Comment réussir son Projet d’Unification des Données Clients ? Conseils pratiques et cas d’usage

Le premier pilier d’un projet d’unification des données clients consiste à s’assurer que les données sont facilement accessibles et qu’elles circulent de manière fluide dans le système d’information et les outils de l’entreprise.

Cela commence par un travail de connexion de l’ensemble des sources, qu’il s’agisse de bases de données internes (CRM, ERP, outils marketing, RCU…) ou externes (données partenaires, données tierces…).

Pour que ces données inter-connectées prennent tout leur sens, encore faut-il qu’elles soient lisibles et exploitables par les équipes métiers.

C’est tout l’enjeu des plateformes de données de type CDP et de leurs fonctionnalités de catalogage, qui permettent de cartographier les données disponibles et de les rendre accessibles aux collaborateurs, à travers un référentiel commun, partagé et intuitif.

Fonctionnement d’une plateforme d’Unification des Données Clients (CDP).

Car la finalité de ce travail d’intégration et de mise à disposition est bien opérationnelle : il s’agit de permettre l’activation immédiate des données dans les outils et canaux directement utilisés par les métiers (CRM, outils marketing automation, dispositifs d’analytics…). Grâce aux API et aux connecteurs, c’est tout votre écosystème applicatif qui profite automatiquement de vos données clients unifiées.

Mais pour que cette exploitation soit pertinente, il faut s’assurer de la qualité et de la fiabilité des données en amont. C’est là le deuxième pilier de l’unification : disposer d’un socle de données « propres », enrichies et gouvernées.

Dédoublonnage, normalisation des formats, correction des anomalies : ce sont autant d’opérations indispensables pour disposer d’une base client saine et exploitable. Car des données erronées ou incomplètes ne pourront que mener à des actions infructueuses, voire contre-productives.

Mieux vaut moins de données, mais des données de qualité.

Normalisation des données clients.

Cette exigence de qualité passe aussi par l’enrichissement, en complétant les informations manquantes et en apportant de nouvelles strates de connaissance client (appétences produit, intentions d’achat, comportements sur le web…). C’est en croisant ces différentes dimensions que l’on obtient une vision riche et nuancée de chaque profil.

Enfin, le nerf de la guerre pour pérenniser la qualité de sa data client est d’instaurer une véritable gouvernance de la donnée. Cela implique de définir des règles claires de gestion de la donnée (processus de collecte, de mise à jour…), de responsabiliser les collaborateurs, mais aussi de mettre en place des contrôles réguliers pour détecter les éventuelles dérives et les corriger. C’est à ce prix que la donnée unifiée deviendra un véritable actif de l’entreprise, dans la durée.

Normalisation des données mobile.

Une fois ces données connectées entre elles et fiabilisées, reste à opérer la fusion proprement dite pour obtenir une vue unique de chaque client. C’est le troisième pilier de notre édifice, l’aboutissement de la démarche d’unification.

Parfois complexe, ce travail d’agrégation des données autour d’un profil unique repose sur des règles de déduplication et de rapprochement qu’il est important d’ajuster finement. De la simple correspondance sur un identifiant commun (email, n° client…) aux algorithmes de reconnaissance plus poussés (phonétique, proximité…), les possibilités sont nombreuses pour faire le lien entre les différents fragments d’information épars.

Création d’une vue client unifiée.

L’objectif, in fine, est de disposer d’un Référentiel Client Unique (RCU), sorte de « golden record » faisant office de source de vérité sur chaque profil client.

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Prenons l’exemple d’une marque souhaitant exploiter les données de navigation de son site web pour mieux comprendre les parcours de ses visiteurs et déclencher des actions personnalisées.

L’objectif ? Identifier les visiteurs à fort potentiel (les visiteurs « intentionnistes ») mais n’ayant pas converti, pour leur proposer une offre adaptée et les inciter à l’achat.

La première étape, vous vous en doutez, consiste à unifier les données. Plus précisément, il s’agit d’unifier les données de navigation anonymes (pages vues, produits consultés, mots-clés recherchés…) à celles des visiteurs identifiés (historique d’achat, produits favoris…). Ce travail de rapprochement est rendu possible grâce aux données de login et au recoupement d’identifiants comme l’adresse email.

Une fois le matching effectué, la marque va pouvoir segmenter finement ses visiteurs en fonction de leurs appétences produits et de leur degré d’engagement. Par exemple, en distinguant les visiteurs intéressés par une catégorie mais n’ayant jamais acheté, de ceux ayant déjà converti mais s’orientant vers de nouvelles gammes.

Scénario d’activation des visiteurs web.

Sur la base de cette segmentation affinée, elle peut alors déclencher des campagnes ultra-personnalisées pour ré-engager ces profils : offre découverte ciblée, recommandations produits personnalisées, incentive sur le panier abandonné…

Tous ces leviers d’activation sont activables uniquement grâce au croisement des données de navigation avec la connaissance client issue du CRM ou de l’outil de marketing automation.

C’est l’un des cas d’usage concret de l’unification des données clients. En voici un deuxième :

Le deuxième cas d’usage que nous souhaitons vous présenter consiste à utiliser les données unifiées pour renforcer la pertinence des échanges lors des visites en magasin.

En réconciliant les informations issues des différents canaux d’interaction (historique d’achat off et online, données de navigation, réclamations SAV…), il devient en effet possible de bâtir des profils complets et actionnables par les équipes en boutique.

