Construire une stack MarTech efficace demande de gérer complexité, qualité des données, identité et consentement, tout en intégrant l’IA avec pragmatisme. Voici les clés pour y parvenir, validées par des experts du secteur lors de la conférence MarTech 2025.
3 principaux points à retenir.
- Centralisez la gouvernance, pas forcément les outils pour garder agilité et modularité.
- Collectez le consentement dès la capture et accompagnez-le d’identités canoniques pour éviter les doublons.
- Valorisez les données non structurées et construisez une couche sémantique exploitable par IA et humains.
Pourquoi la complexité est-elle le premier défi de votre stack MarTech ?
La complexité au sein de la stack MarTech, c’est un secret de Polichinelle : elle s’insinue chez chaque marketer éclairé. Pourquoi ? Tout réside dans le tumulte perpétuel des règles de confidentialité qui, tel un jeu de dominos, font vaciller la manière dont nous orchestrons nos données. Avec l’IA qui se déploie à une vitesse vertigineuse, il ne suffit plus d’engranger des outils. Non, mes amis, il s’agit d’opérer une réorganisation en profondeur de nos données et de nos intégrations.
Prendre l’exemple de CBIZ, ce géant du B2B qui n’hésite pas à jongler avec plus de 300 services, illustre parfaitement ce casse-tête. Un instant, vous vendez des services fiscaux à de grands groupes, et le suivant, vous tentez de capter l’attention de Kyle, le guide kayak. La disparate des audiences implique une gestion multi-systèmes où chaque source de données semble vouloir se tirer une balle dans le pied. La question se pose alors : l’un des systèmes est-il suffisamment bon pour que l’IA puisse déployer toute sa magie sans que cela ne ressemble à un numéro de cirque ?
Entre nous, vous avez de la data partout, mais rien de vraiment clair ? Un expert data analytics engineering comme moi peut tout connecter. On attaque quand ?
Dans ce monde en perpétuelle mutation, la recherche de la perfection des données, un objectif légitime, peut rapidement devenir une quête désespérée. Pourquoi ? Parce que, comme le souligne Florian Delval, « le coût d’une propreté excessive ne bougera pas forcément les lignes de l’entreprise. » Plutôt que de poursuivre une chimère, concentrez-vous sur le bon sens : il s’agit d’atteindre un niveau de qualité « suffisamment bon ». Tirez parti des données non structurées, telles que les retours clients ou les conversations, que l’IA peut extraire avec brio.
En somme, il est impératif d’approcher la construction de votre stack non pas comme une pyramide figée, mais véritablement comme un écosystème flou en constante évolution. Si une chose est sûre, c’est que la complexité n’est pas le problème ; c’est notre capacité à en sortir victorieux qui déterminera notre succès. Dire qu’il faut embrasser ce changement tout en garantissant une gouvernance des données robuste est un cliché, mais c’est aussi ce qui nous permettra de construire un avenir plus intelligent et respectueux de la confidentialité des utilisateurs. Pour aller plus loin, consultez cette ressource.
Comment garantir une qualité de données ‘assez bonne’ pour exploiter l’IA ?
La quête de la qualité parfaite des données, avouons-le, est un mythe. Dans le monde trépidant du marketing technologique, s’acharner à atteindre l’excellence à 100 % peut rapidement devenir une course sans fin. À la MarTech Conference, plusieurs experts ont décrit une approche beaucoup plus pragmatique : viser plutôt une qualité de données ‘assez bonne’ suivant des cas d’usage définis. Prenons un exemple concret. Imaginez avoir assisté à un événement, enthousiaste, pour recevoir le lendemain un mail incorrect : « Désolé, vous n’avez pas pu vous rendre à… » Pas idéal, hein ? Cet écueil souligne à quel point il est crucial d’adapter les communications à la qualité réelle des données disponibles.
Jackson, directrice de la génération de la demande chez CBIZ, a partagé comment ils luttent avec des données disparates. « Quand on lit les données de différents systèmes, il y a un véritable travail de transformation à faire », explique-t-elle. Plutôt que de s’accrocher à une version unifiée et parfaite des données, il faut accepter que parfois, le chaos fait partie du processus. Ce concept de travail en cours n’est pas une excuse, mais un appel à la lucidité : il est essentiel de s’adapter sans cesse aux imperfections et de concevoir des messages qui tiennent compte de cette réalité.
