Composer des audiences fédérées dans Adobe Real-Time CDP et Adobe Journey Optimizer
Lors de nos échanges avec elle, notre clientèle nous a posé cette question : « Mon data warehouse peut-il faire office de plateforme de données client (CDP) ? »
Les entreprises cherchent par tous les moyens à gagner en efficacité, en réadaptant les investissements technologiques existants pour limiter les coûts et supprimer les technologies et processus redondants. De leur côté, les équipes IT et marketing entendent avoir toute latitude pour sélectionner les solutions technologiques appropriées compte tenu des impératifs à respecter.
Pour relever ce défi, Adobe a ajouté à Adobe Experience Platform une fonctionnalité de composition d’audiences fédérées, exclusivement conçue pour aider sa clientèle à composer des données pour différents cas d’usage. Avec cette nouvelle approche, la clientèle d’Adobe Real-Time CDP et d’Adobe Journey Optimizer peut désormais exploiter directement les données de ses partenaires en gestion de data warehouses pour enrichir ses attributs et ses audiences à forte valeur ajoutée, le tout sur une plateforme centralisée. Elle est ainsi en mesure d'intervenir sur des cas d'usage à l’échelle de l’entreprise, depuis la microsegmentation jusqu’à la personnalisation immédiate avec une activation à faible latence. Grâce à la composition d’audiences fédérées, la clientèle Adobe décide du type de données à utiliser et quand, et évite de dupliquer inutilement des jeux de données ou des schémas d’intégration.
Adopter une approche différente
Apparu dans l'univers de la gestion des données, le concept de "CDP composable" laisse supposer que les acheteurs de plateformes CDP se contentent d’utiliser une fine couche d’activation superposée au data warehouse en place. En tout état de cause, cette stratégie seule est loin d’être à la hauteur au vu des tentatives effectuées pour les appliquer aux cas d’usage en temps réel.
L’architecture composable correspond à une méthode d’élaboration de tech stack consistant à assembler divers composants pris isolément pour bâtir une solution complète, adaptée à la spécificité des besoins de l’entreprise. Elle se différencie des solutions intégrées clés en main, qui proposent un jeu complet de fonctionnalités conçues pour fonctionner nativement ensemble.
Pour plusieurs éditeurs de plateformes CDP, l'approche composable désigne la dissociation de services généralement inclus lors de l’achat d’une plateforme de données client. Ces derniers peuvent englober le chargement de données, la résolution d’identité, la création de profils, la segmentation ainsi que des fonctionnalités d’IA et de machine learning, sans oublier des destinations prédéfinies pour l’activation. Certaines offres de « CDP composables » poussent ce principe à l’extrême, se contentant de superposer une couche d’activation à un data warehouse existant, de sorte que les données puissent être exportées par lots pour des cas d’usage tels que des envois d’e-mails. À première vue, cette approche censée simplifier les schémas d’architecture semble être un bon choix, mais en y regardant de plus près, ses limites sont manifestes. L’activation des données, par exemple, n’est que l’une des pièces du puzzle : les data warehouses doivent disposer de leurs propres fonctionnalités de résolution d’identité et d’enrichissement des données pour que les marques puissent agir sur des données précises.
Les data warehouses d’entreprise sont optimisés pour le stockage à long terme des données, souvent relatives aux interactions client et à la clientèle elle-même. Ils sont un élément essentiel de la gestion des données first-party, les équipes IT y exécutant des requêtes SQL pour l’obtention d’insights et la création d’audiences, et les data scientists mettant à profit leurs jeux de données pour la modélisation et la Business Intelligence. Leurs workflows analytiques sont, dans bien des cas, essentiels au fonctionnement et à l’optimisation d’une activité. Néanmoins, ces systèmes ne répondent pas aux attentes lorsqu’il s’agit d’exploiter les données résidant dans les data warehouses d’entreprise pour les besoins des workflows d’interaction. Les latences d’accès aux jeux de données stratégiques deviennent des obstacles pour des équipes marketing tenues de déployer des expériences personnalisées en quelques secondes ou millisecondes.
Faire du temps réel un facteur déterminant
À partir du moment où votre site ou votre application reçoit une visite, vous devez interagir immédiatement avec la personne en question pour la guider dans son parcours. Sitôt un achat effectué, vous devez requalifier cette dernière ou la retirer du paid media afin de garantir une plus grande pertinence en préservant au maximum votre budget publicitaire et marketing. De même, si une personne mécontente contacte le centre d’appel, il est impératif que l’opérateur ou l’opératrice au bout du fil ait instantanément accès aux informations relatives à ses récentes interactions avec la marque, l’objectif étant de la fidéliser en continuant à tisser des relations durables avec elle. Il est essentiel de savoir à quel moment réduire ou cesser les communications marketing, par exemple, en fonction de la situation vécue par tel ou tel membre de la clientèle. Tous ces exemples de workflows d’interaction exigent un système à faible latence permettant d’exploiter les données client aux moments décisifs. Toute latence dans la qualification des audiences du data warehouse pourrait vous priver de l’opportunité de déployer l’expérience client appropriée.
