Lorsque nous vendions des solutions de gestion marketing avec Neolane (vendue depuis à Adobe), nous nous sommes aperçus que nos clients, de grandes entreprises, avaient beaucoup de difficultés à rassembler leurs données pour les traiter et réaliser des campagnes personnalisées et pertinentes. Ainsi, la majeure partie du temps projet était passée sur des problématiques techniques de gestion de données et non sur les stratégies marketing à appliquer. C’est ce constat qui nous a amené à créer imagino, une plateforme qui aide les entreprises à connecter leurs données, les unifier, les enrichir, et enfin les utiliser pour les besoins marketing et métier. Historiquement, cette fonction de centralisation était réalisée au travers de datamart, dataware ou datalake, mais l’apparition constante de nouvelles sources de données et de nouvelles applications rend cette approche fragile et non pérenne. Aussi, nous proposons de reprendre le problème à la source, de ne plus partir de la donnée, mais du cas d’usage à couvrir. Ainsi, en partant de l’objectif (relevé de points de fidélisation, campagne anniversaire…etc.), nous unifions la donnée extraite des grandes bases de données afin de retrouver les informations pertinentes, et servir l’objectif fixé, et uniquement lui. Ce rapprochement permet d’avoir une photographie juste à l’instant « T » pour agir efficacement. Cette démarche inversée évite un surtraitement des données en fonction des objectifs marketing et permet d’accéder à une donnée fraiche et à jour, puisqu’elle n’a pas été dupliquée. Nous pouvons ainsi rapprocher les transactions web et magasin pour calculer un panier moyen du client sans biais de canal.
Cette connexion permanente permet de rendre la donnée utilisable par d’autres systèmes en temps réel.
Cette vision offre l’avantage de lire les données dans leurs silos pour les réunir seulement au moment du traitement. Elle garantit une connaissance client plus juste et donc plus efficace.
Nous avons un positionnement de pure player, par rapport aux acteurs qui viennent d’autres marchés. On dénombre ainsi, d’une part, les grandes suites marketing comme Adobe, Salesforce, Oracle qui viennent de la gestion des campagnes marketing et de la gestion de contenu, et d’autre part les acteurs qui viennent de la gestion d’audience (tag management, DMP…), autrefois positionnés sur les cookies et à la recherche de nouveaux marchés. Pour autant, ces derniers ne travaillent pas sur des données personnelles, et l’acronyme CDP ne devrait pas se justifier. En effet, leur modèle repose sur un tout autre savoir-faire, l’acquisition et la gestion d’audience.
En pratique, nous voyons aussi beaucoup d’entreprises pratiquer des développements interne pour couvrir les besoins de données client, mais cela reste complexe et les besoins du métier sont en général mal pris en compte.
Les grandes entreprises aimeraient connaître leurs clients aussi bien que le petit épicier de quartier. Ce dernier crée une relation intime avec ses clients : il sait quand une cliente attend un heureux événement, quand le fiston passe son bac et même à quelle heure vous allez passer au magasin. Il a toute ces informations en tête ! Les grandes entreprises recherchent le même niveau de connaissance à travers la data et les ordinateurs, mais la tâche est gigantesque. Cela semble évident parce qu’un humain le fait facilement à petite échelle, mais c’est un objectif très ambitieux et difficile à atteindre à grande échelle.
Aussi, notre recommandation pour atteindre cet objectif est de procéder par implémentations successives des cas d’usages, et d’éviter la tentation de bâtir une « cathédrale ».
Autrement dit, il ne faut pas partir d’un grand tableau avec 200 modèles complexes qui nécessiteront des années de travail, car à la mise en production le risque est grand d’aboutir à des solutions obsolètes. Il est nécessaire de construire pas à pas la relation sur la base d’une solution flexible, suffisamment dimensionnée pour supporter le poids des données et des traitements.
En conclusion, l’approche doit être progressive. Il convient de chercher uniquement les données dont on a besoin en fonction de ses objectifs et non pas de traiter l’ensemble des données pour trouver des objectifs.
Il y a tout juste un an, nous avons lancé un service complémentaire : un logiciel de gestion de campagne Marketing : imagino Campaign.
Nous revisitons les concepts de la gestion de campagne marketing qui méritaient un coup de neuf, alors que les solutions entreprises actuelles ont plus de 20 ans d’âge. Après notre offre CDP, nous sommes donc passés à la deuxième étape aujourd’hui et proposons un logiciel de gestion de campagnes marketing, une solution dédiée aux professionnels grands comptes. Cette offre couvre les besoins essentiels du marketing automation, et permet la pleine utilisation de toutes les données clients disponibles, tant dans les phases de segmentations que de personnalisation. Nous avons d’ores et déjà une dizaine de clients grands comptes sur ce nouveau produit.
En vous inscrivant à la newsletter vous acceptez de recevoir des mails de Digital Mag sur son actualité et ses offres en cours. Vous pouvez à tout moment vous désinscrire dans la partie basse des Newsletters envoyées.