CRM vs CDP : les limites à utiliser un CRM comme base clients principale

La solution CRM a longtemps été utilisée comme base clients principale par les entreprises. Le logiciel CRM, qu’il s’agisse d’un CRM commercial comme Salesforce, d’un CRM Marketing (Automation) comme Splio ou Adobe Campaign, servait à la fois de base clients et d’outil de gestion de la relation clients.

Puis est apparue une nouvelle famille de logiciels : les Customer Data Platforms (ou CDP), conçues pour jouer ce rôle de référentiel client en lieu et place du CRM. Les logiciels CRM ont des limites structurelles en matière de gestion de base de données. Les CRM gèrent mal les données comportementales, le temps réel ou encore la réconciliation multi-sources (indispensable pour pouvoir disposer de données unifiées). Ce sont ces limites qui expliquent très largement le succès des CDP.

Avec la multiplication des outils, des sources de données, la place croissante des données comportementales, de plus en plus d’entreprises font le choix de gérer leur base clients indépendamment de leur logiciel CRM principal. Ce nouveau paradigme consistant à découpler la base clients et les outils d’activation est rendu possible par la dernière génération de CDP.

Lorsque l’on cherche à construire ou améliorer son écosystème CRM, il faut se poser cette question essentielle : quel système ou quel outil doit jouer le rôle de base clients principale ? Certaines entreprises continuent de penser que le CRM peut jouer ce rôle. D’autres au contraire choisissent de s’équiper d’une CDP. Beaucoup, enfin, sont un peu perdues et ne savent plus trop quoi en penser. C’est notamment pour ces entreprises que nous avons écrit cet article.

Dans cette publication, nous allons commencer par vous aider à mieux comprendre les différences entre CRM et CDP. Nous prendrons ensuite le temps de présenter les exigences requises pour qu’une base clients puisse jouer le rôle de référentiel client. Cela nous conduira à aborder les différentes raisons pour lesquelles nous pensons que le logiciel CRM n’est plus adapté pour jouer ce rôle.

Comprendre les différences entre CRM et CDP

Avant toute chose, il faut rappeler que CDP et CRM ne sont pas des solutions concurrentes, mais complémentaires. Une entreprise qui est équipée d’une CDP dispose la plupart du temps d’un CRM.

Pour commencer, voici un tableau synthèse des principales différences entre CRM et CDP :

Définition du CRM – Customer Relationship Management

Un logiciel CRM sert à centraliser la gestion des interactions clients. Il existe quatre familles de CRM :

• Les CRM commerciaux, utilisés par la force de vente, conçus pour gérer le suivi des opportunités commerciales, piloter l’activité commerciale. C’est la famille CRM la plus ancienne.
• Les CRM Marketing, utilisés par l’équipe marketing, conçus pour gérer la segmentation client, les campagnes et scénarios marketing.
• Les CRM orientés service client, destinés aux centres de contacts et servant à gérer les interactions sur les canaux du service client : tickets, téléphone, livechat…
• Les solutions CRM tout-en-un qui permettent de gérer aussi bien les interactions commerciales, marketing et servicielles.

Le CRM est donc un outil avant d’être une base de données. Sauf que, nous le rappelions en introduction, le CRM joue de fait depuis longtemps le rôle de base de données. Il stocke :

• Les données froides, essentiellement des données de profil et des informations de contact : nom, prénom, genre, date de naissance, téléphone, adresse postale.
• L’historique conversationnel : les échanges par mail, sur les réseaux sociaux, les notes de rendez-vous, etc.

Les éditeurs ont tous développé des connecteurs pour que le CRM accueille d’autres types de données, par exemple les données transactionnelles et, avec beaucoup moins de succès, les données comportementales/de navigation web. Cela a contribué à accentuer cette évolution du CRM qui, d’outil d’activation et de gestion des interactions, s’est progressivement transformé en référentiel clients principal.

Rappel définition CDP – Customer Data Platform

Une Customer Data Platform est une technologie qui sert à unifier les données clients, à les préparer en fonction des cas d’usage de l’entreprise et, enfin, à les redistribuer aux autres systèmes de l’entreprise (outils d’activation et outils de reporting). C’est fondamentalement un outil de Data Management.