Le CDP Institute définit une plateforme CDP comme « un pack logiciel créant une base de données client unifiée permanente, accessible aux autres systèmes ». Dépourvues de cette caractéristique majeure, les solutions "CDP composables" ne remplissent pas les conditions requises pour être considérées comme des CDP en tant que telles. Elles en offrent uniquement les fonctionnalités lorsqu’elles sont associées à un data warehouse. Cette approche présente plusieurs avantages : la facilité d’accès à des sources fiables d’informations via le data warehouse, la possibilité d’éviter d’avoir à copier les données sur de multiples systèmes et un coût de possession apparemment très faible. Malheureusement, les inconvénients qu'elle impose sont souvent peu considérés ou découverts trop tardivement.
- Si l’on s’évertue à réutiliser un data warehouse comme magasin de profils CDP, compte tenu des latences inhérentes au traitement et à l’exportation des données, il est difficile, voire impossible, de répondre aux attentes de personnalisation des responsables marketing et de la clientèle.
- Les applications en dehors du data warehouse exigent une copie des données. Certains éditeurs font valoir le « zéro copie de données », mais le fait est qu’un data warehouse seul n’est pas équipé pour gérer la totalité des cas d’usage, en particulier ceux qui sont tributaires de workloads en temps réel pour des interactions instantanées. Pour cela, nombre d'entreprises devront, en définitive, répliquer les données du data warehouse au profit des applications qui en ont besoin pour les appliquer aux différents cas d’usage. Malgré la promesse des éditeurs, une copie des données est toujours faite.
- Le coût total de possession doit englober tous les coûts induits par une approche orientée « CDP composable ». Il s’agit, concrètement, de prendre en compte les frais de data warehouse engagés pour le stockage à long terme de sources de données incrémentielles (les données d’évènement, par exemple, qu’une CDP standard ne conserverait que pendant une durée limitée) et le coût occasionné par l’extraction fréquente des données du data warehouse pour les cas d’usage axés sur les interactions client. La facture risque d’être lourde en raison des exportations depuis le data warehouse vers d’autres systèmes, particulièrement onéreuses lorsqu’elles sont récurrentes.
- Si les data warehouses sont destinés à collecter, gérer et analyser les données, ils doivent inclure d'autres fonctionnalités pour être assimilés à une CDP, notamment des outils d’enrichissement et de collaboration, des fonctions de gestion de profils, y compris la résolution d’identité, et une interface pensée pour les équipes marketing.
Une « CDP composable » exclusivement peut sembler un moyen bon marché de tirer avantage des investissements réalisés dans les data warehouses existants tout en activant les données vers leurs destinations, mais cette approche risque de se heurter aux contraintes auxquelles sont tenues les marques dans la gestion de leurs cas d’usage. En définitive, il faut concilier au mieux l’envie de valoriser au maximum l’investissement réalisé dans un data warehouse et les impératifs à observer en matière de latence et de workflow pour répondre aux attentes d’une clientèle en quête de personnalisation et d’expériences pertinentes. Les entreprises doivent mûrement réfléchir à leurs objectifs actuels et futurs en prenant cette décision. Investir aujourd’hui dans un agencement technologique qu’il faudra repenser demain est une démarche onéreuse, dont il convient de tenir compte dans le processus décisionnel.
Composer les données, et non l’application
Les applications Adobe Experience Platform, notamment Real-Time CDP et Journey Optimizer, sont conçues de A à Z pour prendre en charge des workflows d’interaction qui optimisent des expériences axées sur l’audience et l’instantanéité. Chacune d'entre elles fait figure de leader incontesté dans sa catégorie respective. La clientèle utilisant ces applications charge les données nécessaires à l’optimisation de ses cas d’usage dans le service de profil d’Experience Platform, qui tient à jour des profils exploitables actualisés en permanence. Tandis que les systèmes classiques et les « CDP composables » gèrent l’activation par lots, basée sur les audiences, Adobe suit un parcours d’activation dont l’initiative revient aux responsables marketing, les aidant à engager instantanément des interactions individualisées. Real-Time CDP a vocation à valoriser l’investissement réalisé dans un data warehouse en définissant, à partir des données qui y résident, un sous-ensemble de données exploitables pour les workflows d’interaction (sans qu’il s’agisse d’une copie de l’ensemble de son contenu). Par ailleurs, Journey Optimizer utilise nativement les mêmes profils et audiences pour l’orchestration et la diffusion d’expériences omnicanal personnalisées.
