CDP composable : une nouvelle approche des Customer Data Platforms

Les Customer Data Platforms (CDP) traditionnelles, proposées comme des solutions « sur l’étagère », ont longtemps été considérées comme la panacée pour unifier et exploiter les données clients. Cependant, ces systèmes monolithiques montrent aujourd’hui leurs limites : manque de flexibilité, difficulté d’intégration avec l’écosystème existant, coûts élevés, fonctionnalités parfois superflues. Face à ces contraintes, de nombreuses entreprises peinent à tirer pleinement parti de leurs investissements en CDP.

Une nouvelle approche émerge pour répondre à ces défis : la CDP composable. Ce concept innovant permet aux organisations de construire leur propre plateforme de données clients sur mesure, en assemblant différentes briques technologiques selon leurs besoins spécifiques. Flexible, évolutive et interopérable, la CDP composable permet une gestion des données clients plus agile et performante, adaptée aux enjeux de chaque entreprise.

Dans ce guide pratique, nous explorons en détail le concept de CDP composable, ses avantages par rapport aux solutions traditionnelles et les étapes clés pour mettre en place votre Projet de CDP composable.

Qu’est-ce qu’une CDP composable ?

La CDP composable désigne une approche alternative aux CDP classiques. Contrairement aux CDP « packagées » traditionnelles qui proposent une suite logicielle monolithique et rigide, une CDP composable adopte une approche radicalement différente : elle s’appuie sur l’infrastructure de données existante de l’entreprise, notamment son data warehouse, et assemble les meilleurs outils et technologies pour chaque brique fonctionnelle (collecte, modélisation, activation…).

La CDP est un assemblage de briques technos choisies en fonction des besoins et cas d’usage CDP de l’entreprise – toutes ces briques venant se brancher au data warehouse existant de l’entreprise.

Le principe fondateur d’une CDP composable est en effet de ne pas créer un nouveau silo de données isolé, mais au contraire d’exploiter et de valoriser le patrimoine data déjà présent dans l’entreprise.

Plutôt que de dupliquer les données dans un nouveau système propriétaire, la CDP composable va directement chercher les informations dans les systèmes sources de l’entreprise (CRM, ERP, applications web et mobiles, outils marketing, etc.) et les centralise dans le data warehouse qui devient le référentiel unique et la « single source of truth » sur le client.

Cette approche « best-of-breed » (ou « meilleur de sa catégorie ») est au cœur de la philosophie des CDP composables.

L’idée est de sélectionner et d’intégrer les technologies les plus performantes pour chaque maillon de la chaîne de gestion des données :

• Des outils de collecte temps réel (outils ETL).
• Des solutions de stockage et de traitement massif des données (data warehouses) telles que Snowflake ou BigQuery.
• Des outils de BI comme dbt ou Looker.
• Des systèmes d’activation et d’orchestration des données vers les applications métier (on parle de « Reverse ETL« ).

L’un des grands atouts de cette modularité est de pouvoir construire une plateforme de données clients véritablement sur-mesure, adaptée aux enjeux, aux processus et à l’existant de chaque entreprise.

Avec une CDP composable, il ne s’agit plus d’imposer un modèle de données générique et prédéfini, mais de concevoir une architecture flexible et extensible qui épouse le contexte métier. Le modèle de données reste celui de votre data warehouse.

Cette capacité d’adaptation permet d’éviter la rigidité et le « lock-in » (ou enfermement) inhérents aux CDP traditionnelles.

L’approche modulaire offre une grande liberté d’évolution au fil du temps : on peut facilement ajouter, retirer ou modifier des briques fonctionnelles au gré des besoins, sans remettre en cause l’ensemble du système. C’est évidemment un gage de pérennité et d’agilité dans un environnement data en constante mutation.

Autre différence majeure avec les CDP classiques : le positionnement. Là où ces dernières se concentraient essentiellement sur les équipes marketing, les CDP composables ont une vocation beaucoup plus large et transverse. Par la centralisation et l’unification des données clients dans le data warehouse, elles créent un « data hub » qui bénéficie à tous les métiers de l’entreprise : du marketing au commercial en passant par le service client, les opérations ou encore la finance. Bref, la CDP composable rend possible une vision décloisonnée et démocratisée de la donnée client.

