L’évolution du SI client vers l’approche Data Warehouse centric

Le CRM a longtemps constitué le pivot du SI Client, avant que les Customer Data Platforms viennent changer le jeu dans les années 2015. Aujourd’hui, une nouvelle approche s’impose, plus souple, souvent moins coûteuse également, mettant au centre du SI Client le Data Warehouse. Nous allons retracer ensemble l’évolution des architectures IT utilisées par les entreprises pour collecter, stocker, transformer et exploiter les données clients.

 

Si le SI Client a toujours été un ensemble plus ou moins connecté d’outils, de bases de données et de fichiers, la manière d’organiser ces différentes composantes au service du stockage, du traitement et de la valorisation des données a beaucoup évolué.

Le SI client a une double fonction qui offre deux 2 leviers d’actions :

• La fonction d’activation : Un SI Client sert in fine à animer une relation clients efficace à travers une variété d’outils de la grande famille du « CRM » (dans lequel on inclut le marketing automation, le helpdesk…).
• La fonction décisionnelle : Le SI Client sert également à mieux connaître ses clients (grâce aux données), à générer de la connaissance client, à faire des analyses, de la BI…

Révolution digitale : des solutions monolithiques aux écosystèmes

La révolution digitale qui s’est opérée il y a une bonne vingtaine années a fait évoluer de manière significative l’organisation du SI Client. Il y a une véritable scission entre l’avant et l’après.

1995 – 2010 = Une solution monolithique pour gérer une relation clients principalement offline

À partir du milieu des années 1990 jusqu’au milieu/fin des années 2000, les logiciels CRM sont la clef de voute du SI Client, et parfois même l’unique composante de ce système. Le logiciel CRM sert à centraliser toutes les données collectées sur les clients. À l’époque, les CRM n’avaient pas la légèreté des outils type SaaS d’aujourd’hui, ils étaient assez lourds et peu flexibles. Les principaux éditeurs de ces logiciels étaient Salesforce, Siebel, SAP, Oracle… De véritables mastodontes qui commercialisaient des solutions très onéreuses. Les coûts liés à ces solutions étaient élevés : coût de la licence logiciel bien sûr, mais aussi et surtout un coût élevé d’implémentation et de maintenance.

De ce fait, les outils CRM ont d’abord été réservés aux plus grandes entreprises, et présentaient de nombreuses limites :

• Faible flexibilité : Difficile à adapter aux besoins spécifiques de l’entreprise et proposant peu d’intégrations à des outils tiers.
• Faible accessibilité : Installés localement, ces logiciels n’étaient pas accessibles en dehors de l’entreprise. On parle ici de logiciels “On Premise”, installés sur les serveurs de l’entreprise, à l’opposé de l’approche moderne basée sur le cloud et le modèle SaaS.
• Pas de gestion des données online : données comportementales, web, trafic, etc.
• Faible collaboration : pas ou peu de fonctionnalités de partage de données.
• Principaux acteurs formant un oligopole : Siebel, SAP, Oracle…

2010 – Aujourd’hui = Multiplication des outils et montée en puissance de l’approche “Best of Breed”

La multiplication des outils MarTech / Data Tech

Au cours de la dernière décennie, le nombre d’outils MarTech & DataTech a augmenté de plus de 6 000 % ! On assiste en parallèle de ce développement à une diversification importante du marché des technologies CRM & Marketing. Il y a désormais près de 10 000 solutions stables sur le marché, chacune proposant ses spécificités. Le site Chief Martec présente une étude approfondie de l’évolution de ces outils depuis les années 2010.

Une nouvelle approche du SI Client

Grâce à cette multiplication des services, l’approche moderne consiste à présent à construire son SI Client à partir de briques outils modulaires et spécialisées sur un type de relation ou de support d’interaction. On peut ainsi citer :

• Les CRM Marketing, aussi appelés plateformes de “Marketing Automation” pour gérer la relation clients digital : campagnes marketing, scénarios relationnels sur les points de contact digitaux.
• Le CRM Commercial pour gérer la relation clients offline, surtout utilisé en B2B. Le CRM Commercial permet d’historiser les échanges avec les prospects et les clients, de centraliser toutes les infos sur les clients dans des fiches clients.
• Les logiciels de Helpdesk qui sont utilisés par le service client, par les conseillers, et qui permettent de gérer les tickets clients, les demandes et réclamations…

Il existe de nombreux autres cas d’usages tels que les plateformes publicitaires, des logiciels e-commerce, des plateformes de gestion des réseaux sociaux, etc.