En intégrant des données non structurées, comme des transcriptions d’appels ou des avis clients, on ouvre la porte à des opportunités d’analyse inédites, celles que l’IA peut explorer. La puissance des algorithmes actuels réside dans leur capacité à traiter ces informations moins ‘propres’ et à en extraire des insights précieux. Les consommateurs parlent de plus en plus en langage naturel, et ces données peuvent nous éclairer sur leurs véritables souhaits et besoins. Pourquoi ne pas tirer parti de cette richesse ? Vous pouvez découvrir plus sur les données et l’IA dans un article approfondi sur le sujet ici : ici.
Adopter une attitude plus flexible et pragmatique par rapport à la qualité des données favorise non seulement l’acceptation, mais fait également avancer l’exploitation de l’IA. En fin de compte, c’est cette agilité qui permettra de transformer des données, même imparfaites, en informations significatives et exploitables.
Quel est le véritable centre d’une stack MarTech moderne ?
Le débat sur le centre d’une stack MarTech moderne, traditionnellement dominé par des concepts comme CRM, CDP ou Data Warehouse, est désormais un vestige d’un passé révolu. Pourquoi ? Parce que, dans un paysage numérique en constante évolution, cette notion de centre unique s’efface au profit d’une mosaïque de domaines produits modulaires. En d’autres termes, nous n’avons plus un pilier central, mais une série de pièces de puzzle à assembler intelligemment.
Cette décentralisation présente des avantages indéniables. D’un côté, elle permet une plus grande flexibilité. Les entreprises peuvent choisir des outils qui répondent spécifiquement à leurs besoins sans se sentir coincées par un système rigide. Cela signifie également que l’innovation peut se produire à un rythme plus rapide, chaque domaine étant en mesure de s’adapter et d’évoluer indépendamment. Toutefois, cette flexibilité a son revers. La gouvernance centrale devient une nécessité. Sans une ligne directrice solide, les informations peuvent rapidement devenir des silos, rendant l’activation des données moins efficace.
Un autre défi est lié à la gestion des identités canoniques dans un environnement éclaté. Prenons l’exemple d’Expedia. Dans un contexte où les consommateurs naviguent entre divers canaux (application, navigateur, connecté ou non), le suivi des utilisateurs devient un casse-tête. Quand un client change d’entreprise, il apparait comme un nouvel individu dans le CRM, ce qui complique la personnalisation des offres. Pour contrer cela, des systèmes comme les CDP (Customer Data Platforms) peuvent unifier les profils, mais uniquement si les entreprises s’accordent sur les éléments d’identité clés à suivre, qu’il s’agisse d’adresses email ou d’identifiants de fidélité.
Ainsi, le véritable défi n’est pas tant de définir un centre pour notre stack MarTech, mais de comprendre comment chaque pièce de ce puzzle interagit. L’idée est de construire un cadre d’organisation qui puisse assurer cette modularité, tout en garantissant la cohérence et l’intégrité des données. Au final, il s’agit de fusionner divers domaines produits pour créer une solution robuste et adaptable, capable de répondre aux besoins changeants des clients, mais toujours sous un gouvernement centralisé. Pour explorer plus en profondeur ces enjeux, consultez cet article sur le MarTech Stack.
Comment gérer l’identité, les doublons et le consentement efficacement ?
Les problématiques d’identité, de doublons et de consentement ? Ah, la joyeuse galère dans laquelle se débattent toutes les entreprises modernes ! Que vous soyez une startup en plein essor ou un mastodonte de la tech, vous avez forcément ressenti ce besoin pressant de clarifier les identités de vos clients. Le hic, c’est que s’appuyer uniquement sur un CRM ou un MAP, c’est comme vouloir construire un château de sable sous la pluie : ça fait joli un moment, mais la réalité finit toujours par tout ruiner. On parle ici de systèmes qui, s’ils ne sont pas connectés, agissent comme des silos. Comment espérer créer une vue unique sur le client si vos outils ne parlent pas entre eux ?
Les warehouses de données et les Customer Data Platforms (CDP) viennent en renfort dans cette bataille. Imaginez un instant que l’intérieur d’un restaurant soit aussi chaotique que vos données. Des serveurs s’empressent, certains clients se disputent l’attention, et tout le monde veut donner des commandes. Grâce à ces outils, vous pouvez poser des clés communes — adresses, identifiants — permettant ainsi une orchestration fluide des contacts et une réduction des doublons. Après tout, rien n’est plus frustrant qu’un email d’invitation à un événement, alors que vous aviez déjà assisté à celui-ci. Cela crée non seulement de la confusion, mais nuit également à la réputation de vos marques.