Les données sont omniprésentes dans les entreprises de toutes tailles. Issues de différents canaux, elles sont stockées dans des formats et sur des plateformes variés. L’essor des médias digitaux et des réseaux sociaux a amplifié le volume des données, se soldant par des cloisonnements qui entravent l’obtention d’insights pourtant décisifs dans les prises de décisions. Les plateformes CDP ont été pensées pour limiter le chaos des données, et les attentes à leur égard ont fini par dépasser la simple unification. Les marques entendent accéder aux données à partir de systèmes disparates pour les cas d’usage axés sur interactions client. La résidence, la redondance ou encore la minimisation des données ont obligé certaines entreprises à repenser le type de données à charger dans leur CDP.
Adobe introduit la composition d’audiences fédérées dans Experience Platform pour créer et accéder à des audiences dotées d’attributs à forte valeur ajoutée à partir de data warehouses d’entreprise qui, en enrichissant et en complétant les profils client en temps réel et les audiences d’Experience Platform, améliorent la segmentation, le ciblage, l’activation et le déploiement d’expériences client percutantes. Le recours à la composition d’audiences fédérées crée une base de données virtuelle, obtenue en reliant des bases de données distantes via des métadonnées. Cette approche simplifie l’accès, limite la duplication et améliore l’expérience des utilisateurs et des utilisatrices. Les équipes peuvent charger des jeux de données directement dans Experience Platform ou accéder à ceux résidant dans les data warehouses lorsqu’elles constituent des audiences pour les workflows d’interaction. Cette approche tire parti des investissements réalisés dans les data warehouses et des assets pour alimenter Real-Time CDP et Journey Optimizer. La composition d’audiences fédérées permet à la clientèle de conjuguer des fonctionnalités par lots et en temps réel dans tous les nouveaux cas d’usage décisifs :
- Segmentation d’audiences fédérées : une équipe peut créer une audience en faisant appel à l’interface de composition d’audiences, de type glisser-déposer, pensée pour les spécialistes marketing dans Real-Time CDP et Journey Optimizer. Pour ce faire, une requête doit être adressée au data warehouse. Les données sensibles sous-jacentes sont alors laissées dans le data warehouse sans les dupliquer, et un accès adapté est ménagé aux jeux de données indispensables.
- Enrichissement des audiences : les audiences constituées dans Real-Time CDP et Journey Optimizer peuvent être enrichies d’autres données d’entreprise afin d’améliorer le ciblage et la personnalisation. Qu’ils s’appuient sur des profils ou non, ces autres jeux de données ne seront pas conservés dans Adobe Experience Platform. Par exemple, une enseigne du retail complètera une audience composée d’internautes ayant effectué récemment des achats en ligne par une liste répertoriant ses principaux points de vente physiques. L’audience ainsi créée sera éligible à une offre promotionnelle cross-canal, valable sur Internet et en boutique.
- Enrichissement des profils : les équipes peuvent sélectionner, dans le data warehouse, les attributs de profil déterminants pour rendre les expériences instantanées indissociables des profils client exploitables dans Real-Time CDP et accessibles via Journey Optimizer. Ces points de données supplémentaires sont ensuite utilisables pour une segmentation en aval et une personnalisation déclenchées par des comportements d’évènements, selon l’action de l’utilisateur ou de l’utilisatrice et le cas d’usage côté client. Les attributs associés aux audiences fédérées seront ainsi mobilisables pour une segmentation et une personnalisation instantanées, au même titre que les autres attributs et signaux comportementaux retenus dans un profil client.
La composition d’audiences fédérées offre à la clientèle de Real-Time CDP et de Journey Optimizer la faculté de décider du type de données à utiliser et quand, et lui évite de dupliquer inutilement des jeux de données ou des schémas d’intégration. Il s'agit là d'une association inédite entre une approche fédérée au service de l'utilisation de données d'entreprise permettant de sélectionner précisément des audiences et des attributs à forte valeur ajoutée. Elle se combine à un système optimisé pour garantir des interactions cross-canal instantanées. Résultat : des transferts de données moindres, mais aussi de nouvelles perspectives ouvertes aux audiences et attributs à forte valeur ajoutée, gage d’une activation à faible latence sur l’ensemble des canaux.
Parfois, une solution semble trop belle pour être vraie, et il faut alors se méfier. L’approche exclusivement orientée « CDP composable » est loin de répondre aux attentes de la clientèle et des responsables marketing pour les cas d’usage à faible latence et la personnalisation à l’instant t. Au lieu de s’évertuer à composer une application, les marques devraient s’attacher à composer leurs données afin de rendre accessibles et exploitables les jeux de données indispensables à leurs cas d’usage. Grâce à la composition d’audiences fédérées dans Real-Time CDP et Journey Optimizer, les marques bénéficient de l’autonomie nécessaire pour décider des données à conserver dans tel ou tel système, en demeurant parfaitement aptes à mettre en œuvre les cas d’usage orientés interactions et à améliorer les expériences client.