Une CDP sert à opérer 4 activités principales :

• Connecter. Elle se connecte à l’ensemble des sources de données clients de l’entreprise, avec des flux de données qui peuvent être construits via des connecteurs natifs, des APIs, des webhooks, des chargements de fichiers plats, etc.
• Structurer. Les données sont organisées dans un modèle de données personnalisé en fonction des besoins de l’entreprise. Elles sont dédupliquées sur la base d’une ou de plusieurs clés de rapprochement. La déduplication permet de consolider les données, de les réconcilier et de les unifier autour de profils clients persistants.
• Préparer. Les données, une fois unifiées, sont utilisées pour construire des audiences, des segments, des scores et d’autres champs calculés.
• Synchroniser. Les segments, les audiences, les scores sont ensuite redistribuées aux outils d’activation (CRM, Service Client, Marketing Automation, outils publicitaires…).

Le CDP Institute a identifié 5 critères pour qu’une solution puisse être qualifiée de Customer Data Platform :

• Ingérer des données en provenance de n’importe quelle source.
• Capturer tout le détail des données ingérées.
• Stocker les données ingérées de manière persistante.
• Créer des profils clients unifiés.
• Partager les données avec les systèmes qui en ont besoin.

Zoom sur les principales différences

Résumons ici les principales différences entre CRM et CDP :

• La finalité. Le CRM sert à gérer la relation client, la CDP à gérer les données clients. CRM et CDP servent tous deux, bien que de manière différente, à améliorer la performance client.
• Les utilisateurs. Les CRM sont utilisés par les équipes opérationnelles impliquées dans la gestion du dialogue clients : les commerciaux, le marketing, le service client essentiellement. Les CDP ont vocation à être utilisées par des profils marketing plutôt technophiles et les équipes data. CRM et CDP sont conçus pour être utilisés de manière autonome par les équipes métier (sans l’équipe IT).
• Les données. Un CRM gère très bien les données froides et les historiques relationnels (conversationnels, contractuels, transactionnels) mais mal les données chaudes. A l’inverse, une CDP gère tous types de données, y compris les données comportementales (web tracking…). CRM et CDP se concentrent essentiellement sur les données first-party, suivant en cela le sens de l’histoire (fin des cookies tiers).
• Le mode d’ingestion des données. Les CDP gèrent le temps réel ou le quasi-temps réel, que ce soit en entrée (connexion aux sources) ou en sortie (distribution aux outils de destinations). Les données du CRM sont soit ingérées en batch, soit enregistrées manuellement par les utilisateurs. Cela s’explique par le fait que les cas d’usage du CRM ne nécessitent pas l’ingestion en temps réel.

Que faut-il pour gérer correctement votre base clients principale ?

La formulation des différences entre CRM et CDP donne déjà des pistes de réponse à la question que nous nous sommes proposé de traiter dans cet article : quel outil ou système doit jouer le rôle de base de données principale. Poursuivons notre investigation. Nous allons à présent définir les principales caractéristiques que doit avoir une base clients pour pouvoir jouer le rôle de BDD principale ou de « Référentiel Client Unique ».

La base clients principale doit être exhaustive

La base de données doit centraliser l’ensemble des données clients qui ont un intérêt connu ou potentiel pour l’entreprise. Une entreprise peut stocker différents types de données :

• Les données de profil.
• Les informations de contact.
• L’historique des interactions, qu’elles soient conversationnelles ou transactionnelles.
• Les données de préférence.
• Les données comportementales : navigation web, utilisation des produits (comportement dans le logiciel, dans l’appli…)…
• Les données d’engagement, par exemple le comportement email (ouvertures, clics, etc.).
• Etc.

Il existe plusieurs manières de catégoriser les différents types de données clients. Peu importe ici. L’essentiel à retenir est qu’une base clients, pour pouvoir être exhaustive et jouer son rôle de base maître, doit être en capacité de gérer tous types de données : les données chaudes aussi bien que les données chaudes, les données tierces aussi bien que les données personnelles, les données online aussi bien que les données offline, les logs web aussi bien que les numéros de téléphone.

