Les fonctions marketing font toutes face à un défi de taille dont elles ont bien conscience (en général) : comment centraliser et exploiter efficacement les données marketing omnicanales ? Dans un contexte de multiplication des sources de données et d’accroissement des volumétries, une famille de technologies fait parler d’elle : les data warehouses.
Un data watehouse permet de collecter, centraliser et structurer les données marketing dispersées dans différents silos. L’objectif est simple : offrir à l’équipe marketing une vue consolidée de ses données pour mieux analyser son activité et prendre des décisions plus éclairées. Le data warehouse donne sens aux données et ouvre la voie à un marketing plus efficient, basé sur la data : un marketing data-driven.
Mais concrètement, qu’est-ce qu’un data warehouse ? Comment fonctionne un data warehouse ? Quels usages et opportunités offre-t-il aux équipes marketing ? Ce sont toutes ces questions que nous traitons dans ce guide.
Discutons de votre projet
Besoin d'accompagnement à la conception et au déploiement de votre projet data ?
Prenons contactSommaire
Qu’est-ce qu’un data warehouse et à quoi ça sert pour le marketing ?
Définition d’un data warehouse
Un data warehouse, qu’on peut traduire littéralement par « entrepôt de données », est une base de données utilisée pour collecter, stocker et analyser de grandes quantités de données. Contrairement à une base opérationnelle qui enregistre des données en temps réel, un data warehouse stocke des données historisées et « nettoyées », provenant de sources variées.
On peut le voir comme une grande base centrale qui récupère et stocke les données de différents systèmes « en amont » (site web, CRM, ERP, applications mobiles…) pour permettre des analyses « en aval ».
Principes de fonctionnement d’un data warehouse
Pour alimenter le data warehouse, des processus ETL (Extract Transform Load) sont mis en place pour extraire les données de différentes sources, les transformer dans un format standardisé et les charger dans l’entrepôt (Extraire – Transformer – Charger). Ces données historisées et structurées dans des modèles en étoile sont ensuite mises à disposition des outils de restitution (reporting, data viz) et d’analyse (data mining).
La capacité de stockage d’un data warehouse est très importante et peut aller jusqu’à plusieurs pétaoctets. Un data warehouse propose des modèles de données dénormalisés qui facilitent les requêtes analytiques complexes (agrégations, calculs). La puissance de calcul et de traitement est donc largement supérieure à celle des bases de données classiques. C’est l’une des raisons du succès de ces technologies.
Le data warehouse, un outil pour centraliser et exploiter vos données marketing
Pour les services marketing confrontés à une prolifération des sources de données (web, mobile, social, emailing…), un data warehouse apporte plusieurs avantages.
Voici les principaux :
- Tout d’abord, il centralise les données marketing au même endroit, dans des formats standardisés, ce qui évite de naviguer entre différents silos.
- Ensuite, il historise et sécurise les données marketing sur le long terme. Fini les tableurs perdus et les historiques limités.
- Il structure et organise les données brutes pour les rendre intelligibles et analysables. C’est un prérequis pour en tirer de la valeur.
- Il rend aussi les données accessibles et exploitables par tous au sein des équipes marketing, notamment via des outils de data viz ou des interfaces en self-service.
- Enfin, il constitue une source unique et fiable (« single source of truth ») sur laquelle tout le monde s’aligne, des data analysts aux décideurs.
Aujourd’hui, toutes les entreprises ayant atteint un certain niveau de maturité data disposent d’un data warehouse pour le marketing.
Discutons de votre projet
Besoin d'accompagnement à la conception et au déploiement de votre projet data ?
Prenons contactComment un data warehouse répond aux besoins data des services marketing ?
Les services marketing croulent sous les données, c’est bien connu. Données comportementales, transactions, interactions client, performances des campagnes : toutes ces précieuses données sont souvent dispersées dans différents silos applicatifs et fichiers Excel. Résultat : il est difficile d’en avoir une vue unifiée et encore plus d’en tirer de la valeur. Le data warehouse répond à cette problématique.
#1 Centraliser les données marketing au même endroit
Premier défi pour un marketeur aujourd’hui : réussir à avoir une vue d’ensemble sur ses données. Le problème est qu’elles sont généralement disséminées dans de multiples systèmes qui ne communiquent pas entre eux : CRM, solutions d’emailing, de marketing automation, analytics web, ERP…Sans même parler des données « prisonnières » de fichiers Excel.
