Si Segment est de toute évidence une solution DMP et/ou CDP puissante et pertinente, elle n’est pas la plus appropriée à tous les business models.
La raison ? Les prix grimpent assez vite, surtout pour les acteurs du B2C, l’absence de base de données indépendante et la rigidité du modèle de données limitent votre capacité à renforcer votre business intelligence.
Pourquoi les alternatives solides ont-elles le vent en poupe ? L’émergence de la stack data moderne, à travers le rôle crucial de « source unique de vérité » que joue désormais votre data warehouse cloud, est en fait une excellente occasion d’évoluer vers une infrastructure plus légère, plus flexible grâce à une base de données indépendante, et surtout moins coûteuse pour la gestion des données de vos clients.
Vous hésitez à choisir Segment ? Vous cherchez des alternatives ? Nous avons préparé pour vous une belle ressource avec un passage en revue des alternatives aux principaux modules de Segment : Connections, Personas et Protocols.
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📕 Sommaire
Qu’est-ce que Segment ?
D’un outil de webtracking à une CDP leader du marché
Fondé en 2011, Segment était à l’origine un outil de tracking web en mode SaaS permettant aux entreprises de tracker tous les événements qui se produisent sur le site web, de les rattacher à un ID utilisateur et de stocker tous les logs web dans un entrepôt de données. Avec un positionnement mid-market (PME-ETI) et B2B, Segment a été l’un des premiers outils à démocratiser l’extraction et le stockage des logs web à des fins de BI et de personnalisation de l’expérience client.
Petit à petit, Segment a élargi son spectre fonctionnel. La plateforme a développé ses capacités d’intégration avec les autres sources de données et outils de l’entreprise. D’un outil de webtracking, Segment est devenu une plateforme permettant de gérer les données CRM, marketing, commerciales, les données du service client…Bref, Segment est devenu une Customer Data Platform, capable de connecter, unifier et activer toutes les données clients (essentiellement first-party) de l’entreprise.
Allons même plus loin : Segment est l’un des principaux acteurs sur du marché CDP. En 2020, Segment a généré un revenu de 144 millions de dollars et a été racheté par Twilio pour la coquette somme de 3,2 milliards de dollars. La start-up est devenue un géant et compte plus de 20 000 clients, dont IBM, GAP, Atlassian ou encore le Time magazine.
À la découverte du périmètre fonctionnel de Segment
Segment permet essentiellement de (1) connecter les différentes sources de données clients de l’entreprise, de (2) construire une vision client unique et des audiences et, enfin, de (3) monitorer la qualité et l’intégrité des données. Ce sont les trois principaux modules proposés par la plateforme : Connections, Personas & Protocols.
#1 La connexion des données [Connections]
« Connecter » une source de données à une Customer Data Platform comme Segment consiste à générer des événements (events) liés au comportement des visiteurs du site web ou de l’application web. Segment transforme des comportements web en événements et les événements en données activables.
Pour mettre en place les connexions, Segment propose une bibliothèque d’APIs mais aussi, et c’est ce qui fait sa force, une vaste bibliothèque de connecteurs natifs.
Outre l’impressionnante bibliothèque de sources et de destinations disponibles, Segment gère très bien :
La connexion aux sources de données est l’étape la plus technique dans Segment. Elle requiert l’implication de l’équipe Tech/Data.
#2 La vision client 360 et la construction de segments [Personas]
Une fois connectées, les données peuvent être unifiées autour d’un ID client unique. Segment offre un module (appelé « Personas ») qui permet de visualiser toutes les données rattachées à tel ou tel client et d’accéder à la fameuse « vision client unique » ou « vue client 360 ». Les données clients peuvent ensuite être utilisées pour construire des segments, c’est-à-dire des listes de contacts partageant des critères définis (socio-démographiques, comportementaux…). Les segments d’audience sont ensuite activables dans les outils de destination : MarTech et AdTech notamment.
Le module « Personas » de Segment est user-friendly, utilisable par les équipes métier en toute autonomie. Précisons que « Personas » n’est accessible que dans le plan « Business ».
#3 La gestion de la Data Quality [Protocols]
Le troisième module clé de la plateforme Segment est appelé « Protocols » et sert à monitorer la qualité et l’intégrité des données. Précisons qu’il existe de nombreuses solutions technologiques « Best of Breed » offrant des fonctionnalités de Data Quality avancées. Par exemple, Metaplane ou Telm.ai. Octolis, les fonctions de Data Quality sont natives, ce qui signifie concrètement que vous n’avez pas besoin d’investir un budget supplémentaire dans une solution ou un module tiers pour gérer la qualité de vos données.
