Comment construire une stack MarTech efficace avec Data et IA ?

Pour bâtir une stack MarTech performante dans un univers dominé par la Data et l’IA, il faut viser la modularité, la gouvernance centrale des données et la collecte de consentement dès le point de capture. Ce sont les clés pour transformer la complexité en avantage concurrentiel.

3 principaux points à retenir.

Modularité et gouvernance : une stack adaptable, orchestrée autour d’une gouvernance centrale mais avec des outils modulaires.
Qualité des données réaliste : viser un “bon assez” pragmatique et se concentrer sur métadonnées et données non structurées exploitable par IA.
Respect du consentement : intégrer la collecte et le stockage du consentement dès le premier contact pour allier efficacité et conformité RGPD.

Pourquoi la complexité et la rapidité impactent-elles la stack MarTech ?

La complexité et la rapidité du changement sont devenues des impératifs incontournables dans le paysage actuel du marketing technologique. Comment fait-on face à cette tempête ? Des réponses passent par une réorganisation en profondeur des données et des intégrations, plutôt que par de simples ajouts de fonctionnalités. En gros, il faut se retrousser les manches et plonger dans le vif du sujet.

On évolue dans un environnement où les règles de confidentialité se renouvellent à la vitesse de l’éclair. Par exemple, le RGPD a redéfini le jeu dans une large mesure, obligeant les entreprises à naviguer dans des eaux juridiques complexes tout en cherchant à tirer profit de leurs données. Plus que jamais, les entreprises comme CBIZ, qui fournit plus de 300 services à des publics très variés, ressentent ce besoin de transformation des données. Avec des informations éparpillées sur plusieurs systèmes, la question se pose : “Est-ce que les données éparpillées sont vraiment prêtes pour l’IA ?”

Ajoutez à cela l’accélération des technologies IA, et vous obtenez un véritable casse-tête. Comme l’a mentionné Florian Delval de Snowflake, “le changement est tellement rapide que la complexité augmente.” Les entreprises doivent intégrer des outils qui les aident à analyser de grands volumes de données sans sacrifier la qualité. Prenons l’exemple d’Expedia : ils essaient de normaliser les données entre les différents canaux pour que chaque information, qu’elle soit structurée ou non, puisse apporter une valeur réelle. Le défi ? Loin de s’arrêter à simplement “nettoyer” leur base de données, ils doivent aussi interagir avec des retours clients, souvent laissés en texte libre, pour capturer des intentions précises.

Cela nous amène à une conclusion brutale : la quête de données parfaites est souvent une chimère. Négliger les réalités du travail avec des données incomplètes ou peu fiables peut mener à des inférences erronées. Il ne s’agit pas seulement de combler les lacunes, mais de créer des systèmes interopérables où chaque pièce du puzzle s’assemble logiquement. La construction de stacks doit tenir compte de la diversité des audiences et de l’intégration de systèmes, que ce soit pour des entreprises B2B ou des marketplaces, pour assurer la fluidité de l’information et la prise de décision.

Cela dit, une gestion proactive et consciente de la qualité des données est essentielle. Car, dans un monde où l’IA est supposée faire des merveilles, seul un travail fondamental sur les données et leur interconnexion permettra d’enclencher la magie. Alors, prêt à relever le défi ? Penser le stack MarTech aujourd’hui, c’est aussi réfléchir à l’avenir.

Quelle est la réalité de la qualité des données dans les stacks actuels ?

La qualité des données dans un stack MarTech est une quête sans fin, un peu comme essayer de trouver le Saint Graal dans un labyrinthe rempli de fausses promesses. Souvent, la réalité des données n’est pas parfaite; c’est surtout un travail en cours. Comme l’a souligné Florian Delval de Snowflake, chercher une pureté absolue des données est souvent contre-productif et coûteux. Pourquoi ? Parce qu’à force de vouloir ciseler chaque point de donnée jusqu’à la perfection, on finit par rater l’essentiel : l’utilité immédiate. Parfois, moins d’effort peut produire plus de valeur réelle.

Un exemple classique : ces emails d’invitation qu’on reçoit après un événement. D’un côté, on est content d’être engagé, mais quand le message commence par « désolé de vous avoir manqué », alors qu’on était bel et bien là, c’est un sacré faux pas. Pour éviter cela, une bonne pratique serait d’adopter une formulation plus prudente. Par exemple : “Merci pour votre intérêt — voici un résumé de l’événement.” Cela donne une aura positive tout en diminuant le risque d’erreurs.

La montée en puissance des données non structurées, comme les transcriptions d’appels ou les avis de clients, est un autre domaine à explorer grâce à l’IA, qui peut extraire des trésors d’informations que des données bien rangées pourraient manquer. Les consommateurs expriment de plus en plus leurs désirs en langage naturel, et les équipes de marketing doivent s’adapter. Chaque critique, chaque évaluation peut être une source de richesse si on sait comment l’exploiter. Les extraits de texte libre portent souvent des pépites d’insights.

