Plus de 50 exemples de Cas d’Usage CDP
Les Cas d’Usage CDP (Customer Data Platform) constituent autant de scénarii marketing pour vous permettre de tirer la meilleure valeur de vos Données Clients. L’enjeu est de taille : il s’agit de répondre aux besoins de vos directions métier et d’accélérer la croissance de votre entreprise. Mais atteindre de telles performances implique un certain nombre d’actions en amont.
Vous devez en effet définir précisément vos objectifs, et ainsi préparer et structurer les cas d’usage CDP associés selon leur ordre de priorité. Or pour prioriser, vous devez au préalable catégoriser chaque cas d’utilisation pour vous permettre d’identifier le plus rapidement possible lequel ou lesquels activer pour répondre aux objectifs que vous vous êtes fixés. Un travail d’autant plus important que le nombre de cas d’usage CDP est élevé.
Sur la base du travail effectué par le CDP Institute, nous avons ainsi listé plus de 50 exemples de cas d’utilisation CDP dans cet article et les avons classés en 2 catégories principales et 12 sous-catégories.
Pourquoi organiser votre projet Customer Data Platform (CDP) à partir de Cas d’Usage ?
Quel que soit le nom que vous lui donniez – cas d’utilisation, use case… –, un cas d’usage illustre un scénario marketing dont le but est d’atteindre un ou plusieurs objectifs : gérer, mesurer ou analyser les données, enrichir son marketing automation, segmenter pour mieux cibler, favoriser les interactions en temps réel, tendre vers une stratégie omnicanale… Mais sa finalité réelle reste d’améliorer sa Relation Clients en créant des expériences uniques, personnalisées et différenciantes.
Par conséquent, bien que sa mise en œuvre nécessite l’appui d’une somme de technologies (intelligence artificielle pour prédire les comportements, outil analytics pour suivre les interactions, business intelligence et dataviz pour mieux comprendre les Parcours Clients, etc.), le cas d’usage répond à des enjeux métier et non techniques.
Pourquoi alors intégrer des cas d’utilisation dans la gestion de votre projet de plateforme de données clients ? Parce que toute solution technologique, aussi performante soit-elle, n’a de sens que si elle permet de créer de la valeur ajoutée et d’apporter une réponse concrète à un besoin client précis. En somme, si elle permet de satisfaire un ou plusieurs usages clairement identifiés. En ce sens, le use case permettant d’exprimer le plein potentiel de la Customer Data Platform (CDP).
Comment générer des cas d’usage pertinents et efficaces ?
Reste alors à savoir comment et quels cas d’usage déployer. En effet, les possibilités ne manquent pas au sein d’une plateforme capable d’extraire des données issues de sources online et offline, et de canaux internes (ERP, logiciels back-office, bases de données, systèmes de type Big Data, CRM, outil de Marketing Automation, bornes en boutique, centre de contacts…) et externes (site e-commerce, réseaux sociaux, application mobile, etc.).
Demandez-vous alors quelle expérience vous souhaitez offrir à vos clients. Pour rappel, l’ambition d’un cas d’usage est d’enrichir l’expérience client omnicanale, jusqu’à une hyperpersonnalisation qui fera la différence vis-à-vis de vos concurrents. Plus le niveau de personnalisation souhaité et le nombre de canaux engagés seront élevés, plus vos scénarios seront complexes, mais plus l’expérience proposée sera riche et porteuse de valeur. C’est pourquoi vous devez agir progressivement et surtout définir un ordre prioritaire de mise en œuvre des cas d’usage de votre CDP.
Prioriser vos cas d’usage
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Si, in fine, toutes les marques rêvent de proposer une expérience unifiée, hyper-personnalisée et omnicanale, il est difficile de déployer simultanément l’ensemble des cas nécessaires pour atteindre tous ces objectifs en même temps. D’où l’intérêt, et la nécessité, de définir vos objectifs prioritaires en lien direct avec les métiers :
- Déployer l’omnicanalité pour acquérir de nouveaux clients.
- Renforcer la personnalisation de mes offres pour fidéliser mes clients.