Découvrez les alternatives à Segment
Vous connaissez maintenant les 3 principaux modules de Segment. Pour chacun de ces modules, nous vous proposons les meilleures alternatives.
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Les principaux inconvénients de Segment
Nous avons présenté Segment, son histoire, ses fonctionnalités. Incontestablement, Segment est un bon outil. Il serait absurde de remettre en cause cette évidence, mais Segment a plusieurs limites. C’est sur ces limites que nous aimerions attirer votre attention dans cette deuxième partie.
Il y a deux principales limites : des prix qui augmentent rapidement et un manque de contrôle des données.
Limite #1 – Les prix de Segment augmentent rapidement
Segment propose une tarification basée sur le nombre de visiteurs traqués par mois (MTU : monthly tracked users) sur les différentes sources (site web, application mobile…). Ce modèle tarifaire convient aux entreprises qui génèrent de gros revenus par utilisateur et ont des utilisateurs très actifs (plus de 250 événements par mois). Au-delà de 250 événements par mois et par utilisateur en moyenne, vous devez passer sur le plan « Business » de Segment avec des prix personnalisés (sur devis).
Si vous envisagez d’utiliser Segment comme Customer Data Platform, vous arriverez rapidement à un budget de 100 000 dollars par an, surtout si vous êtes une entreprise B2C. En B2C, le nombre d’événements, de segments et de propriétés est toujours plus élevé qu’en B2B.
Segment n’a pas su adapter son offre pour s’adapter aux besoins et aux contraintes des entreprises souhaitant utiliser la plateforme pour déployer des cas d’usage CDP.
Prenons deux exemples :
Limite #2 – Segment ne vous donne pas un contrôle complet sur vos données
L’ensemble des logs est stocké sur les serveurs de Segment. Vous avez la possibilité d’envoyer tous les logs sur votre datawarehouse si vous en avez un, mais vous devrez payer un supplément. Il y a ici à notre avis un des principaux inconvénients d’une solution comme Segment.
A cause ou grâce au durcissement du droit en matière de protection des données personnelles (RGPD notamment), le sens de l’histoire veut que les données first party soient stockées par l’entreprise dans son entrepôt de données, et non dans les différents logiciels et services SaaS. C’est le meilleur moyen de garder un contrôle entier sur ses données.
Le fait que les logs soient stockés dans Segment pose d’ailleurs un autre problème : vous êtes contraints de vous plier à un modèle de données qui n’est pas forcément adapté à votre entreprise. Segment propose un modèle de données limité à deux objets : les utilisateurs et les comptes et, dans la plupart des cas, un utilisateur ne peut appartenir qu’à un seul compte.
Dans quels cas Segment peut rester un bon choix ?
Malgré les limites que nous venons de rappeler, Segment peut rester un choix pertinent dans certains cas précis. Pour schématiser, on peut dire que les entreprises qui réunissent les critères suivants peuvent trouver un intérêt à choisir cette plateforme :
À partir d’un certain niveau de maturité et de développement de vos cas d’usage, vous aurez des besoins plus avancés en termes de tracking, d’agrégats. Cela signifie que vous devrez activer le module « Personas » que nous vous avons présenté plus haut. Sachez que ce module additionnel est facturé en plus…et coûte très cher. À ce moment-là, vous serez confrontés à une alternative : rester sur Segment et être prêt à payer 100k€ par an…ou changer d’architecture et opter pour la mise en place d’une stack data moderne.
La Stack Data Moderne offre de plus en plus d’alternatives à Segment
Répétons encore une fois que Segment est indubitablement un très bon outil. Le problème n’est pas là. En revanche, nous pensons qu’il appartient à une famille d’outils (les CDP sur l’étagère) qui est déjà dépassée.
Les limites des CDP sur l’étagère
Les Customer Data Platforms sur l’étagère ont connu leur heure de gloire à la fin des années 2010. On assiste depuis quelque temps à l’émergence de nouvelles approches pour collecter, unifier et transformer les données clients. Nous vous présenterons dans un instant l’approche moderne, mais avant voici les principales limites des Customer Data Platforms sur l’étagère dont Segment fait partie :
#1 Les CDP ne sont plus la source unique de vérité
De plus en plus, c’est le sens de l’histoire comme nous l’avons vu, les données sont stockées et unifiées dans des datawarehouse cloud comme BigQuery, Snowflake ou Redshift. Les données centralisées dans le datawarehouse (DWH) sont utilisées pour faire du reporting et de la BI. Le DWH centralise TOUTES les données, contrairement aux Customer Data Platforms qui ne contiennent que les données générées via les sources connectées : essentiellement des données clients au sens large.