Au final, les CDP composables incarnent un changement de paradigme dans la façon dont les entreprises collectent, gèrent et exploitent leurs données clients. C’est une petite révolution dans le monde de la data.

Principaux bénéfices des CDP composables

Voici en synthèse les principaux bénéfices des CDP composables.

Comment fonctionne une CDP composable en pratique ?

Une CDP composable s’articule autour de quatre grands piliers fonctionnels : la collecte des données, leur centralisation et modélisation, leur enrichissement et, enfin, leur activation.

#1 La collecte des données

La première étape consiste à capter les données clients depuis tous les points de contact et systèmes sources de l’entreprise.

Cela inclut typiquement :

• Les données transactionnelles issues des systèmes de vente et de gestion (CRM, ERP, e-commerce, point de vente, etc.).
• Les données d’interaction et de comportement issues des canaux digitaux (sites web, applications mobiles, emailing, réseaux sociaux, chatbots, etc.).
• Les données déclaratives provenant par exemple de formulaires ou de sondages.
• Les données tierces acquises auprès de partenaires ou de fournisseurs externes.

Pour orchestrer cette collecte, la CDP composable s’appuie sur des outils spécialisés qui permettent de capter les événements et les informations client en temps réel, directement depuis les systèmes sources, sans avoir à développer et maintenir de multiples connecteurs. Pour les données moins critiques en termes de fraîcheur, des processus de synchronisation par batch (via des jobs d’ETL classiques) peuvent compléter le dispositif.

L’enjeu est de construire des flux de données fiables. Les données collectées sont ensuite transmises au data warehouse, véritable colonne vertébrale de la CDP composable.

#2 La centralisation et la modélisation des données

Le data warehouse joue un rôle clé au sein d’une CDP composable. C’est lui qui centralise et stocke l’intégralité des données clients collectées, offrant une vue complète et unifiée. On utilise pour ça des solutions comme Snowflake, Google BigQuery ou Amazon Redshift, qui sont particulièrement adaptées pour gérer d’importants volumes de données et les structurer de manière efficace.

Mais au-delà du stockage, le data warehouse est également le lieu où s’opère la modélisation et la transformation des données. C’est là qu’interviennent des outils comme dbt (data build tool), qui permettent aux équipes data d’entreprise de concevoir et de maintenir efficacement les modèles de données. L’objectif est de structurer, de nettoyer et de reconcilier les données brutes en provenance des différents systèmes sources, pour obtenir un schéma de données normalisé et adapté aux cas d’usage de l’entreprise.

C’est également à cette étape que s’effectue l’unification des identités clients. Via des règles de matching et de fusion des données (déterministes ou probabilistes), la CDP composable reconstitue une vue unique et consolidée de chaque client, en réconciliant ses différentes identités et interactions à travers les canaux.

#3 L’enrichissement des données

Une fois les données centralisées et structurées dans le data warehouse, une CDP composable permet de les enrichir et de leur donner du sens pour les rendre réellement « actionnables ». Cela passe par le calcul de métriques et d’attributs avancés sur les profils et les segments clients, via des requêtes SQL complexes ou des modèles d’analyse avancés (machine learning, statistiques, etc.).

Par exemple, on peut calculer des scores d’engagement, de propension d’achat ou de risque d’attrition sur les clients, identifier des similitudes entre profils, détecter des signaux faibles ou des tendances, etc.

Le machine learning ouvre également de nombreuses possibilités pour enrichir les profils clients et personnaliser les expériences : systèmes de recommandation produit, optimisation des offres et des prix, prédiction des intentions, routage intelligent des interactions, etc. Des plateformes comme Dataiku ou Google Vertex AI permettent de démocratiser ces cas d’usage dans l’entreprise.