Il est impératif de repenser notre approche de la collecte et de l’exploitation des données. Accepter que l’excellence en matière de qualité des données est un objectif évolutif permet de libérer la créativité et d’ouvrir des voies nouvelles pour l’innovation. Ne pas perdre de vue que le contexte change constamment et que la qualité des données est perpétuellement en mouvement, un peu comme un surf sur les vagues de l’océan de l’information. Allons donc chercher cet équilibre délicat entre quantité et qualité!

Existe-t-il un centre unique dans la stack MarTech moderne ?

Le mythe d’un centre unique dans la stack MarTech moderne a pris un coup de vieux. Quand on regarde de plus près, ce qu’on observe, ce sont des systèmes modulaires qui s’épanouissent, non pas autour d’un socle unique mais dans une danse orchestrée où chaque outil joue un rôle spécifique. Autrefois, le CRM occupait la première place, suivi de près par les data warehouses et les CDP. Aujourd’hui, ces outils ont évolué, et les plateformes cloud sont en train de devenir bien plus que de simples dépôts de données. Elles prennent en charge des charges opérationnelles variées, fusionnant analyse et action en temps réel. Une véritable métamorphose.

Un défi essentiel auquel les équipes marketing doivent faire face réside dans l’identité client, surtout en B2B. Dans un monde où les acheteurs changent souvent de poste, comment conserver une continuité dans la communication et l’engagement ? Les CRMs se retrouvent parfois à traiter des doublons et des identités fragmentées, ce qui complique la tâche des équipes marketing. Le meilleur client est souvent celui que vous avez déjà, mais qui a déménagé… Réunifier ces profils devient crucial pour éviter de perdre des opportunités.

Cependant, dans cette jungle de modularité, la gouvernance centrale reste une pierre angulaire. Quelles que soient les outils que vous choisissez, établir des protocoles de gouvernance solides est impératif. Cela signifie définir clairement qui a accès à quoi, quelles données sont collectées, et comment ces données seront utilisées. Une structure bien pensée aide à éviter le chaos qui pourrait découler d’une expansion anarchique des pipelines de données.

La conclusion se dessine : il n’y a pas de centre, mais une constellation d’outils qui exigent une orchestration habile. C’est une danse des données, qui, bien dirigée, garantit une performance harmonieuse et efficace.

Comment gérer l’identité, les doublons et le consentement dans la stack ?

Les doublons, c’est la bête noire de toute entreprise qui gère des données. Ces petites créatures tapies dans les CRM et les MAP ajoutent une bonne dose de chaos à votre data landscape. Et soyons honnêtes, s’il suffisait de quelques clics dans un CRM pour les éradiquer, cela ferait bien longtemps que nous serions débarrassés ! Mais pourquoi est-ce si délicat ? La réponse réside dans la nature même des données : elles sont disparates, et les identités se multiplient à une vitesse folle. Prenons par exemple une adresse email. Si un utilisateur change de poste ou crée un nouveau compte avec un autre fournisseur, vous vous retrouvez blessé par un double compte. Voilà le dilemme.

C’est ici qu’interviennent les data warehouses et les CDP (Customer Data Platform). Ces outils sont conçus pour unifier les identités à partir de clés canoniques comme l’email, le domaine et les identifiants de fidélité. En d’autres termes, ils s’assurent que chaque contact soit bien identifié une bonne fois pour toutes, en dédupliquant ses multiple facettes. Vous pouvez ainsi agréger ces données et avoir une vision claire de vos clients, qu’ils interagissent via l’application mobile ou le navigateur. Et oui, la fragmentation prend une tout autre dimension lorsque l’on parle d’expérience utilisateur.

Dans l’univers actuel, l’identité en ligne est à géométrie variable. Un utilisateur peut s’identifier sur l’app, sur le navigateur ou naviguer comme un invité. Chaque méthode d’accès est une source potentielle de duplications et de confusions. C’est là qu’intervient une autre pièce maîtresse du puzzle : le consentement ‘by design’. En intégrant la collecte du consentement dès le point de capture de la donnée, non seulement vous améliorez votre conformité aux régulations sur la protection des données, mais vous renforcez également la confiance des consommateurs. Qui n’apprécierait pas d’être informé de la manière dont ses données seront utilisées ? Imaginez ce que cela peut donner : des interactions personnalisées, pertinentes, et qui respectent les attentes des clients.

Le respect est primordial. Dans un monde où les gens sont de plus en plus sensibilisés à la gestion de leurs données personnelles, être proactif à ce sujet peut faire toute la différence. D’où l’importance d’un cadre solide pour gérer identité et consentement dans votre stack MarTech. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter cet article sur l’importance de la donnée première. Une bonne gestion des doublons, des identités claires et un consentement explicite sont les clés d’une expérience client réussie, et tout cela dans le respect total de leur vie privée.

Quels sont les conseils pratiques pour faire évoluer sa stack avec IA et Data ?

Dans un monde où les données et l’IA redéfinissent le paysage marketing, savoir comment faire évoluer sa stack MarTech est crucial. Lors de la récente MarTech Conference, les experts ont partagé des recommandations essentielles pour s’assurer que votre stack ne soit pas seulement une collection d’outils, mais un système cohérent qui favorise l’innovation et l’efficacité.