Le data warehouse permet de casser ces silos en centralisant dans un référentiel unique toutes les données marketing. Que ce soit celles de son CRM, de ses campagnes, de son site web ou de transactions, toutes sont consolidées au même endroit. On obtient une vue à 360° de son activité et de ses clients.
Vous vous demandez si votre entreprise a besoin d’un Data Warehouse ? Découvrez notre guide complet sur les Data Warehouses et leurs principaux cas d’usage.
#2 Historiser et sécuriser le patrimoine data marketing
Autre avantage et pas des moindres : en stockant les données sur de longues périodes, le data warehouse permet de reconstituer un historique complet des événements marketing. Cela permet d’analyser les tendances dans la durée, de suivre l’évolution des comportements clients dans le temps ou de mesurer les progrès d’une année sur l’autre.
Avec un data warehouse, on peut remonter dans le temps autant que nécessaire et avoir une vision long terme indispensable au pilotage stratégique. C’est aussi la garantie de ne pas perdre cet actif critique qu’est la donnée, car en sécurisant toutes les données dans un entrepôt, on conserve la mémoire data marketing de l’entreprise au fil du temps et des changements d’outils.
#3 Structurer les données marketing pour mieux les analyser
Agréger les données marketing est une première étape, encore faut-il qu’elles soient exploitables…Cela nous amène à un autre atout majeur du data warehouse : organiser et structurer les données brutes pour permettre leur analyse.
Via des processus de transformation (ETL), les données sont nettoyées et restructurées dans des schémas adaptés aux requêtes analytiques : tables de faits, dimensions…Cette structuration rend possible des analyses avancées : croisement de dimensions (produit, temps, géographie…), calculs d’agrégats, détection de corrélations… C’est tout le sens des modèles en étoile ou en flocons qui optimisent les performances d’analyse.
Le data warehouse permet de produire des analyses et insights bien plus poussés et fiables qu’avec des données dispersées et mal structurées.
Discutons de votre projet
Besoin d'accompagnement à la conception et au déploiement de votre projet data ?
Prenons contact#4 Démocratiser l’accès et l’utilisation des données dans les équipes marketing
Bénéfice corollaire : en plaçant les données marketing dans un référentiel unique accessible à tous, le data warehouse favorise leur utilisation au quotidien. Depuis un outil de data visualisation ou via des interfaces en self-service, chaque membre de l’équipe marketing peut accéder lui-même aux données dont il a besoin, sans passer par les équipes IT.
Et ça, ça change la donne. Plutôt que d’attendre le bon vouloir d’un analyste, chacun peut désormais explorer les données en autonomie, produire ses propres analyses, dashboards et reporting. Cela permet de gagner en agilité et en réactivité pour ajuster ses campagnes ou détecter rapidement des signaux faibles.
C’est tout l’enjeu du « self-service BI » rendu possible par le data warehouse : mettre la puissance de l’analyse de données dans les mains des marketeurs.
#5 Quelques exemples de cas d’usage data marketing rendus possibles par un data warehouse
Au-delà de l’analyse de la performance marketing, les use cases rendus possibles par un data warehouse sont infinis.
Voici quelques exemples concrets.
La segmentation et le ciblage des campagnes
L’un des cas d’usage les plus courants est la segmentation client. Le fait de centraliser les données de transaction, d’interaction et de profil dans le data warehouse permet de croiser ces dimensions pour identifier des segments de clients à fort potentiel.
Un exemple classique est la segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) qui permet de repérer les clients à forte valeur et sur lesquels concentrer ses efforts.
Mettez en place facilement votre Segmentation client RFM
Nous avons préparé un modèle Excel qui vous permet de calculer automatiquement vos segments RFM sur la base de vos données transactionnelles. La segmentation RFM vous permet de segmenter vos clients en fonction de leur comportement d'achat : date de dernier achat, fréquence d'achat et montant. C'est l'une des méthodes de segmentation les plus puissantes. Notre calculateur vous fera gagner un temps précieux dans la production de vos segments. Nous vous invitons chaudement à le télécharger, il est totalement gratuit.