Prenons l’exemple d’un conseiller de vente équipé d’une tablette synchronisée avec le CRM et la base client unifiée. En quelques clics, il peut accéder à une vision exhaustive de chaque client entrant dans son magasin : ses achats passés, ses produits préférés, son panier moyen, mais aussi ses dernières visites sur le site ou ses interactions avec le service client. Ces informations précieuses lui permettent ensuite d’adapter son discours et son approche commerciale.

Avec cette connaissance client à 360°, il sait identifier plus vite le bon produit à recommander au bon moment. Par exemple, proposer à un client fidèle ayant acheté tel produit en ligne de venir le retirer directement en magasin, avec un avantage exclusif pour son passage en caisse. Ou suggérer à une cliente ayant contacté le service après-vente pour un problème technique de venir échanger son produit en boutique avec une remise sur sa prochaine commande.

Au-delà d’un argumentaire personnalisé, c’est toute la posture du conseiller qui se transforme : moins dans la persuasion et plus dans la recommandation bienveillante, à l’écoute des besoins et attentes de chaque client. C’est un changement de paradigme qui est rendu possible grâce à la vision unifiée du client.

Ces deux cas d’usage (mais il y en a bien d’autres !) montrent bien le potentiel business d’un projet d’unification réussi.

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La tentation peut être grande de vouloir tout unifier d’un coup, en connectant toutes ses sources de données simultanément. C’est le meilleur moyen de se perdre en chemin ! Mieux vaut partir de ses objectifs stratégiques (ex : améliorer la connaissance client, booster les ventes croisées et additionnelles…) et identifier les cas d’usage data les plus porteurs de valeur pour les atteindre.

C’est au regard de ces cas d’usage priorisés que l’on pourra déterminer les sources de données indispensables à connecter et les modèles d’unification à appliquer. Par exemple, si l’enjeu est d’optimiser ses campagnes marketing, on se concentrera d’abord sur l’intégration des données du CRM, de l’outil marketing automation et du site web. Le reste pourra venir dans un second temps.

Grille de qualification des cas d’usage

Autre conseil : ne pas se limiter aux cas d’usage immédiats mais projeter dès le départ les futurs usages envisagés. L’idée est d’anticiper sur les sources et les traitements qui seront nécessaires demain, pour construire une plateforme data modulaire et évolutive, capable d’absorber facilement de nouveaux flux.

Parce que l’unification des données clients est un chantier de longue haleine, qui peut parfois sembler abstrait, nous vous conseillons d’adopter une approche itérative et de faire la preuve de la valeur rapidement, à travers des quick wins.

Concrètement, cela veut dire découper son projet en lots, en partant des cas d’usage les plus facilement activables. Par exemple, commencer par connecter deux sources de données clés (comme le CRM et le site web), construire un premier modèle d’unification simplifié et montrer l’impact sur une campagne marketing pilote. Cette approche permet de crédibiliser la démarche favorise l’adhésion en interne.

Ce principe d’agilité vaut aussi pour le dispositif data lui-même. Plutôt que de s’enfermer dans un modèle figé, il faut se laisser la possibilité de l’ajuster en permanence par petites itérations, au gré des retours utilisateurs. Cela implique de la souplesse dans les solutions techniques choisies, qui doivent pouvoir évoluer et monter en charge facilement.

Justement, parlons outillage et solutions techniques. Dans la jungle des offres du marché, comment choisir la bonne plateforme pour son projet d’unification ?

Première règle : viser la cohérence avec l’existant. Il est préférable d’opter pour une solution qui s’intègre naturellement à son écosystème et à ses outils métiers, de manière à fluidifier les connexions et l’activation. C’est l’assurance de résultats rapides et d’une adoption facilitée.

Autre point de vigilance : la scalabilité de la plateforme. Au-delà de son adéquation aux besoins immédiats, il faut s’assurer qu’elle pourra supporter la charge à venir, en termes de volumétrie de données, de complexité des modèles et de variété des cas d’usage. Un enjeu souvent sous-estimé mais pourtant clé pour ne pas avoir à redévelopper son dispositif dans deux ans…

Enfin, troisième critère à prendre en compte : la maturité et la fiabilité de l’éditeur. Au-delà des capacités techniques de la plateforme, il faut aussi évaluer la solidité de la société et sa capacité d’accompagnement dans la durée. C’est une dimension essentielle pour un projet aussi structurant et stratégique.

Dernier facteur clé de succès : l’implication de l’ensemble de l’entreprise autour de la dynamique d’unification des données clients.

Car au-delà de la technique, ce sont bien les femmes et les hommes qui feront le succès du projet.

Cela passe d’abord par un sponsorship au plus haut niveau, qui donne une légitimité et un poids à la démarche. D’expérience, le soutien du top management est indispensable pour mobiliser les équipes dans la durée et sanctuariser les moyens nécessaires.

Mais l’implication doit aussi être transverse et opérationnelle. Parce qu’un projet data client impacte tous les métiers, il est important d’associer dès le départ les différentes fonctions : marketing, commercial, service client, produit… L’idée est de les faire contribuer à la définition des besoins, au choix des cas d’usage, aux arbitrages. Bref, d’en faire de véritables parties prenantes.

Enfin, l’adhésion des collaborateurs passe par un effort massif et continu de pédagogie : vulgarisation des concepts, démonstration des bénéfices, partage des premiers résultats…Il faut embarquer tout le monde dans l’aventure data, progressivement mais sûrement. C’est à cette condition que l’unification s’ancrera dans les pratiques et deviendra un véritable réflexe dans toute l’entreprise.