#4 L’activation des données

L’activation représente l’aboutissement de la chaîne de valeur data. Il s’agit de distribuer les données, les insights et les segments issus de la CDP composable vers les différents outils opérationnels de l’entreprise, pour nourrir des actions concrètes et personnalisées auprès des clients.

Quelques exemples d’activation :

• L’intégration des segments clients dans les outils de marketing automation et de CRM pour déclencher des campagnes ciblées omnicanal.
• L’injection des scores et attributs clients dans un outil de service client pour permettre aux conseillers d’adapter le discours en fonction du profil.
• La transmission des audiences qualifiées aux solutions publicitaires (Google, Facebook, etc.) pour optimiser les campagnes et le reciblage

Pour orchestrer cette activation et maintenir une synchronisation en temps réel des données entre le data warehouse et les applications métier, la CDP composable s’appuie sur des solutions de « reverse-ETL » comme Census ou Hightouch. Leur rôle est d’automatiser et de fiabiliser la distribution des données vers les différents outils, sans solliciter les équipes techniques. Les données client peuvent ainsi irriguer en continu les systèmes opérationnels.

Construire une CDP composable : étapes et bonnes pratiques

Mettre en place une CDP composable peut sembler complexe au premier abord, compte tenu de la variété des briques fonctionnelles et techniques à assembler. Cependant, en suivant une approche méthodique et progressive, il est possible de construire un dispositif efficace et pérenne, adapté aux enjeux de chaque entreprise. Voici les principales étapes et bonnes pratiques pour réussir son projet de CDP composable.

#1 Définir sa feuille de route et ses cas d’usage prioritaires

Avant de se lancer dans la mise en œuvre technique, il est essentiel de clarifier sa vision et ses objectifs. Quels sont les principaux défis data de l’entreprise ? Quels sont les cas d’usage et les parcours client prioritaires à adresser ? Quelles sont les briques fonctionnelles indispensables pour y répondre ? Il s’agit de définir une feuille de route pragmatique, en partant des besoins métiers et en visant des quick wins pour démontrer rapidement la valeur du projet.

Une approche agile, itérative et incrémentale est souvent préférable à un projet monolithique. L’idée est de commencer par un périmètre réduit (par exemple, une business unit ou une géographie spécifique) et de l’étendre progressivement, en capitalisant sur les succès et les enseignements de chaque étape. Les entreprises peuvent ainsi avancer à leur rythme, en fonction de leur maturité et de leurs moyens.

#2 Cartographier son écosystème data et choisir ses briques technologiques

Une fois les cas d’usage prioritaires identifiés, l’étape qui suit consiste à faire l’état des lieux de l’existant :

• Quelles sont les sources de données disponibles dans l’entreprise ?
• Comment sont-elles structurées et connectées ?
• Quels sont les outils et les systèmes déjà en place ?

L’objectif est de cartographier précisément son écosystème data, pour identifier les manques éventuels et les opportunités d’optimisation.

C’est sur cette base que l’on peut ensuite sélectionner les différentes briques technologiques de sa CDP composable.

Le choix doit se faire selon plusieurs critères : la couverture fonctionnelle, la performance technique, la facilité d’intégration, l’évolutivité, la sécurité, le coût…Il est souvent pertinent de privilégier des solutions SaaS et cloud, qui offrent une grande flexibilité et limitent la maintenance technique. L’interopérabilité et l’ouverture sont également des prérequis pour assurer la fluidité des données et limiter les silos.

Parmi les grands choix structurants, celui de la plateforme de data warehouse est critique. Des solutions comme Snowflake, Google BigQuery ou Amazon Redshift sont aujourd’hui des références en la matière. Elles offrent une scalabilité et des performances optimales pour gérer de gros volumes de données.

#3 Construire progressivement son architecture data

Une fois les briques sélectionnées, place à la construction de l’architecture data.

L’idée est d’avancer de manière incrémentale, en commençant par les fondations :

• Mettre en place les connecteurs et les flux de collecte des données, depuis les systèmes sources jusqu’au data warehouse.
• Structurer et modéliser les données dans le data warehouse, en concevant un schéma adapté aux cas d’usage de l’entreprise.
• Mettre en place les processus de gouvernance et de sécurité des données, pour assurer leur protection, leur traçabilité et leur conformité réglementaire.
• Développer progressivement les couches d’analyse et d’activation des données, en connectant le data warehouse aux outils métiers via des solutions de reverse-ETL comme Census ou Hightouch.