La base clients principale doit être unifiée

La base clients principale a vocation à agréger l’ensemble des données clients collectées via les différentes sources de données de l’entreprise. Cette agrégation produit nécessairement des doublons, qui peuvent avoir 2 origines :

• Un client peut être identifié différemment dans deux outils différents. Par exemple, un client peut être identifié par son email dans l’outil de Marketing Automation, par un numéro client sur l’espace en ligne et par un téléphone dans le logiciel du service client. Résultat : si vous n’utilisez pas de clé(s) de rapprochement, vous ne pourrez pas savoir que c’est le même client qui se cache derrière les trois identifiants. Vous aurez trois doublons, trois identités non réconciliées.
• Un même outil peut stocker un même client à deux endroits différents. Exemple : si vous utilisez un CRM qui utilise l’email comme identifiant unique et qu’un client utilise deux emails, vous aurez deux fiches contacts, deux identités.

Dans les deux cas, le problème est fondamentalement le même : il n’y a pas, comme on dit dans le jargon, de résolution d’identité.

Il faut absolument être capable d’unifier les données qui rejoignent la base clients principale. Comment ? Via le paramétrage de règles plus ou moins complexes de déduplication, permettant de faire matcher les données entre elles, de procéder aux fusions d’enregistrements.

La base clients principale doit être propre

Une base de données propre est une base qui remplit 4 conditions. Il faut que les données qu’elle stocke soient :

• Soumises à un modèle de données cohérent et adapté. Le modèle de données définit la manière dont les données viennent s’organiser dans les tables qui composent la base de données.
• Normalisées. La normalisation renvoie à la manière dont sont enregistrées et affichées les données. Pour l’objet « genre » par exemple, on peut utiliser les formats « F » et « M », ou bien « Femme » et « Homme »…Il faut que pour chaque objet soit défini un seul et unique format. C’est ce que l’on appelle la « normalisation » des données.
• Nettoyées. Le nettoyage désigne l’ensemble des opérations consistant à vérifier l’exactitude des données et à supprimer/mettre à jour les données inexactes.
• Régulièrement mises à jour. Le nettoyage des données, qui est une opération ponctuelle et périodique, doit être complété par la mise en place de flux de données automatisés permettant de mettre à jour régulièrement les données, voire en temps réel pour ce qui est des données comportementales.

Une base de données clients, pour jouer le rôle de base principale, doit donc proposer :

• Un ou plusieurs modèles de données suffisamment souples pour répondre aux besoins de l’entreprise et aux caractéristiques de ses données.
• Des fonctionnalités de normalisation des données.
• Des fonctionnalités de gestion de la qualité des données et d’enrichissement.
• Une gestion du temps réel ou quasi-temps réel pour être en capacité de mettre à jour en continu et sans délais les données comportementales/chaudes.

La base clients principale doit servir de hub avec les autres systèmes

La base clients principale doit pouvoir facilement alimenter les autres systèmes de l’entreprise, qu’il s’agisse des outils opérationnels / d’activation (CRM ventes, CRM marketing / marketing automation, CRM service client, DSP / plateformes publicitaires…) ou des outils d’analyse (BI, reporting, data science…).

Elle doit facilement pouvoir se « câbler » aux outils de destination, que ce soit via des connecteurs natifs, une solide API, des webhooks ou des exports manuels.

Les limites structurelles de la plupart des solutions CRM / marketing pour jouer le rôle de base clients

La plupart des logiciels CRM / Marketing ne sont pas conçues pour jouer le rôle de base clients principale, pour la bonne raison qu’il s’agit de logiciels de gestion de la relation clients, et non d’outils de structuration des données clients.

Modèle de données rigide

Le modèle de données proposé par les solutions CRM est plus ou moins rigide, souvent plus que moins. Pour rappel :

• Les CRM légers (les gestionnaires de campagnes ou les petits CRM Sales, par exemple) sont monotables. L’ensemble des données est organisé dans une seule et unique table.
• Les outils intermédiaires sont multitables mais « figés ». Le modèle de données s’organise sur plusieurs tables (clients, produits, commandes…), mais il est difficile d’ajouter de nouvelles tables ou de modifier la relation entre les tables.
• Les outils avancés comme Salesforce sont à la fois multitables et souples.