L’analyse du ROI par campagne et par canal
Autre use case phare : l’analyse de la rentabilité des campagnes. En rapprochant les données media (impressions, clics, coûts…) aux données de ventes dans le data warehouse, on peut calculer finement le ROI de chaque campagne. Et au-delà du dernier clic, le data warehouse permet d’attribuer le crédit de chaque vente aux différents points de contacts ayant contribué à la conversion.
Cela permet in fine de retracer tout le parcours client cross-canal et d’identifier les leviers les plus performants et rentables, pour réallouer ses budgets en conséquence. Lire pour aller plus loin notre article sur les modèles d’attribution marketing.
La personnalisation à l’individu
Avec le data warehouse, on peut aussi pousser très loin la personnalisation, jusqu’à l’échelle de l’individu. En intégrant les données de navigation (pages vues, produits consultés…) et d’engagement (ouvertures d’emails, interactions social media…), on enrichit sa connaissance client à un niveau très fin.
En exploitant tout l’historique client dans le data warehouse, on peut atteindre le grand idéal du marketing : le bon message au bon moment à la bonne cible.
L’anticipation des tendances et des ventes
Un autre domaine où le data warehouse excelle est celui de la prédiction. Lorsque des algorithmes de machine learning sont appliqués à ses données historiques, vous pouvez détecter des patterns, construire des modèles et anticiper les tendances.
Un exemple ? La prévision des ventes, réalisée à un niveau très précis, qui permet d’optimiser les stocks et la supply chain. L’analyse des corrélations entre les données produits, les prix et les volumes de vente au fil du temps offre aussi l’opportunité d’optimiser une stratégie de pricing et de promotion. Vous pouvez aussi anticiper les risques de churn grâce à l’identification des signaux faibles d’attrition dans les données comportementales.
L’automatisation du marketing
Avec un data warehouse, on crée enfin les conditions de l’automatisation et de l’activation des données. En connectant ses outils d’execution (emailing, mobile, social, web…) au data warehouse, on peut déclencher des scénarios automatiques basés sur l’analyse des comportements et du contexte.
Par exemple, envoyer une offre de réduction sur le produit consulté mais non acheté dans les 24h, ou proposer un parcours d’onboarding adapté au profil après la création de compte. Bref, apporter systématiquement la meilleure réponse en fonction de chaque situation détectée dans les données.
Mettre en place un data warehouse pour ses données marketing
Convaincu de l’intérêt d’un data warehouse pour valoriser vos données marketing ?
Reste à savoir comment en déployer un.
Car un tel projet ne s’improvise pas. Il suppose de suivre une méthodologie rigoureuse et de faire les bons choix technologiques. Voici quelques bonnes pratiques pour mettre toutes les chances de son côté.
Les bonnes pratiques et étapes clés d’un projet data warehouse
Un projet data warehouse se déroule généralement en 4 grandes étapes :
- Définition des besoins : quels sont les use cases data prioritaires pour le marketing ? Quelles données sources faut-il intégrer ? Quelles sont les exigences en termes d’historique, de volumétrie, de rafraichissement ? Cette phase de cadrage est essentielle pour dimensionner son projet.
- Conception : il s’agit ici de modéliser son data warehouse (schéma des tables de faits et de dimensions) et de définir les processus ETL. L’enjeu est de trouver le bon équilibre entre performance et maintien de la richesse initiale des données.
- Construction : une fois le design validé, place à l’implémentation technique. Les principales tâches sont l’installation de l’infrastructure, le développement des jobs ETL, la création des schémas de données, les tests de charge et de performance.
- Déploiement : dernière ligne droite, qui inclut la migration des données et le basculement vers la nouvelle solution. C’est aussi le moment de former les utilisateurs finaux et d’intégrer le data warehouse à l’écosystème existant (outils de dataviz, CRM, etc).
Au-delà des aspects techniques, la clé du succès réside dans l’implication des métiers. Un conseil : intégrez les équipes marketing dès la phase de cadrage et tout au long du projet via des ateliers réguliers. Rien de pire qu’un data warehouse conçu hors-sol, sans prise en compte des réels besoins business.
Autre facteur critique : la qualité des données. N’hésitez pas à mener en parallèle un chantier data quality pour fiabiliser vos données sources, avec l’aide de data stewards. Sans données de qualité, votre data warehouse n’apportera pas la valeur voulue.