- Affiner mon parcours client pour obtenir plus de conversions et éviter l’abandon de panier.
- Optimiser l’ergonomie de mon site pour attirer plus de prospects.
- Etc.
Mener un projet CDP exige donc de formuler vos cas et de les classer selon leur ordre de priorité pour déployer progressivement votre projet. Pour vous y aider, il est alors recommandé d’identifier des catégories de cas d’usage selon le traitement à appliquer à la donnée et les objectifs de votre CDP.
Catégoriser vos cas d’usage CDP
La finalité de votre CDP est de booster vos performances d’entreprise. Le plus souvent, l’unification client est le cas d’usage privilégié pour y parvenir. Mais elle est loin d’être le seul cas d’utilisation de votre plateforme de données clients. D’autres use cases peuvent en effet vous permettre de délivrer de la performance, parfois même plus rapidement.
C’est pourquoi vous devez formuler vos cas d’usage et les prioriser selon vos objectifs. Comment ? En les catégorisant au regard de deux axes majeurs : les traitements appliqués à la donnée et les bénéfices marketing attendus.
On vous les présente plus en détails pour que vous puissiez ordonnancer vos propres cas d’usage.
Quelle action votre CDP va-t-elle effectuer sur vos données clients ?
Pour analyser de façon pertinente et tirer toute la valeur de vos données clients, vous avez la possibilité de classer vos use case en 7 catégories principales. Chacune d’elle recense un traitement particulier qui sera appliqué à vos données clients :
- Unifier et attribuer une identité : transverse à tous les use cases.
- Gérer la donnée : il s’agit de l’extraire, de l’unifier et de la mettre à disposition de votre système d’information (SI).
- Mesurer et analyser la donnée pour mieux comprendre le comportement de vos clients.
- Segmenter les données, prédire les comportements et optimiser vos campagnes par le biais de l’intelligence artificielle.
- Orchestrer des campagnes marketing grâce à l’enrichissement de votre marketing automation.
- Favoriser les interactions en temps réel avec vos clients.
- Développer l’omnicanalité de votre positionnement.
À noter que ces catégories sont étroitement liées les unes aux autres. Ainsi, comme le montre le schéma ci-dessous, l’analyse de données nécessite de disposer de données unifiées. Une condition également sine qua non pour développer des modèles prédictifs et effectuer tout autre type d’action. Et pour orchestrer l’omnicanalité, vous avez besoin de réunir l’ensemble de ces traitements.
Les liens entre les catégories de traitement de la donnée
Quels objectifs marketing souhaitez-vous atteindre ?
Les cas d’usage peuvent également être catégorisés au regard de leurs objectifs marketing / vente. En effet, au sein de votre stratégie globale qui vise à accélérer votre croissance et à dynamiser votre relation client, chaque scénario répond à une finalité bien précise.
Comme pour les traitements appliqués aux données, l’amélioration de la valeur vie client est transverse à tous les use cases. Mais d’autres catégories répondent à des enjeux plus précis que l’on peut donc classer en cinq objectifs principaux :
- Améliorer la valeur lifetime client (LTV – LifeTime Value, CLV – Customer Lifetime Value).
- Acquérir et convertir de nouveaux clients.
- Fidéliser les clients existants.
- Réduire et optimiser vos coûts.
- Développer la préférence de marque.
Vous disposez alors de 12 catégories pour classer vos cas d’usage et établir un ordre de priorité au regard des besoins métier exprimés et des enjeux stratégiques de votre entreprise.
50 exemples et plus de cas d’usage CDP
Une fois vos cas d’usage priorités désignés, vous vous posez souvent la question de savoir quelles données utiliser pour quel cas d’usage ? La réponse n’est pas toujours évidente, un cas pouvant répondre à plusieurs objectifs et impliquer différents traitements sur les données utilisées. La liste n’est pas exhaustive mais nous avons effectué l’exercice de classer plus de 50 cas d’utilisation au regard des catégories citées ci-dessus.