La conséquence, c’est qu’il est difficile de faire évoluer le modèle de données d’un CRM, sauf à disposer d’un CRM très avancé (et en général très coûteux) comme Salesforce. Première limite.

Pas de réconciliation multisources

Dans la plupart des CRM, c’est l’email qui sert de clé. Cela signifie que si le même individu s’inscrit avec deux emails différents, cela créera deux lignes dans le CRM, même si l’individu s’est inscrit avec le même téléphone, le même nom x prénom, le même code postal…

La conséquence est que cela génère des doublons dans la table Contacts, comme nous l’avons vu tout à l’heure, mais aussi et surtout des difficultés pour associer le contact avec tous ses points de contact. Si par exemple un individu écrit au service client avec un autre email que celui avec lequel il s’est inscrit, et si je ne peux pas réconcilier les contacts et les tickets du service client en utilisant plusieurs clés, alors il ne sera pas possible d’associer l’individu au ticket client.

Il faudrait pour cela que le CRM permette de gérer des règles de déduplication multisources. C’est avec ce type de règles que l’on pourra dire à l’outil : « Si deux contacts ont un email différent mais la même adresse postale + le même nom/prénom, alors les deux contacts doivent être dédupliqués et fusionnés ».

Pas ou peu de normalisation & nettoyage des données

Dans un outil CRM, les possibilités de nettoyage de données sont très limitées :

• Normalisation. Il n’est pas possible d’utiliser des règles de type « Find & replace » qui permettent, par exemple, de remplacer tous les « FR » en « France », ou tous les « Mlle » en « F ».
• Nettoyage des champs importants. Les CRM n’intègrent pas, sauf rares exceptions, de service permettant de vérifier l’existence des adresses emails, de faire de la RNVP pour les adresses postales…

Par conséquent, la normalisation et le nettoyage des données doivent être réalisés en amont du CRM, à l’aide de scripts personnalisés complexes à maintenir.

Pas de champs calculés & scoring

Un outil CRM, c’est comme Excel mais sans les formules de calcul…Dans la plupart des solutions CRM il n’est pas possible d’ajouter des champs calculés. Certains outils CRM proposent des champs calculés par défaut (panier moyen CA, cumulé, etc.) qui sont impossibles à modifier.

Or la capacité à créer des champs calculés est essentielle, notamment pour déployer des scénarios de marketing automation. Par exemple, pour pouvoir exclure les clients qui ont récemment exprimé une insatisfaction, il nous faut un champ « statut du dernier ticket client » ou bien « nombre de tickets clients sur les X derniers jours ». La création de ce type de champs calculés (scoring ou autre) est très difficile, et souvent impossible dans un CRM.

Pas d’accès direct à la base de données pour faire des reportings

Une base clients principale sert à activer les clients, à « agir », mais aussi à analyser les données, à faire du reporting. Faire du reporting sur une base de données CRM n’est pas simple, car les rapports à disposition dans l’outil sont très vite limités.

Prenons l’exemple des scénarios automatisés. Pour pouvoir mesurer leur impact, il faut utiliser l’analyse de cohortes. Si l’on souhaite, par exemple, déployer un nouveau scénario d’upsell qui consiste à envoyer une séquence de messages 1 mois après le premier achat, nous aurons besoin de regarder par cohorte mensuelle de nouveaux acheteurs si le nombre d’achats après 2 mois a augmenté.

Comment faire cela dans un logiciel CRM ? Vous n’avez qu’une seule solution : exporter les données dans une base de données / un datawarehouse, et ensuite brancher votre outil de reporting sur la base en question. Il n’est pas possible de brancher l’outil de reporting directement sur le logiciel CRM, il faut passer par l’intermédiaire de la base de données…

Le sens de l’histoire, c’est le découplage entre la base clients et l’activation des données clients

Du logiciel CRM à l’écosystème CRM

Le CRM désigne aujourd’hui la gestion de l’ensemble des interactions et des activations avec les clients identifiés. Dans la plupart des entreprises, le CRM n’est plus opéré par un seul logiciel, comme par le passé, mais par un ensemble d’outils, une combinatoire de solutions :

• Un gestionnaire de campagnes.
• Un outil de marketing automation (ou CRM Marketing)
• Un outil de gestion de l’activité commerciale et des pipelines de ventes (ou CRM Sales)
• Un outil de helpdesk/ticketing (ou CRM Service Client).
• Des plateformes publicitaires pour retargeter les clients connus avec des Ads.