#2 Les CDP ont tendance à générer des silos de données
Il y a deux raisons principales. Premièrement, les CDP sont conçues By Design pour les équipes marketing. Les éditeurs mettent clairement en avant cette caractéristique….sauf que ça n’a pas que du bon. Pourquoi ? Parce que ça conduit les équipes marketing d’une part et les équipes data d’autre part à travailler chacune dans leur coin sur des outils différents. On se retrouve avec deux sources de vérité :
Une CDP autonomise l’équipe marketing vis-à-vis de l’IT mais favorise le cloisonnement des deux fonctions, et in fine leur désalignement.
Nous sommes au contraire convaincus que les équipes marketing et IT/Data doivent travailler main dans la main.
#3 Les CDP standards ont des capacités limitées de préparation & transformation des données
Les Customer Data Platforms conventionnelles ont des fonctionnalités limitées en termes de transformation des données. Ce problème fait d’ailleurs écho à la problématique des modèles de données. Les transformations de données ne sont possibles que dans le cadre des modèles de données imposés.
Le manque de flexibilité des modèles de données offerts (ou imposés…) par les CDP conduit à organiser les données d’une manière qui ne fait pas toujours sens d’un point de vue business.
#4 Le manque de contrôle des données
Nous avons déjà mis en relief ce problème. Le fait de stocker toutes les données dans votre CDP pose des problèmes de privacy et de sécurité. Il devient de plus en plus incontournable de stocker les données en dehors des logiciels, dans une base autonome gérée par l’entreprise elle-même. Ce qui nous amène au point suivant.
La montée en puissance des Data Warehouses Cloud
En une décennie, beaucoup de choses ont changé dans la manière de collecter, d’extraire, de faire circuler, de stocker, de préparer, de transformer, de redistribuer et d’activer les données. L’évolution la plus importante est à trouver dans la place centrale que jouent désormais les datawarehouse cloud modernes. Le DWH devient le pivot du système d’information, le centre de l’architecture IT autour duquel gravitent tous les autres outils.
Amazon a joué un rôle décisif dans cette révolution, avec le lancement de Redshift en 2012. C’est l’effondrement des coûts de stockage et l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul des machines qui a changé la donne. Cela a entraîné une démocratisation des datawarehouses. Aujourd’hui, une petite entreprise avec des besoins limités peut utiliser Redshift pour quelques centaines d’euros par mois. Pour information, la licence annuelle d’un datawarehouse classique, « On-Premise », atteint facilement les 100k€…
Les datawarehouse clouds sont devenus le nouveau standard pour la plupart des organisations. Ils sont utilisés pour stocker toutes les données, notamment les données clients mais pas que. Toutes les données de l’entreprise peuvent y être centralisées et organisées.
Comprendre le rôle des Reverse ETL
Les solutions de datawarehouse cloud ont connu un essor important depuis 2012. Les Gafam se sont presque tous engagés sur ce marché : Google a développé BigQuery, Microsoft a lancé Azure, etc. On a aussi vu l’émergence de purs players comme Snowflake par exemple qui connaît une croissance ébouriffante.
Mais il manquait une brique fonctionnelle permettant de synchroniser les données du datawarehouse dans les logiciels d’activation, pour ne pas que le datawarehouse ne serve qu’à faire du reporting. Une nouvelle famille d’outils est apparue à la fin toute fin des années 2010 pour remplir cette fonction : les Reverse ETL.
Un Reverse ETL synchronise les données du DWH dans les outils opérationnels : Ads, CRM, support, Marketing Automation…Il fait donc l’inverse d’un ETL qui, lui, sert à faire remonter les données dans le datawarehouse. D’où le nom « Reverse ETL ». Avec un Reverse ETL :
Les data warehouses modernes et les Reverse ETL dessinent une nouvelle architecture : la stack data moderne. Avec ces deux technologies associées, votre data warehouse devient votre CDP. Cette architecture rend possible la mise en place de l’approche « Operational Analytics » qui, en un mot, consiste à mettre les données au service des opérations business et non plus uniquement au service de l’analytics.
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