Trois promesses non tenues : découvrez pourquoi les CDP ne sont pas à la hauteur des espérances
Sans exécution, les insights ne sont synonymes que de frustrations, d’erreurs et d’argent jeté par les fenêtres. Découvrez pourquoi les plateformes de données client (Customer Data Platform ou CDP) peinent à tenir leurs promesses.
Il y a quelques semaines, nous avons participé à une réunion au cours de laquelle nous avons parlé du secteur des technologies du marketing, le martech pour les plus initiés, avec un très honorable investisseur privé. Ce dernier était perplexe et dubitatif. Il ne comprenait pas pourquoi, malgré l’engouement pour les plateformes CDP et les outils d’analytique prédictive et de segmentation client, il n’avait pas encore rencontré d’organisations affirmant haut et fort avoir trouvé la solution parfaite.
Une plateforme de données client, également appelée Customer Data Platform ou CDP (soit le « mot le plus prononcé en 2018 »), peut se définir comme « une technologie marketing permettant d’unifier les données client en provenance du marketing et de tous les autres canaux d’une entreprise afin d’optimiser le profil client, la diffusion au bon endroit au bon moment et le ciblage des messages » (source). Concrètement, les CDP aident les responsables marketing à gagner en visibilité en ce qui concerne les comportements des clients, les éléments différenciateurs et les besoins afin d’élaborer et de mettre en œuvre à grande échelle des stratégies ciblées et data-driven. Cela crée ainsi une « source unique de vérité », accessible et exploitable, permettant une personnalisation et des ajustements rapides des messages marketing sur tous les canaux.
Les CDP sont, sans conteste, un outil nécessaire et puissant pour toute équipe marketing désireuse de faire évoluer sa stratégie vers une approche customer-centric, de lancer des campagnes cohérentes et adaptées à l’image de la marque et d’accroître l’importance d’indicateurs comme la valeur vie du client, la conversion, les achats répétés ou encore la fidélisation.
Il faut pourtant admettre que le chemin pour atteindre ces résultats est semé d’embûches et génère souvent beaucoup plus de peines que de joies pour les responsables marketing et les experts produit.
Voici quelques pistes de réflexion sur les trois principaux obstacles qui empêchent les CDP de tenir toutes leurs promesses, tant en matière de bénéfices que de résultats :
Une absence de réelle personnalisation
Au-delà de la vue à 360° du client qu’elles offrent, l’un des objectifs des CDP consiste à fournir une segmentation pertinente pour faire émerger différents personas que les entreprises peuvent ensuite cibler via des communications distinctes et personnalisées. De nombreuses segmentations CDP sont préformatées et axées sur l’analyse RFM (Récence, Fréquence, Montant) et les catégories d’achat, ce qui met en lumière d’importants indicateurs sur la valeur future des clients et de leurs comportements. Certes !
Cependant, de nombreuses autres couches de segmentation peuvent fournir des insights exploitables et sources de valeur. Il peut, par exemple, s’agir d’identifier des comportements à partir de la plateforme d’achat, du pourcentage de retours, de la notation des produits, des appels passés au service client ou encore de l’attractivité des offres de réduction. Chaque entreprise dipose d’un data set et d’attributs uniques, d’où peuvent être extraits les insights les plus précieux (un questionnaire sur un site, une offre d’abonnement combiné/un modèle de e-commerce, une période d’essai gratuite, etc.). Chez Optimove, nous savons d’expérience que les couches de segmentation qui génèrent le meilleur retour sur investissement sont propres à chaque marque et que la personnalisation de la segmentation au-delà des attributs traditionnels est coûteuse, consomme de nombreuses ressources et s’avère souvent non évolutive pour une entreprise technologique. Elle est donc rarement mise en œuvre, et c’est bien là le problème.
Prenons également en considération le fait que tous les modèles commerciaux ne se prêtent pas à une analyse RFM. Dans le secteur du luxe, ou pour d’autres produits généralement coûteux ou haut de gamme, les clients peuvent ne procéder qu’à un achat annuel, voire moins. Pour ces entreprises, s’appuyer sur une segmentation CDP toute faite et prête à l’emploi est voué à l’échec, du fait de l’incapacité de cette dernière à prendre en compte, en tant qu’indicateurs pour une segmentation efficace, l’engagement et la notoriété de la marque (en plus du volume d’achat ou de la fréquence).
Une exécution hétérogène
L’objectif d’une CDP est double : premièrement, agréger tous les insights liés aux données client qui soient exploitables et sources de valeur, et deuxièmement, optimiser, pour les responsables marketing, les workflows data et marketing.
Il est formidable de disposer d’insights et de prédictions concernant vos clients sur une base évolutive. Mais réfléchissons un instant : comment extraire la valeur de ces insights client si, en dépit de toutes les connaissances acquises, la constitution de segments, de listes d’export puis d’import dans différents canaux d’exécution, les tests manuels et le téléchargement manuel des listes pour le reporting font encore et toujours partie des tâches quotidiennes, jour après jour ?
La plupart des CDP se limitent à fournir des insights. La tâche chronophage qui consiste à jongler entre la CDP et la dizaine de systèmes d’exécution et de reporting qui découlent de la stratégie en interne constitue l’une des plus grandes frustrations des responsables marketing, aussi intelligents soient-ils, dans un quotidien déjà bien chargé. La personnalisation marketing consistant à évoluer à la vitesse de vos clients, les points d’achoppement mentionnés ci-dessus en sont autant d’obstacles.
Il est extrêmement difficile de tirer pleinement parti d’une CDP si cette dernière n’est pas pleinement connectée aux canaux d’exécution ou mieux, à un système d’orchestration des campagnes qui permette au responsable marketing de gérer un nombre infini de parcours client uniques, avec rapidité et à grande échelle.
Une incapacité à mesurer le retour sur investissement (ROI) et l’attribution
Pour finir, étudions ce qui est sans doute la principale cause de l’incapacité des CDP à tenir leurs promesses : la tâche ardue qui consiste à donner une véritable visibilité sur le ROI. Déployer une CDP représente un budget pouvant aller de 40 000 à plus d’1 million de dollars par an, c’est pourquoi il est essentiel que tout directeur marketing ou cadre dirigeant comprenne concrètement le retour sur investissement que cette solution peut générer.
Une CDP met au jour des insights, transformés ensuite par les responsables marketing en campagnes personnalisées via des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux, des notifications push, des bannières, des SMS, des e-mails directs, du clienteling, des call centers ou autres. L’efficacité d’une campagne sur différents canaux se mesure généralement avec des indicateurs pertinents, propres à chaque canal : taux d’ouverture, taux de clics, impressions, retour sur investissement relatif aux dépenses publicitaires (ROAS), etc.
Agathe Westad is Director of New Business for Optimove in North America. Agathe specializes in advising large corporations and growing startups alike on the best ways to deploy more personalized and scientific marketing strategies, with the aim of achieving measurable growth in customer engagement, loyalty and LTV. Agathe holds an LLB in International Law from King’s College London and a Masters in Commercial Law from the Sorbonne.