Le CRM est devenu un environnement, un écosystème de logiciels. C’est l’une des raisons pour lesquelles il n’est plus vraiment possible d’utiliser le CRM comme référentiel clients : une entreprise utilise des outils CRM, mais a besoin d’une base clients principale.

Les bénéfices à gérer une base clients séparément

Si vous avez lu tout ce qui précède, vous commencez sans doute à prendre conscience des bénéfices qu’il y a à gérer une base clients séparément.

Avoir une base clients séparée permet de :

• Connecter l’ensemble des sources de données clients de l’entreprise, en toute liberté, sans limitations et de manière simple (via des connecteurs, des APIs…). Les capacités de connexion sont en effet freinées quand la base clients est construite dans un outil qui appartient à un écosystème constitué (Salesforce par exemple) : l’éditeur cherchera bien souvent à ce que vous utilisiez les autres outils de sa suite.
• Créer une vision client unique exhaustive, associant données chaudes et données froides. Ce bénéfice découle du précédent.
• Préparer les données au même endroit. Vous gérez de manière centralisée les segments clients, les audiences, les scores, les règles de déduplication…Vous n’avez plus besoin de faire ce travail dans chaque outil de votre écosystème CRM.
• Ne pas enfermer les données dans un modèle de données rigide. Vous créez un modèle de données souple, sur-mesure, adapté à vos cas d’usage présents et futurs.
• Synchroniser facilement les données préparées dans les différents systèmes qui en ont besoin, et ce en temps réel quand c’est nécessaire.
• Pouvoir utiliser la base clients pour alimenter les outils d’activation mais aussi les outils de reporting, et ce directement, sans devoir passer par un système intermédiaire.
• Rester maître de ses données clients. Les problématiques autour du contrôle des données deviennent cruciales pour beaucoup d’entreprises. Construire une base de données indépendante permet de garder un contrôle total sur ses données. Si le sujet vous intéresse, nous vous invitons à lire notre guide complet sur le sujet : Pourquoi est-il important de garder le contrôle des données des clients ?

Petite présentation de l’approche proposée par Octolis

Nous avons été consultants Data / CRM pendant de longues années. Nous avons été très souvent été confrontés aux limites du CRM au fil de nos missions. Certains de nos clients disposaient d’un Référentiel Client unique sur mesure, du coup très flexible, mais chaque changement suppose une intervention technique. D’autres clients s’équipaient de solutions CDP de première génération, on dispose d’une belle interface pour manipuler les données, mais la contrepartie, c’est qu’on n’a pas le contrôle des données, et moins de flexibilité sur le modèle de données.
Il nous paraissait évident qu’il fallait réconcilier les deux approches. Une base de données sur mesure, contrôlée / hébergée par les clients matures, avec une interface logicielle par dessus.

C’est d’ailleurs le sens de l’histoire. La démocratisation des datawarehouses encourage cette approche hybride. Les CDP ouvrent la voie, mais on commencent à voir d’autres types de logiciels SaaS qui utilisent le datawarehouse des clients comme socle.

Certains de nos clients disposent déjà d’une base clients principale : dans ce cas, nous « branchons » Octolis sur cette base. Si vous n’avez pas encore de base principale, Octolis la crée pour vous.

Nous avons tenu à créer une interface logicielle self service, accessible aux profils métiers, utilisable à l fois par les profils marketing (en « no code ») et les équipes data en SQL. CDP nouvelle génération, Octolis vous permet de gérer les 4 fonctions que nous avons présentées plus haut : Connexion, Préparation, Structuration, Synchronisation.

Voici un très rapide aperçu de la solution. Vous êtes tout d’abord invité à connecter les différentes sources de données. Parmi ces sources de données, bien sûr, figure la base clients indépendante.

C’est sur le menu « Audiences » que vous préparez et structurez les données : règles de déduplication, normalisation, construction d’audiences et de segments, création de champs calculés (indicateurs, scorings…).

Vous pouvez synchroniser à tout moment dans vos outils et dans votre base principale les données préparées et transformées dans Octolis.