Définir le “bon assez” par cas d’usage : Chaque entreprise a des objectifs distincts. Plutôt que de chercher la perfection des données, concentrez-vous sur ce qui est suffisant pour atteindre vos résultats. Identifiez des critères d’acceptation clairs qui relient qualité des données et résultats souhaités.
Collecter le consentement au point d’entrée : Les données sans consentement sont vouées à une utilisation inappropriée. L’idée est simple : récoltez le consentement dès la collecte de données. Cela doit être intégré dans le processus, permettant une gouvernance transparente et un respect des attentes des consommateurs.
Établir une identité canonique : S’il y a une vérité universelle dans le domaine de la data, c’est que l’identité n’est pas exclusive. Créez des identifiants canoniques — que ce soit un email, un identifiant de programme de fidélité ou un numéro de téléphone — pour simplifier l’unification des données clients à travers les différents systèmes.
Créer un semantic layer pour les métadonnées : Développez une couche sémantique pour que l’IA puisse comprendre et traiter les données efficacement. Cette couche doit permettre aux informations de rester exploitables aussi bien pour les humains que pour les machines, réduisant ainsi les barrières à l’accès aux données pertinentes.
Piloter l’exploitation des données non structurées : Ne sous-estimez pas le pouvoir des données non structurées comme les avis clients ou les transcriptions d’appels. Mettez en place des processus pour extraire des thèmes significatifs de ces sources et intégrez ces insights dans vos stratégies.

Au-delà de tout ce qui est technologique, rappellez-vous qu’une transformation efficace de votre stack repose sur une culture d’entreprise fondée sur le respect et la gouvernance. L’outil est essentiel, mais le moteur de votre succès repose sur la manière dont vous gérez et valorisez vos données. Pour approfondir ces réflexions sur votre data stack, consultez cet article.

La stack MarTech est-elle prête à allier data, IA et consentement pour performer durablement ?

Construire une stack MarTech efficace aujourd’hui n’est pas une question d’accumuler des outils mais d’orchestrer intelligemment données, consentement et IA. Le défi est de dompter la complexité et la rapidité des évolutions pour fournir une base “good enough” qui profite aux utilisateurs sans chercher la perfection utopique. En intégrant le consentement dès le début, en gérant finement l’identité client et en valorisant aussi bien les métadonnées que les données non structurées, les entreprises peuvent délivrer des expériences client pertinentes et respectueuses. Le vrai levier est dans la gouvernance centrale alliée à une architecture modulaire, source d’agilité et de performance durable.

FAQ

Pourquoi la qualité des données n’est-elle jamais parfaite dans une stack MarTech ?

La qualité des données dépend de multiples sources hétérogènes et d’erreurs humaines ou techniques. La perfection coûte trop cher et ne garantit pas nécessairement une meilleure performance, d’où la nécessité de viser un niveau “good enough” qui permet d’exploiter efficacement l’IA et la data sans surinvestir.

Comment le consentement doit-il être géré dans la collecte des données ?

Le consentement doit être collecté au même moment que la donnée, puis stocké avec elle, pour savoir précisément ce qui est autorisé à tout moment. Cette approche ‘by design’ assure conformité RGPD et respecte la volonté des utilisateurs, améliorant ainsi la confiance et la qualité des échanges.

Pourquoi n’y a-t-il plus de centre unique dans la stack MarTech moderne ?

La multiplicité des outils et la diversité des cas d’usage ont fragmenté la stack. Plutôt qu’un centre unique, on parle aujourd’hui de modularité avec une gouvernance centrale qui oriente et synchronise les données, garantissant cohérence et agilité.

Quelles sont les clés pour réussir la gestion de l’identité client dans une stack ?

Il faut définir des clés canoniques (email, login, identifiant fidélité) et maintenir une base unique même lorsque les contacts changent d’entreprise ou multiplient les points d’interaction. Cela demande souvent de croiser CRM, CDP et data warehouse en s’appuyant sur une gouvernance claire.

Comment l’IA peut-elle apporter une vraie valeur dans une stack MarTech ?

L’IA apporte un vrai levier lorsqu’elle s’appuie sur des données de qualité suffisante, intègre le consentement et utilise des couches sémantiques pour interpréter les intentions sans dépendre de schémas rigides. Elle aide surtout à exploiter les données non structurées comme les avis clients ou les transcriptions, générant des insights actionnables.

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, consultant indépendant et formateur en Data Engineering, Web Analytics, automatisation No Code et IA générative. Responsable de l’agence webAnalyste et de Formations Analytics, je travaille depuis plus de dix ans à rendre la donnée accessible et exploitable dans des environnements complexes, en assurant conformité et pertinence métier. Mon expertise technique couvre toute la chaîne data, de la collecte au reporting automatisé, avec un focus particulier sur la qualité des données et le respect du consentement, essentiels pour une stack MarTech performante et responsable.