Les nouveaux défis technologiques

L’organisation des SI clients autour d’une multiplicité d’outils a fait apparaitre de nouveaux défis technologiques :

• Une dissémination de l’information : les données ont tendance à être éparpillées à travers les différents outils et bases de données de l’entreprise. Il n’y a plus de vision globale ni de lieu de centralisation des données.
• Un challenge : l’unification des données clients. Ce sujet est de plus en plus prégnant dans les structures SI, et représente la clef d’une exploitation efficace des données clients.

2010 – 2015 : Le CRM comme base clients principale

Durant la première moitié des années 2010, la tendance était d’utiliser le logiciel CRM comme base de données clients principale. Le CRM s’est ainsi imposé comme plateforme pivot du SI Client. Pour autant, utiliser un même outil en tant que base de données et logiciel d’activation ne fait plus nécessairement sens aujourd’hui et peut même complexifier le SI clients.

Description du SI Client CRM-centric

Les différentes sources de données (e-commerce, ERP, Google Analytics, magasins, etc.) viennent alimenter le logiciel CRM via un outil “ETL” (Extract – Transform – Load) qui permet de gérer les flux et d’intégrer les données au bon format. Ce processus permet de centraliser les données clients dans le CRM. Elles sont ensuite exportées vers les outils d’activation (emailing, marketing automation…) par APIs ou via des connecteurs natifs développés par les éditeurs.

En parallèle, les sources de données clients sont également chargées, toujours via un ETL, dans un data warehouse, un entrepôt de données qui permet d’organiser les données dans des tables. Le data warehouse n’a alors qu’une fonction : il sert à faire de la Business Intelligence, à créer des reportings grâce à des outils directement connectés au data warehouse.

Les limites de l’approche CRM-centric

Alors que l’utilisation des CRM comme bases de données est encore très présente dans les entreprises, de nombreuses limites à cette pratique apparaissent. Nous avons traité ce sujet de façon exhaustive dans notre article CRM vs CDP. En résumé, voici les principales limites de cette approche :

• Les CRM imposent un modèle de données rigide.
• Le CRM gère mal les données comportementales web et ne peut donc pas raisonnablement être utilisé comme référentiel client.
• La réconciliation multi-sources est complexe, voire impossible, ce qui exige souvent de dupliquer des données.
• Les fonctionnalités de normalisation et de nettoyage des données sont rares et peu efficaces.
• Il n’est pas possible de créer des champs calculés et des scorings dans un logiciel CRM.
• Il n’est pas possible d’utiliser la BDD clients du CRM pour créer des reportings et faire de la BI.

Ces deux derniers points conduisent à une gestion complexe de la data : il existe désormais 2 sources de vérité, 2 bases de données clients qui ne sont pas gérées par les mêmes équipes :

• Le CRM qui sert pour l’activation (utilisé par le marketing, les commerciaux, le service client).
• Le Data Warehouse qui sert à faire de la Data Analysis (utilisé par l’équipe IT / data).

À partir de 2015 – La montée en régime des Customer Data Platforms

C’est en 2015 qu’apparait une nouvelle famille d’outils : les Customer Data Platforms (CDP). Il s’agit de plateformes qui permettent d’ingérer facilement toutes les données (online et offline) de l’entreprise et de les unifier afin de créer des agrégats que l’on peut ensuite synchroniser dans les outils d’activation (marketing – ventes – service client – publicité). Entre 2015 et 2020, la CDP apparaît comme la solution miracle pour unifier toutes les données clients.