Pour une vision plus complète des cas d’usage CDP, retrouvez dans le tableau ci-dessous la description de plus de 50 use cases CDP associés chacun à leurs bénéfices et à une catégorie. Les 7 premières colonnes d’indexation correspondent aux traitements opérés par la CDP sur les Données Clients. Les 5 colonnes suivantes aux objectifs marketing que vous pourrez atteindre grâce à ces use cases.
| Cas d'usage | Description | Intérêt | Unification / Attribution d’identité | Gestion de la donnée | Analyse de la donnée | Modèle prédictif | Campagnes marketing | Interactions en temps réel | Omnicanalité | Valeur LifeTime | Acquisition / Conversion | Fidélisation | Optimisation des coûts | Préférence de la marque |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Produire le Golden Record | Pour chaque client, unifier les informations disponibles, les agréger pour les champs clefs et les partager avec les autres applicatifs du système d'informations. | Les données les plus précises par client sont disponibles pour tous usages. Les informations sur les clients sont présentées de manière cohérente. Les changements sont rapidement diffusés dans le Système d'Informations. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Améliorer la qualité de la donnée | Traiter et améliorer la qualité des données clients collectées. | Des profils clients plus précis améliorent toutes les applications en aval ; permet d’améliorer la qualité des systèmes source. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Associer les données online et offline | Associer les données online et offline du même client. | Les profils sont plus complets ; on mesure l’impact des promotions crosscanales. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Être en conformité RGPD / Respecter la confidentialité des données personnelles | Utiliser la CDP pour afficher les données personnelles auprès des clients, stocker les enregistrements de leur consentement et leurs connexions aux systèmes source. | Une réponse plus rapide et plus économique pour le client ; dépôt centralisé des consentements ; identification simplifiée des systèmes source en cas de mise à jour. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Intégrer les identifiants externes | Enrichir des données existantes avec des identifiants externes. | De nouveaux identifiants permettent une correspondance plus précise ; capacité à atteindre les consommateurs sur plusieurs canaux. | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||||
| Associer les comptes | Associer les données personnelles et professionnelles B2B. | Une connexion plus précise des individus aux entreprises. ; une vue complète des données professionnelles intégrées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Enrichir les données (par des données externes) | Ajouter des données personnelles et comportementales aux données client existantes. | Les profils sont plus précis, contiennent de nouveaux types de données ; réduit le nombre de données manquantes, favorisant une analyse et une segmentation plus solides. | 1 | 1 | 1 | |||||||||
| Cartographier la gestion des balises sans code | Utiliser le CDP pixel sur un site web pour enregistrer le comportement. | Remplacer une ou plusieurs solutions de balises web. Obtenir des données cohérentes à partir de plusieurs sites web. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Combiner les données en ligne et CRM | Associer des données online et offline du même client. | Les profils sont plus complets ; permet de mesurer l’impact de promotion des relations entre les réseaux. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Comparer les données avant / après la fusion | Associer les profils clients provenant de différents systèmes avant et après les avoir fusionnés. | Identifier les profils partagés et créer des profils plus complets plus rapidement. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Anticiper l'attrition | Estimer la probabilité de perte de clients à l'aide d'un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Augmenter la LifeTime Value par client | Estimer la valeur future du client selon le modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||||
| Récompenser la fidélité | Fidéliser en utilisant un modèle basé sur des données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Sélectionner les prospects | Sélectionner les meilleurs prospects (parmi les leads existants) selon un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Sélectionner la meilleure offre | Sélectionner la meilleure offre selon un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Optimiser le temps d'engagement | Envoyer des emails ou tout autre message (SMS, courrier, contact vendeur, appel sortant...) au moment optimal pour chaque client. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Développer des modèles similaires | Sélectionner les meilleurs prospects (sur des listes externes) selon un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées ; incluant la rentabilité des clients existants. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Prédire les sujets d'intérêt | Identifier l’intérêt du client sur divers sujets utilisant un modèle basé sur des données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Ajouter des données d'intention | Ajouter des données d’intention issues de sources externes aux profils clients dans la CDP. | Des alertes et des cibles plus précises en ajoutant des données d’intention aux profils client dans la CDP. Partager facilement des données d’intention avec les autres systèmes. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Prévoir le taux de désinscription, de désabonnement, de churn | Estimer la probabilité de désinscription, de désabonnement, de churn selon un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Prévoir le taux de réachat | Estimer la probabilité de rachat selon un modèle basé sur les données CDP. | Des modèles plus précis basés sur des données plus complètes et actualisées. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Établir le profil comportemental en temps réel | Établir une classification des clients en fonction de leur comportement en temps réel. | Un profil plus précis établi sur la capacité à établir des probabilités basées sur l’historique des précédents visiteurs ou enregistré dans les profils CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Recommander des contenus en temps réel | Sélectionner du contenu en temps réel sur des clients connus en fonction de leurs données passées. | Une sélection plus efficace du contenu basée sur l’historique des clients enregistrés dans la CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||
| Sélectionner les offres en temps réel | Sélectionner une offre en temps réel pour des clients connus en fonction de leurs données passées. | Une sélection plus efficace du contenu basée sur l’historique des clients enregistrés dans la CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Favoriser les ventes cross-sell et upsell dynamiques | Sélectionner le meilleur produit en temps réel pour les clients connus en fonction de leurs données passées. | Une sélection plus efficace du contenu basée sur l’historique des clients enregistrés dans la CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||||
| Compléter les profils individuels | Présenter aux centres d’appels et aux vendeurs un historique client actualisé et complet pendant les échanges. | Un historique client complet à disposition immédiate des agents. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Personnaliser selon la localisation géographique | Sélectionner le meilleur message en temps réel basé sur la localisation actuelle du client et ses données passées. | Une sélection de produits plus efficaces basée sur l’accès à l’historique enregistré dans la CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Déterminer le canal préféré | Déterminer quels canaux fonctionnent le mieux pour chaque client. | Améliorer le temps de réponse, éviter de perdre des messages et d'agacer les clients. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||
| Proposer une assistance client préventive | Aider les clients qui ont besoin d’assistance avant qu’ils ne le demandent. | Réduire les coûts de support, augmenter la satisfaction client et renforcer la fidélité à la marque grâce à un haut niveau d'expérience client. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||
| Déployer des campagnes de fidélisation | Optimiser les traitements pour fidéliser les clients existants. | Une rentabilité optimale basée sur des donnés client individuelles complètes, et un historique complet des anciens clients permettant de tester le système. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Mettre en œuvre des campagnes omnicanales | Envoyer les messages les plus adaptés aux clients à travers divers canaux. | Une rentabilité optimale basée sur des donnés client individuelles complètes, et un historique complet des anciens clients permettant de tester le système. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||
| Affiner les audiences des médias sociaux | Envoyer des segments d'audiences aux vendeurs de publicités sur les médias sociaux. | Une publicité plus efficace grâce aux audiences relevées avec des données plus importantes ; Une meilleure analyse des résultats de campagne pour une efficacité optimale. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Réduire le taux d'abandon du panier | Envoyer des messages aux clients qui abandonnent leur panier d'achat et arrêter de leur envoyer des messages lorsque cela n'est plus pertinent. | Des campagnes plus efficaces basées sur une capacité d'action plus rapide, excluant les clients inappropriés ; envoyer des offres plus appropriées, et supprimer des clients plus rapidement le cas échéant. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Créer des listes dynamiques d'emails | Sélectionner des clients pour des campagnes emails. | Créer facilement une liste car toutes les données figurent dans des profils préassemblés. Une sélection plus appropriée grâce à des données plus précises. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Notifier les clients des nouvelles fonctionnalités | Informer les clients des nouvelles fonctionnalités pertinentes. | Moins de pertes et d'insatisfaction client en envoyant des messages plus pertinentes basés sur des données plus complètes. | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||||