L’enjeu est de construire un écosystème data cohérent et interconnecté, en veillant à la qualité et à la fluidité des données à chaque étape. Une approche agile, itérant rapidement sur des versions successives du dispositif, est souvent la plus efficace.

#4 Impliquer et aligner les métiers à chaque étape

Au-delà de la technique, la réussite d’un projet de CDP composable repose largement sur des enjeux humains et organisationnels. Il est essentiel d’impliquer les différents métiers (marketing, commercial, service client, produit…) à chaque étape, depuis la définition des cas d’usage jusqu’à l’activation opérationnelle des données.

L’objectif est de développer une culture et un langage communs autour de la data, pour aligner l’ensemble de l’entreprise. Cela passe par de la pédagogie, de la formation, et de la co-construction avec les équipes opérationnelles. Les profils « hybrides », combinant une sensibilité business et une appétence pour la data, sont particulièrement précieux pour faire le lien entre les univers.

Le sponsorship et l’impulsion de la direction sont également déterminants pour assurer la priorisation et la pérennité du projet. La data doit s’imposer comme un actif stratégique de l’entreprise, au même titre que le capital humain ou financier.

#5 Mesurer la performance et ajuster en continu

Enfin, un projet de CDP composable n’est jamais figé : il doit s’inscrire dans une logique d’amélioration continue, pour s’adapter aux évolutions des besoins, des usages et des technologies. Il est à ce titre important de mettre en place des indicateurs de performance, pour suivre l’adoption, la qualité et l’impact business du dispositif.

Côté techniques, des métriques comme la complétude, la fraîcheur ou la cohérence des données permettent de surveiller la performance de la chaîne de traitement. Côté métier, le suivi des cas d’usage et de leur valeur ajoutée (via des indicateurs comme le ROI, le churn, la satisfaction client…) aide à prioriser les développements et les optimisations futures.

L’agilité et l’évolutivité de l’architecture composable prennent ici tout leur sens : il est facile d’ajouter, de retirer ou de faire évoluer des briques fonctionnelles au fil du temps, en fonction des résultats et des enseignements terrain. La méthode des petits pas, avec des boucles de feedback rapides, est souvent la plus payante.

Cartelis vous accompagne dans la construction de votre CDP composable

Vous êtes convaincu(e) des avantages d’une CDP composable, mais vous vous demandez par où commencer ? C’est là que Cartelis entre en jeu. En tant que cabinet de conseil spécialisé en Data Marketing et CRM, nous sommes votre partenaire de choix pour structurer et piloter votre projet CDP de A à Z.

Notre approche ? Nous adaptons notre accompagnement à votre niveau de maturité et à vos objectifs business. Que vous partiez de zéro ou que vous cherchiez à optimiser une infrastructure existante, nous vous guidons à chaque étape :

• Définition de votre stratégie data et de vos objectifs CRM
• Cartographie de vos parcours clients et identification des points de friction
• Conception de l’architecture de votre CDP composable
• Sélection et intégration des briques technologiques adaptées à vos besoins
• Mise en place des flux de données et paramétrage des outils
• Formation de vos équipes pour garantir leur autonomie
• Déploiement de vos premières campagnes personnalisées
• Mise en place d’un dispositif de mesure de la performance

Notre force ? Une expertise à 360° qui nous permet de faire le lien entre vos enjeux marketing et les aspects techniques. Nous parlons aussi bien le langage des marketeurs que celui des data scientists et des développeurs.

Nous privilégions une approche progressive et itérative. L’objectif ? Vous permettre d’obtenir des résultats concrets rapidement, tout en faisant évoluer vos pratiques et les compétences de vos équipes sur le long terme.

Alors, prêt à franchir le pas vers une gestion des données clients plus agile et performante ? Contactez-nous pour en discuter !

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