À l’ère du Big Data, du Data-Driven Marketing et de la synergie entre les points de contact physiques et digitaux, la question de la gestion de l’information et de l’intégration des données joue un rôle de plus en plus crucial.
Selon les données publiées par leObservatoire Big Data du Politecnico di Milano, en 2021, 78 % des grandes entreprises italiennes ont adopté des stratégies d’intégration de données, mais, parmi ceux-ci, Seuls 18 % ont pu tirer pleinement parti de ces stratégies, étant compétent et proactif, non seulement pour protéger et maintenir l’intégrité de ces données, mais aussi pour savoir tirer pleinement parti de la Richesse d’informations.
C’est en effet précisément sur ce dernier aspect que se joue le jeu de la transformation digitale et de l’amélioration de l’expérience client, qui est l’un de ses piliers fondateurs.
Mais, comme nous l’avons vu à partir des données, ce n’est pas toujours facile : l’intégration et la gestion de données hétérogènes, provenant de sources multiples, est un défi quotidien : cela nécessite des professionnels formés, des solutions technologiques à la hauteur de la tâche et un management prêt au changement.
L’intégration des données : la clé du marketing omnicanal
Le terme « intégration de données » fait généralement référence au processus de fusion et d’intégration de données provenant de sources multiples.
Il peut inclure plusieurs phases allant de la collecte des données, à leur normalisation et à leur cartographie jusqu’au traitement par des systèmes complexes qui visent à rendre ces données facilement compréhensibles pour ceux qui y accèdent.
Le principal avantage d’une stratégie d’intégration de données réside dans la possibilité de construire une vue à 360° du client, complète, sans ambiguïté et à jour, point de départ de stratégies marketing efficaces visant à personnaliser l’expérience client dans une perspective omnicanale.
Des informations provenant de sources multiples, mais quelles données spécifiquement ?
Habituellement, lorsque nous parlons d’intégration de données, nous faisons généralement référence à cinq types de données différents :
- données machine-to-machine : il s’agit notamment des données générées à la suite de l’interaction entre des appareils électroniques ;
- les données de personnes à machines : il s’agit de données générées par l’interaction entre les personnes et les appareils électroniques (par exemple, les données concernant les achats en ligne) ;
- les données de personne à personne : il s’agit d’informations qui sont générées par l’interaction entre les personnes et qui concernent donc des canaux plus spécifiques tels que les réseaux sociaux, les blogs, les forums ;
- les données d’administration publiques : il s’agit notamment des données présentes dans les bases de données publiques et donc disponibles sans aucune restriction ;
- Données d’entreprise : il s’agit des données trouvées dans les bases de données et les entrepôts de données d’entreprise.
Améliorer les processus décisionnels, développer des stratégies visant à renforcer son avantage concurrentiel : les données, si elles sont bien exploitées et analysées, représentent aujourd’hui une véritable mine d’or pour les entreprises, mais il est nécessaire d’adopter le bon état d’esprit.
Data Lakes et entrepôts de données : des silos à l’intégration
Si autrefois chaque département et fonction métier collectait des données au sein de référentiels distincts difficiles à connecter les uns aux autres, aujourd’hui cette approche semble dépassée et de nombreuses entreprises ont montré des signes d’ouverture vers des modèles permettant l’intégration de données dans des environnements uniques.
Dans le contexte de l’intégration des données, nous faisons généralement référence à deux modèles et approches de stockage distincts qui peuvent facilement coexister.
Regardons-les en détail.
- Entrepôts de données : Il s’agit de systèmes de stockage pour de grandes quantités de données provenant de sources multiples. Ici, les données sont structurées et normalisées afin de les mettre à disposition des différentes fonctions métiers grâce à des bases de données relationnelles qui permettent des requêtes et des recherches plutôt articulées. Les données, cependant, dans ce cas, ne sont pas mises à jour en temps réel.
- Lac de données : dans ce dernier cas, les données sont collectées et stockées, au moins dans un premier temps, dans leur format d’origine. Les lacs de données permettent, précisément parce qu’ils conservent les données dans leur format d’origine, de collecter de grandes quantités de données.
Et si l’accent était mis sur le client et son parcours client ?
Intégration de données et Customer Data Platform : la centralité de l’utilisateur
Abordant la question de l’intégration des données, ils ne pouvaient manquer de se référer à la Customer Data Platform.
Dans de nombreux articles précédents, nous avons exploré ses caractéristiques et ses particularités également par rapport à d’autres solutions offertes par l’univers martech ; dans le domaine de l’intégration des données,
Une plateforme de données clients est certainement l’une des solutions technologiques les plus performantes pour collecter et normaliser les données relatives aux clients et aux utilisateurs, provenant de sources multiples.
Collecte et normalisation des données dans un référentiel unique, mais ce n’est pas tout : la richesse représentée par les données utilisateurs peut, dans ce cas, être exploitée au maximum, grâce à la possibilité de mise en place Profilage et segmentation efficaces de votre audience et, par conséquent, Personnalisation de l’expérience client en ligne et hors ligne.
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