Et qu’en est-il du consentement ? Le consentement ‘by design’ est désormais une exigence, non une option. Il doit être intégré directement au moment de la collecte des données, comme mettre une cerise sur un gâteau. En impliquant le client dans ce processus, vous construisez une relation de confiance essentielle. Si vous commencez à envoyer des textos intempestifs alors qu’il est en pleine pratique de football, attendez-vous à ce qu’il réagisse. Personne n’aime être harcelé en pleine activité !
La fragmentation multi-canal, qui concerne tous les aspects du parcours client, complique encore la situation. Un consommateur peut interagir avec votre marque via une appli mobile, un site web, ou même sur les réseaux sociaux. Les incohérences dans les données collectées à travers ces points de contactnaissent alors, créant un casse-tête pour le service marketing. Ce n’est pas juste un défi technologique, c’est une véritable crise de l’intégrité des données. Pour améliorer cette situation, il est imperative d’établir une communication claire et efficace entre les différents canaux, tout en gardant le client au centre de cette démarche. Un client heureux est un client fidèle.
Quel usage pragmatique faire de l’IA dans votre stack MarTech ?
L’IA, cette promesse technologique qui brille de mille feux – justement parce qu’elle offre tant de possibilités – ne doit jamais être utilisée à l’aveugle. Son intégration dans votre stack MarTech nécessite un ‘pourquoi’ clair, axé sur des cas d’usage mesurables. Pourquoi ? Parce qu’une IA qui ne répond pas à une intention précise risque d’être un gouffre à ressources plutôt qu’un vecteur de valeur.
Considérez les couches sémantiques, par exemple. Elles permettent à l’IA d’interpréter l’intention derrière les requêtes de façon fluide, sans les rigidités de schémas préétablis. Imaginez un utilisateur qui ne recherche pas simplement un produit, mais une solution à un problème. C’est ici que l’IA, en mettant en œuvre un traitement du langage naturel, intervient pour délivrer des recommandations réellement pertinentes. N’y a-t-il pas un monde entre celui où l’on propose un produit par défaut et celui où l’on répond à un besoin spécifique ?
Un autre domaine de prédilection pour l’IA réside dans l’analyse des données non structurées. Les avis clients, les retours sur les réseaux sociaux, ces moutons noirs de l’analyse de données, peuvent être exploités pour identifier des tendances et des intentions implicites. Je parie que vous avez déjà eu des retours clients qui, au-delà de leur simple contenu, ont révélé des insights précieux ? L’IA vous aide à le faire de manière systématique et donc évolutive.
Cependant, il ne faut pas perdre de vue certains écueils. Les hallucinations de l’IA, par exemple, sont bien réelles. Plutôt que de servir de substitut au jugement marketing, l’IA doit être pensée comme un assistant performant. Prenez garde à ce que cette technologie ne devienne pas un paravent pour des décisions non fondées.
Pour piloter vos expérimentations IA intégrées à votre stack, voici quelques conseils : commencez par des essais réduits qui respectent à la fois le consentement des utilisateurs et la qualité des données. Gardez toujours un œil sur l’impact mesurable de chaque fonctionnalité introduite. Assurez-vous que l’intégration ne se transforme pas en cas d’école d’inefficacité.
Si vous souhaitez approfondir le sujet, un article intéressant à lire est disponible ici. Un regard avisé sur comment faire en sorte que l’IA serve véritablement votre stratégie MarTech, plutôt que de devenir un serpent de mer qui vous entraîne dans des sables mouvants.
Comment construire une stack MarTech agile, respectueuse et performante ?
Construire une stack MarTech puissante n’est pas une course à l’outil ultime, mais un travail d’équilibriste entre modularité, qualité des données et respect des clients. La clé réside dans une gouvernance centrale claire, un consentement collecté à la source, des identités consolidées et une exploitation intelligente du potentiel de l’IA – notamment sur les données non structurées. Cette approche garantit que votre stack évolue au rythme des changements sans perdre en pertinence ni en respect envers vos utilisateurs, ce qui reste la vraie promesse de la transformation numérique.
FAQ
Pourquoi la qualité des données est-elle cruciale pour l’IA en MarTech ?
Comment centraliser la gouvernance sans rigidité dans la stack ?
Quel rôle joue le consentement dans la collecte des données ?
Pourquoi n’y a-t-il plus un centre unique dans une stack MarTech ?
Comment l’IA peut-elle exploiter les données non structurées ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, expert en Web Analytics, Data Engineering et IA générative, accompagne depuis plus de dix ans des entreprises dans la structuration robuste et conforme de leur infrastructure data. Fondateur de webAnalyste et Formations Analytics, il combine savoir-faire technique et pédagogie pour déployer des stacks marketing automatisées, efficaces et respectueuses du RGPD à travers la France et la francophonie.