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10 juil. 2024 | 11:00 - 12:00

CDP (Customer Data Plateform) : 8 cas d’usage indispensables

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Description

CDP (Customer Data Plateform) : 8 cas d'usage indispensables

Une Customer Data Platform (CDP) est une technologie qui collecte, agrège, organise et stocke les données clients provenant de multiples sources pour créer un profil client unique et persistant. Ce profil peut ensuite être utilisé par les entreprises pour améliorer l'engagement client, personnaliser les interactions et augmenter l'efficacité des campagnes marketing. Les CDP sont particulièrement précieuses car elles permettent une vision unifiée du client à travers tous les points de contact et canaux de communication.

Nous présenterons 8 cas d’usages permis par cette technologie et nous nous demanderons si la CDP est vraiment indispensable pour réaliser ces objectifs ou s’il est tout à fait possible de les atteindre avec sa suite de Cloud.

Exemples de cas d'usage rendus possibles par l'utilisation d'une CDP :

1- Personnalisation en temps réel : Utiliser les données en temps réel pour personnaliser les sites web et les applications mobiles en fonction des actions récentes de l'utilisateur, de ses préférences et de son historique d'achat.

2- Segmentation avancée : Créer des segments de clients détaillés et dynamiques basés sur des critères comportementaux, démographiques, et psychographiques pour cibler plus précisément les campagnes marketing.

3- Recommandation de produits : Proposer des recommandations de produits personnalisées sur les sites e-commerce en fonction des préférences individuelles et des comportements d'achat antérieurs des clients.

4- Optimisation du parcours client : Analyser le parcours client pour identifier les points de friction et les opportunités d'amélioration, permettant ainsi de créer une expérience utilisateur plus fluide et engageante.

5- Gestion du cycle de vie du client : Déployer des stratégies spécifiques pour chaque étape du cycle de vie du client (acquisition, engagement, rétention), en utilisant les insights générés par la CDP pour maximiser la valeur vie du client.

6- Automatisation du marketing : Intégrer la CDP avec des outils d'automatisation marketing pour déclencher des actions basées sur des événements spécifiques, comme l'envoi d'emails personnalisés après un abandon de panier.

7- Analyse prédictive : Exploiter les modèles d'analyse prédictive pour anticiper les comportements futurs des clients, tels que les risques de désabonnement ou les probabilités d'achat, afin de prendre des mesures proactives.

8- Amélioration de la fidélité client : Utiliser les données pour comprendre les préférences et les attentes des clients, permettant de concevoir des programmes de fidélité plus efficaces et personnalisés qui améliorent la rétention.


Quelle CDP choisir en fonction de ses objectifs et de son stack data actuel ?

Imagino, Segment, Treasure Data, Tealium, mais également SalesForce, Microsoft Dynamics 365, Adobe Experience Plateform ou SAP Customer Data, les solutions sont nombreuses ; quelle solution choisir, pour quels objectifs en fonction de quel environnement technologique & cloud ? Et pour quel coût ?

Atteindre les mêmes objectifs avec sa solution de cloud ?

Des outils d'intégration de données et d'analyse avancée, disponibles sur les solutions de Cloud, permettent de segmenter les audiences et de personnaliser les interactions, simulant les fonctionnalités d'une CDP. Exemple : en utilisant BigQuery en combinaison avec d'autres outils Google, tels que Google Analytics, Google Tag Manager, et Firebase, les entreprises peuvent unifier, analyser et activer les données clients sur Google Cloud Plateform. Dès lors la CDP est-elle indispensable, peut-on se contenter de sa solution de Cloud en ajoutant quelques développements ?


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