| Envoyer des messages personnalisés | Fournir des données spécifiques à chaque individu au système de personnalisation. | Sélectionner le meilleur message pour chaque client et inclure des informations personnelles dans chaque message. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Lancer des campagnes de réactivation | Envoyer des messages aux clients qui ont stoppé toute activité ou sont susceptibles d'arrêter. | Des campagnes plus efficaces grâce des données plus complètes ; identifier plus de clients à contacter ; sélectionner le meilleur message et exclure les clients à ne pas contacter (car ils ne reviendront jamais ou, au contraire, reviendront même sans être recontactés, car ils ne sont pas rentables...). | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Déclencher des messages automatiques (trigger marketing) | Envoyer des messages à des clients grâce à des actions ou des évènements spécifiques (marketing automation, scénarios, trigger marketing). | Des messages plus efficaces et une satisfaction client plus importante en envoyant des messages plus pertinents. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Synchroniser les interactions entre votre CDP et votre DMP | Synchroniser les données DMP et CDP. | Des publicités plus efficaces basées sur des audiences construites avec des données plus riches ; Une meilleure analyse des résultats de la campagne pour permettre une optimisation future. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Exclure les clients déjà acquéreurs de campagnes spécifiques | Supprimer des clients déjà acquéreurs des campagnes pour certains produits ou certaines offres spécifiques. | Moins de perte et d'insatisfaction client en envoyant des messages plus pertinents basés sur des données plus complètes. Optimisation de l'investissement marketing. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Analyser les comportements clients | Suivre les actions clients dans le temps. | Comprendre le comportement du client ; identifier les problèmes et les opportunités ; mieux anticiper son comportement. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Analyser les Parcours Clients | Identifier la séquence d'interactions associées à différentes tâches et à différents objectifs : alimenter la cartographie des Parcours Clients. | Évaluer l’impact des interactions actuelles, identifier les problèmes ou les opportunités. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Dégager les personas des Parcours Clients | A partir de la cartographie des Parcours Clients, procéder à des regroupements par typologies de clients. Produire les personae et/ou alimenter chaque persona de valeurs quantitatives. | Évaluer l’impact des interactions actuelles, identifier les problèmes ou les opportunités. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Associer les profils clients venant de différents systèmes avant et après les avoir fusionnés. | Identifier les clients qui ont un potentiel à haute valeur. | Créer des programmes spécifiques pour des clients à haute valeur : par exemple, des offres spéciales, des récompenses, un système de reconnaissance ou de parrainage, un programme ambassadeur, etc. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| Attribuer une valeur aux campagnes marketing | Identifier les changements de comportement grâce à un programme marketing. | Déterminer la valeur des programmes marketing pour orienter les dépenses marketing et comprendre les comportements clients. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Identifier les profils des meilleurs clients | Identifier les points communs entre les meilleurs clients. | Identifier les prospects à haut potentiel (pour les inscrire et les ajouter aux listes internes). | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Identifier les segments sous-exploités | Identifier les segments clients à cibler davantage avec les bons produits. | Ajouter de la valeur additionnelle aux clients existants. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Générer des reportings clients. Produire la vue 360. | Produire et/ou alimenter la génération de rapports de synthèse sur les clients, les segments clients. | Plus facile de créer des rapports à partir de bases de données unifiées ; possibilité de s'appuyer sur des variables standards... maintenues dans la CDP. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Localiser les événements selon la géocartographie des données d'intention | Utiliser les données clients pour localiser les évènements. | Rajouter de la valeur grâce à des évènements géocartographiés sur la valeur client potentielle plutôt que sur des comptes clients simples. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Taguer les clients selon leurs étapes de la vie | Identifier les clients qui appartiennent aux diverses étapes de vie définies lors de la production de Parcours Clients. | Appliquer facilement au client des traitements adaptés à son âge ; Exécuter des programmes déclenchés par le changements de stade de vie. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Découvrir de nouveaux segments | Identifier des catégories de clients qui peuvent être utilisés de façon pertinente via la segmentation. Alimenter la production de la segmentation. | Détecter des opportunités pour améliorer des résultats grâce à des clients mieux ciblés. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Assigner des segments | Identifier les clients qui appartiennent aux segments calculés par la CDP ou par application d'un algorithme externe activé par connexion avec la CDP. | Mettre en place facilement des actions ciblées pour les clients individuels ; Lancer des programmes en fonction des changements de segments. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| Exécuter des tests de stream | Comparer les comportements clients dans divers programmes marketing sur le long-terme. | Déterminer l’impact des programmes test pour établir des traitements clients plus efficaces. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
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