiction comportementale

La collecte de données est le seul moyen, grâce à l’intelligence artificielle ou au Data Mining, de détecter des intentions d’achats (notamment grâce aux données de navigation).

Quelle plateforme de gestion de la connaissance client choisir ?

Ne faisons pas l’erreur de choisir une solution en regardant ses données ; c’est tout simplement la plus grosse erreur possible. Le choix entre DMP et CDP se fait en fonction du type d’activation des données que l’on souhaite faire : activation online ou activation offline. Et bien qu’il y ait un chevauchement fonctionnel entre les deux plateformes, la DMP tend clairement vers l’activation online alors que la CDP tend vers l’activation offline.

Dans cette logique, il ne faut pas nécessairement vouloir à tout prix accéder à la vision holistique du client (sorte de saint Graal recherché par les plus techniciens d’entre nous). En revanche, la personnalisation pertinente du touch point (point de contact) est un objectif sain et un excellent point de départ pour dresser le cahier des charges du projet.

Cet objectif d’entreprise, qui est aussi le point de départ du projet, doit être défini par le métier qui doit également être intégré dans tout le cycle de vie de la DMP/CDP (choix des données, qualité des données, création des segments, activation des données, etc.). Toutes les autres spécialités doivent également rejoindre le projet plus ponctuellement (légal, DSI, direction, etc.).

Quels impacts de la Data Science sur les responsables marketing ?

La place du marketing n’a cessé de prendre plus de place dans le cycle d’acquisition et de fidélisation des clients. Il y a quelques années seulement, le marketing se focalisait sur le fait de faire découvrir un produit au consommateur et de stimuler son intérêt. La suite du cycle était assurée par les « vendeurs ». Aujourd’hui le webmarketing sait et doit également stimuler la considération, l’intention d’achat et l’essai du produit. Parmi ses KPI on retrouve donc le taux de conversion et la rentabilité des campagnes.

Cette évolution est due à l’augmentation de la masse de données et aux outils permettant d’exploiter les empreintes numériques. De fait le profil du marketeur évolue : il passe d’un profil créatif cherchant des idées d’actions marketing à un décisionnaire qui fait des choix en fonctions des informations qu’il voit (baisse du ROI, croissance d’un canal, répercussion d’une campagne d’un canal sur un autre, etc.). En 2020 le marketeur idéal aura une approche scientifique du marketing avec l’empathie lui permettant de prendre les bonnes décisions. La Data Science sera une compétence forte pour appréhender les algorithmes prédictifs qui lui recommanderont des actions marketing.

Est-ce déjà la fin des DMP ?

Critique du modèle

Avant d’évoquer la fin, parlons du début de la DMP. La promesse de la DMP a été de réunir l’ensemble des données clients alors qu’en réalité ça n’a jamais été le cas. Les DMP sont des plateformes d’agrégation de données de contact de valeur unitaire faible uniquement. C’est déjà très bien pour toutes les sociétés qui tirent parti des médias pour promouvoir leurs produits (et elles sont nombreuses) cependant ce flou a été à l’origine de très nombreuses désillusions. Certaines entreprises qui ont pensé accéder à l’ensemble des données clients en un claquement de doigts avec les DMP ont connu un échec douloureux.

La notion d’accès facile aux données nous amène à la seconde raison de l’échec de certains projets DMP : la complexité d’accès aux données. Comme nous l’avons vu dans le tableau plus haut la DMP est alimentée de données brutes exploitables par des techniciens (Business Intelligence Analysts, Data Scientists) qui sont également ceux qui ont mené la mise en place de la DMP. Or, le succès d’une DMP repose sur le succès marketing qui en résulte : ce sont les marketeurs eux-mêmes qui doivent pouvoir accéder facilement à toutes les données dont ils ont besoin ce qui est rarement le cas malheureusement.

La troisième raison des déboires de la DMP sont liés à la sous-estimation de l’effort que cela représente entre difficulté d’unification des données, temps de formation des équipes, délais de mise en place, et les coûts. Autant de raisons qui rendent des projets de DMP très frustrants.

Enfin, de nombreux projets de DMP n’ont jamais été rentables, car un seuil plancher de données permet d’exploiter correctement la plateforme. Or, pour certains, les volumes d’achats média et en particulier de retargeting (third-party) ne sont pas suffisants pour rentabiliser leur DMP.

Une croissance à deux chiffres en 2020

Pour autant, on ne sonnera pas la fin des Data Management Platform de si tôt. Le tableau comparatif précédent montre en effet que les CDP ne sont pas en mesure de brasser autant de données que les DMP et qu’un accès aux données brutes à faible valeur unitaire a toujours un intérêt pour comprendre les choses. Par ailleurs les DMP ont le gros avantage de faire la transparence sur les budgets publicitaires (dépenses, ROI, gestion des campagnes) autrefois entre les mains des agences. Peut-être faut-il parler d’Audience Management Platforme plutôt que de DMP.


La première partie de cette vidéo explique très bien le sujet de cet article.

Entre DMP et CDP, quelle solution marketing choisir ?

Le marché de la centralisation des données marketing (Data Marketing) est très protéiforme, car tous les acteurs qu’ils soient CRM, Marketing Automation, DMP, CDP veulent offrir cette vision holistique du client. C’est par exemple le cas de Salesforce qui couvre l’ensemble des canaux avec Sales Cloud pour le CRM, Service Cloud pour le service client et Marketing Cloud pour le SMS, l’email etc. Les géants du marketing se lancent aussi dans cette quête comme Marketo avec Turn (sa DMP) et HubSpot avec l’augmentation de sa couverture fonctionnelle. Voici les principales DMP/CDP du marché :

  • Adobe Audience Manager ;
  • Cxense ;
  • KBM Group (Zipline DMP) ;
  • Krux ;
  • Lotame ;
  • Neustar (PlatformOne) ;
  • Oracle DMP ;
  • Makazi ;
  • Weborama ;
  • Ysance ;
  • Mapp Digital ;
  • Eulerian Technologies ;
  • 1000Merci ;
  • Quintessence (Camp de bases) ;
  • Cabestan ;

Chacun de ces acteurs a une ou plusieurs spécialités qu’il faut regarder attentivement pour bien choisir. Camp de bases, par exemple, offre un bon standard de Data Quality (qualité des données) et accompagne ses clients avec une méthode éprouvée (Data Deep Dive) qui leur permet d’atteindre rapidement des objectifs ambitieux. Nous vous invitons à vous référer à la liste des DMP et à celle des CDP sur appvizer pour comparer les différentes solutions.

Conclusion

Nous avons vu dans cet article que les solutions de CDP et de DMP permettent d’unifier les données marketing pour les activer sur plusieurs canaux. Cette centralisation de la gestion des données et des actions marketing permet de créer des campagnes plus intelligentes offrant de meilleurs retours sur investissement. La concurrence entre DMP et CDP est souvent évoquée, mais nous avons vu que, malgré un chevauchement fonctionnel, la finalité de la première est l’activation online (médias) quand la finalité de la seconde est l’activation offline (marketing direct).

Bien que la culture de la donnée et les solutions de Data Marketing soient relativement jeunes, le marché est aujourd’hui prêt à accélérer ce qui a un impact direct sur les métiers du marketing. Ces derniers deviennent en effet des décisionnaires plus que des créatifs.

D’ici 2020, les Data Management Platform et les Customer Data Platform évolueront vers l’intégration de modèles prédictifs (Smart Data) et l’unification des cookies (données d’audience) avec les données CRM (données nominatives).

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