Expérience client : différences et cas d’usages des Datalakes et des Customer Data Platforms

L’expérience client est devenu le principal élément différenciateur dans l’acte d’achat. Une expérience client unifiée et sans friction serait même plus importante que le prix ou le produit.

Le parcours client s’appuie sur de plus en plus de points de contacts, de canaux, d’écrans… Et pour créer une expérience unifiée, il est important de disposer de données unifiées. Deux grands choix technologiques sont accessibles aux entreprises pour gérer ces données multiples : les datalakes ou les customer data platform. Souvent opposées, ces deux solutions peuvent en fait être complémentaires. Oracle dresse dans ce livre blanc un panorama complet de leurs avantages respectifs, et de leurs différences.

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Les data lakes peu adaptés au pilotage en temps réel de l’expérience client

La technologie data lake apparaît en 2010 et permet de centraliser toutes les données brutes, semi structurées et structurées, pour des analyses et des modélisations. Les entreprises lancent généralement des data lakes pour gérer l’ensemble des données à l’échelle globale de l’entreprise, sans usages métiers (marketing, CRM…).

Les data lakes représentent par ailleurs un coût conséquent et un investissement important de la part des équipes data, avec  notamment un gros travail de mapping des données. Concrètement, les data lakes sont utiles pour des analyses a posteriori, mais peu adaptés pour piloter l’expérience client en temps réel.

Les data lakes manquent aussi d’intégrations natives avec d’autres plateformes de gestion de l’expérience client, et ne sont pas pensés, par exemple, pour se connecter avec un CRM ou des solutions marketing. Très utiles pour les équipes datas, les data lakes ne sont pas adaptés pour les professionnels du marketing, de la vente, ou de l’engagement.

Unifier les données avec une CDP ou une CIP

Une customer data platform permet d’intégrer en masse et en temps réel un champ étendu de données et de créer des relations et des règles entre ces données. Une CDP permet donc d’unifier les sources issues de différents silos autour d’une vision unifiée que l’on appelle un « golden record ». Ce golden record permet à tous le services de travailler une donnée client à jour en permanence.

Cette « base de données clients et prospects unifiée et accessible par et via d’autres systèmes » permet notamment aux équipes marketing de segmenter et d’adresser les clients et prospects.

Oracle va plus loin que l’offre des CDP du marché en proposant une CIP (customer intelligence platform) pour fédérer à la fois les applications issues du front office et du back office. Cette infrastructure permet de collecter, traiter, analyser, modéliser et redistribuer la donnée.

L’importance du duo data lakes + plateforme d’intelligence client

Dans la dernière partie de son livre blanc, Oracle revient sur l’importance d’associer les data lakes aux CIP. Les deux solutions ne sont pas antagonistes, mais complémentaires.  Les data lakes ,souvent gérés par les services IT, ingèrent des données de façon massive à l’échelle de l’entreprise sans préconçu sur l’utilisation qui en sera faite. Les CIP vont de leur côté collecter et unifier en temps réel les données first, second et third party et opèrent différents traitements de qualification des données.

Il est ainsi possible d’allier les 2 systèmes, notamment en intégrant dans votre CIP des données qui sont déjà disponibles et centralisées dans un data lake. Et à l’inverse, vous pouvez exporter en temps réel les données de votre CIP vers tout autre système dont votre data lake. Tous les outils de reporting et d’analyse pris en charge par le data lake sont maintenus et se voient enrichis par les capacités de modélisation d’une CIP qui est orientée sur l’analyse des comportements clients.

Pour en savoir plus sur le sujet, vous pouvez télécharger le livre blanc ci-dessous.

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