Qu’est-ce que l’orchestration des données de clients ?

L’orchestration des données client est le processus de combinaison, de coordination, de vérification et de connexion des données collectées à partir de diverses sources et canaux. Il s’agit notamment de stocker ces données dans un système qui les rend accessibles. Certains outils d’orchestration des données de clients peuvent analyser les données à des fins d’analyse, et même agir sur ces informations en temps réel.

L’orchestration des données client est une question d’harmonie. Au fur et à mesure que les clients interagissent avec les marques par différents canaux, publicités ou campagnes, ils créent constamment des points de données, comme des notes de musique de différentes hauteurs. Quelque chose doit synthétiser ces notes variables, et c’est là que le système d’orchestration des données d’une marque entre en jeu. En orchestrant une symphonie de sources, une relation harmonieuse entre une entreprise et ses prospects et clients émerge.

Comment fonctionne l’orchestration des données de clients ? Pour être efficaces, les systèmes d’orchestration des données doivent capturer des données provenant de plusieurs emplacements, les combiner et les organiser, puis les analyser eux-mêmes ou les connecter à des outils d’analyse de données. Et tout cela doit se faire en temps réel. Comme un concert bien mené, le résultat devrait être une pile de données moderne et bien conçue, accessible à divers autres outils et utilisateurs de l’entreprise. Lorsque l’orchestration de vos données de clients fonctionne, c’est de la musique aux oreilles de votre marque.

L’orchestration des données client est un terme relativement nouveau. Au fur et à mesure que numérique engagement se développait, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur des entreprises, le besoin de connecter des systèmes de données cloisonnés et disparates s’est également développé. Sans entrer dans le vif du sujet, les pratiques manuelles que les ingénieurs avaient développées pour y parvenir prenaient beaucoup de temps et n’étaient pas tout à fait efficaces. Les ingénieurs ont donc développé des outils pour automatiser ce travail, augmentant ainsi la vitesse, la précision et l’efficacité de la connexion des données.

Les silos de données peuvent se produire dans toutes les entreprises pour toutes sortes de raisons. Quel que soit l’outil que vous utilisez, qu’il s’agisse d’un système de gestion de contenu, d’un gestion des relations client ou d’un portail interne, il s’agit d’une silo potentielle. Lorsqu’il s’agit de marketing, des silos peuvent exister entre les équipes internes et externes, les systèmes internes et externes. Il y a aussi la question des canaux. Vous voulez que les données de votre site Web s’harmonisent avec vos données d’e-mail, sans parler des données en magasin, des événements et des médias sociaux.

Les plateformes d’orchestration des données font tomber les murs et connectent les silos, créant ainsi un flux de données moins fragmenté et facile d’accès. Parallèlement à la croissance de la technologie cloud, les ingénieurs ont développé des approches d’orchestration des données basées sur le cloud pour optimiser l’infrastructure cloud.

Les plates-formes d’orchestration des données, telles qu’une données de clients plate-forme (CDP), réduisent également la nécessité pour les ingénieurs et les data scientists de gérer manuellement la collecte et la transformation des données. Cela signifie qu’il n’y a plus de processus manuels de données par lots du jour au lendemain qui ont tendance à encombrer le flux de travail et à provoquer un appel matinal grincheux au service IT.

Avec la bonne plate-forme d’orchestration des données, la séquence de création d’un workflow d’orchestration des données peut être décomposée en cinq étapes simples.

1. Connexion : connectez autant de sources de données que possible à votre plate-forme d’orchestration des données, probablement une CDP. Ces sources peuvent inclure des données provenant d’engagements se déroulant en magasin, sur un site Web, avec le service client, sur des plateformes publicitaires, des programmes de fidélité par, sur des applications mobiles, des appareils portables ou tout appareil IoT. Les données doivent être fiables, correctement structurées et préparées avant d’être déplacées par un système. Il s’agit notamment de vérifier l’intégrité et l’exactitude, d’appliquer des étiquettes et des désignations appropriées ou d’améliorer les nouvelles third-party data avec des informations base de données existantes.
2. Consolider : consolidez les données cross-canal et cross-device dans une vue en temps réel d’un client. Les CDP, par exemple, peuvent déployer des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour définir pertinent les données et les connecter.
3. Nettoyer : supprimez les anciennes pistes, purgez les enregistrements en double ou corrompus et mettez à jour les informations obsolètes.
4. Créer : une CDP agrège toutes les données, y compris les third-party data, relatives à la même personne pour créer un vue unique du client, ce qui permet d’avoir une meilleure connaissance du client.
5. Analyse client : c’est là qu’une excellente CDP peut vraiment briller : en identifiant les tendances et en faisant émerger des informations. Les CDP peuvent traiter des données provenant des médias sociaux, du Web et d’autres sources pour déterminer quels produits plaisent à des segments de clientèle propres.

Les clients ont évolué pour adopter le omnicanal expérience. Leurs parcours d’achat peuvent les inciter à s’engager dans la présence médiatique des médias sociaux d’une marque, les conduisant au site Web de la marque et éventuellement à un magasin physique. Les clients peuvent également s’inscrire à une newsletter, déplacer des achats potentiels dans un panier online et parler à un agent par téléphone.

Ces points de contact génèrent des données. Si les marques peuvent assembler ces données, elles obtiennent un aperçu approfondi des désirs et des besoins d’un client, qu’elles peuvent ensuite utiliser pour piloter le parcours futur du client. Une bonne plate-forme d’orchestration transforme les utilisateurs anonymes en utilisateurs connus.

Une fois que les marques connaissent les utilisateurs, elles peuvent commencer à offrir de la pertinence à chaque étape du parcours. Selon McKinsey’s Next in Personalization 2021 Report, les entreprises qui excellent dans personnalisation peuvent s’attendre à générer 40 % de revenus en plus que les entreprises qui offrent une expérience client moyenne. Lorsque les prospects et les clients reçoivent de la valeur et de la pertinence dans chaque expérience, ils veulent donner aux marques leur entreprise.

Un système de combinaison et de canalisation des données à utiliser est la meilleure option pour les entreprises disposant de plusieurs systèmes de données. Au fil des ans, les entreprises peuvent accumuler un ensemble d’outils en constante évolution, parfois avec des protocoles et des langages informatiques différents.

Les données technologie subissent des changements majeurs tous les trois à huit ans, selon Alluxio. Cela signifie qu’une entreprise de 21 ans peut avoir utilisé jusqu’à sept systèmes de gestion de données différents par depuis sa création, avec des données éparpillées dans chacun d’eux.

En connectant et en activant les données, les CDP augmentent la compréhension. Des données cohérentes et connectées permettent des engagements significatifs à la fois au sein de l’entreprise et avec les prospects et clients de l’entreprise. La bonne CDP créera une vue unique de chaque client, augmentant les taux de conversion et réduisant même les dépenses de publicité au fil du temps. Le bon outil d’orchestration des données, tel qu’une CDP robuste, facilitera également grandement la gouvernance et la conformité des données.

Cependant, comme le souligne David Raab, directeur de l’Institut CDP, toutes les CDP ne sont pas créées de la même manière. Ils diffèrent par les types de données qu’ils ingèrent, la façon dont ils unifient les identifiants des clients, l’assistance qu’ils fournissent pour les mises à jour et les requêtes en temps réel, et des capacités tels que la machine learning, la segmentation, la sélection des messages et la gestion des campagnes.

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