Description du SI Client CDP-centric

Les CDP sont des logiciels Saas prêts à l’emploi et à être intégré à votre dispositif data marketing actuel. Ils reposent sur des briques fonctionnelles pré-construites qui facilitent le déploiement et permettent une prise en main rapide par les équipes métiers. Les CDP offrent ainsi une réponse à la problématique de la réconciliation des données clients. En clair, il s’agit d’une vue d’ensemble, qui relie toutes les informations relatives à un client donné. Cette vision à 360° de vos clients vous permet de contrôler la pression marketing et vos échanges.

Vos données clients sont donc centralisées, normalisées, enrichies et ce, continuellement. En synchronisant les données évoquées en temps réel (ou presque), une CDP vous permet d’accéder à une vision exhaustive et à jour de vos clients. Une Customer Data Platform ne se contente pas d’ingérer des données, mais les restructure, ajoute des champs calculés tels que des tendances ou des modèles de scoring, puis les rend exploitables par vos autres outils et systèmes à travers des segments ou des agrégats.

Les limites de l’approche CDP-centric

Les CDP ont été un temps la promesse d’une révolution dans le SI clients. Cependant, des limites à cette approche ont très rapidement fait leur apparition. Nous détaillons les avantages et inconvénients des CPD dans cet article. Voici les principales limites que nous trouvons aux CDP.

• Tout d’abord, il apparait clairement que les Customer Data Platforms ne sont pas des plateformes mais en réalité des suites de logiciels qui consitituent un environnement rigide.
• Les CDP ne sont pas des sources de vérité unique, mais un point de convergence de différentes sources. Cela peut conduire à des contradictions lors de requêtes, comme l’apparition de multiples points de contact pour un client.
• La promesse de développer un software qui s’intègre dans la stack data et qui s’utilise sans avoir besoin de faire recours aux fonctions IT de l’entreprise n’a pas pu être tenue et constitue finalement un challenge supplémentaire pour les équipes marketings.
• Les CDP ne sont pas des outils flexibles. Ils imposent leurs modèles de données et ne laissent que peu de marges de manœuvre dans la personnalisation de la plateforme.
• Les CDP sont des solutions coûteuses.

Ces limites font qu’il est aujourd’hui bien plus pertinent d’adopter une approche se concentrant sur les Data Warehouse.

Pourquoi le SI client moderne doit être “Data Warehouse centric”

Description du SI Client Data Warehouse-centric

Historiquement, le data warehouse est une base de données qui regroupe les informations nécessaires aux analyses. Ces solutions devaient pouvoir supporter des requêtes ponctuelles, mais volumineuses, avec un rythme de mise à jour modéré. Désormais, les data warehouses modernes peuvent supporter tout type de requêtes, en quasi-temps réel, à un prix beaucoup plus compétitif et sans effort de maintenance. C’est d’ailleurs parce que la datawarehouse moderne a pris une telle importance qu’Octolis a centré son offre autour de ce sujet. Octolis permet ainsi d’utiliser les données du data warehouse pour les cas d’usage opérationnels et de créer à partir de là une vision client 360.

La nouveauté majeure concernant les datawarehouse est l’irruption des data warehouse cloud sur le marché depuis les années 2020. Cette nouvelle génération de datawarehouses cloud dispose de 3 avantages majeurs :

• Rapidité / puissance : Les serveurs mis à disposition donnent accès à une puissance de calcul phénoménale.
• Prix : la facturation se fait à l’usage et le coût de stockage a été significativement réduit.
• Accessibilité : la mise en place et la maintenance sont beaucoup plus simples.

L’approche Data Warehouse centric décrit l’architecture du SI Client moderne

Adopter une approche data warehouse centric permet de solutionner la plupart des problèmes et limites rencontrées par les approches du passé. C’est pour cette raison qu’elle s’impose, aussi bien auprès des entreprises mid-market que des grands groupes, dans le Retail et dans bien d’autres secteurs.

Ce n’est pas un hasard d’ailleurs si certaines CDP ont fait évoluer leur offre pour permettre à l’utilisateur d’utiliser son Data Warehouse comme base de données principale et indépendante connectée à la CDP en streaming. C’est l’approche sur laquelle nous avons basé Octolis.