Discutons de votre projet
Besoin d'accompagnement à la conception et au déploiement de votre projet data ?
Prenons contactLes solutions technologiques principales du marché
Côté technologies, le marché des data warehouses est dominé par les géants américains :
- Amazon Redshift : pionnier du data warehousing dans le cloud, il s’appuie sur la puissance de l’infrastructure AWS. La plateforme est reconnue pour ses performances, sa scalabilité et son écosystème riche.
- Google BigQuery : plateforme Saas serverless aux performances impressionnantes avec son architecture « in-memory ». La solution est simple d’utilisation et propose un très bon rapport qualité/prix.
- Snowflake : la pépite du data warehousing dans le cloud. Ses points forts ? L’élasticité de son stockage et de son computing, son architecture sur mesure et sa facilité d’utilisation pour les métiers.
D’autres options existent comme Microsoft Azure Synapse Analytics (ex Azure SQL Data Warehouse) ou Oracle Autonomous Data Warehouse.
Critères de choix d’une solution adaptée à son contexte et ses besoins
Laquelle choisir ? Tout dépend de vos enjeux et contraintes spécifiques.
Voici les principaux critères à prendre en compte :
- La scalabilité : de quel volume de données avez-vous besoin aujourd’hui et à horizon 3 ans ? Privilégiez une solution qui montera facilement en puissance.
- L’élasticité : vos besoins en computing sont-ils fluctuants ? Assurez-vous de pouvoir ajuster vos ressources en fonction des pics de charge.
- La performance : quelle est la complexité de vos requêtes ? Quel temps de réponse attendez-vous ? Réalisez des POC pour éprouver les performances.
- L’écosystème : quels outils souhaitez-vous connecter (BI, dataviz, CRM…) ? Veillez à la compatibilité et aux possibilités d’intégration de la solution.
- Le pricing : quel est votre budget ? Comparez les modèles tarifaires (stockage, requêtes, licences) et faites des projections à 3 ans.
Pour faire le bon choix, rien ne vaut un benchmark basé sur vos données et des critères objectifs. Définissez une grille d’évaluation en fonction de vos priorités. Et surtout, faites-vous accompagner d’experts pour éviter les pièges d’un projet data warehouse !
Vous envisagez de déployer un Data Warehouse pour vos données marketing ? Contactez-nous !
Vous êtes désormais convaincu de l’intérêt stratégique d’un data warehouse pour valoriser vos données marketing. Vous avez pris conscience qu’au-delà de l’enjeu technologique, c’est votre capacité à exploiter pleinement vos données qui est en jeu pour booster durablement votre performance. Félicitations, vous avez franchi le premier pas essentiel : comprendre la nécessité d’agir dès maintenant !
L’étape suivante consiste naturellement à passer à l’action. C’est là que les choses se compliquent. Car il existe souvent un décalage important entre les principes théoriques et leur mise en œuvre concrète.
Comment s’y prendre pour déployer efficacement un data warehouse ? Quelles solutions privilégier ? Quelles bonnes pratiques adopter pour maximiser ses chances de réussite ?
C’est précisément notre domaine d’expertise.
Chez Cartelis, nous sommes des spécialistes reconnus du conseil opérationnel en data et CRM. Nous avons accompagné de nombreuses entreprises, tous secteurs confondus, dans la mise en place de leurs data warehouses. De la stratégie à l’implémentation, nous savons par où commencer, quels écueils éviter et comment accélérer les délais pour démontrer rapidement la valeur de votre projet.
Notre valeur ajoutée réside dans notre approche globale, à 360°. Nous sommes en mesure de dialoguer aussi bien avec vos équipes marketing que techniques. Nous assurons une passerelle essentielle entre vos enjeux business et les solutions technologiques. Surtout, notre priorité absolue est de vous rendre pleinement autonomes.
Nous ne nous contentons pas de délivrer des recommandations théoriques, nous montons concrètement en compétences vos équipes pour que votre data warehouse soit parfaitement opérationnel, pérenne et évolutif, y compris après notre mission.
Vous avez un projet Data Warehouse ? Parlons-en dès maintenant ! Contactez-nous pour échanger sur vos enjeux data et construire ensemble la feuille de route de votre projet.
Discutons de votre projet
Besoin d'accompagnement à la conception et au déploiement de votre projet data ?
Prenons contact