Les fondamentaux d'un RCU

Bien souvent le monde du marketing n’est pas avare d’acronymes. Nous nous intéressons aujourd’hui au Référentiel Client Unique (RCU, SCV pour Single Customer View en anglais) et à son rôle prédominant pour les entreprises souhaitant innover dans l'utilisation de leurs données clients.

1.      Complexification des systèmes d’information, explosion des volumes de données : ce qui a changé

En 2021, il n’est pas rare que les grandes entreprises comptent plusieurs dizaines de systèmes hébergeant leurs données clients. [SB2] Parmi les principales sources, on retrouve les classiques ERP, les plateformes e-commerce, les centres d’appel, la facturation client, mais aussi les outils de gestion logistique, les programmes de fidélité… Pour une entreprise B2C disposant d'un nombre conséquent de clients (de l'ordre du million), les signaux à collecter peuvent typiquement se chiffrer en milliards, dispersés dans l'entreprise, et qui restent à exploiter, pas uniquement par les équipes de data science, mais aussi par le marketing, le service client...

A ce silotage extrême de la donnée client s’ajoutent trois tendances de fond :

-       La place de plus en plus importante prise par la règlementation des droits utilisateurs (RGPD), et les contraintes que cela implique sur la pratique des équipes, marketing par exemple.

-       L’importance croissante du machine-learning au sein des entreprises souhaitant mettre en place une vraie politique d’innovation autour des données.

-       La nécessité de collecter et d’exploiter cette donnée en temps réel, pour personnaliser autant que possible l’expérience client.

Pendant un temps, les CRM ont tenté de répondre à ces enjeux en couvrant les problématiques proches de leurs fonctionnalités historiques. Mais à l’heure du big data, les usages du CRM ne sont souvent plus totalement adaptés, notamment pour l’ingestion des données ou encore la captation des signaux faibles (abandon de panier, affichage publicitaire…). Ils peinent donc généralement à répondre aux derniers enjeux, en se cantonnant à des use cases limités d’un point de vue marketing notamment(synchronisation call-center et gestion des opportunités par exemple). Aujourd’hui l’ambition du machine-learning oblige à d’une part s’assurer de consolider les données 1st-party pour pouvoir casser les silos entre les différentes sources de données, et d’autre part à faire en sorte que les équipes data-science puissent disposer des quantités nécessaires pour pouvoir établir leurs modèles et obtenir des résultats significatifs. Il faut pouvoir ensuite exploiter ces données, aussi bien pour l’exposition pure et simple que sur l’activation marketing.

2.      Le RCU, une architecture faite pour vos cas d’usages à gros volumes de données

Imaginez à présent que vous ayez une solution à même de centraliser toute votre donnée client, quelles qu’en soient les sources. Imaginez également que cette même solution puisse la segmenter, la réconcilier, l’exposer et l’activer. Ce serait l’occasion par exemple de :

-       De gagner en réactivité / Time to Market dans le lancement de vos nouveaux produits, digitaux ou pas. En effet, vous auriez la possibilité de savoir de façon précise et plus rapide ce que recherchent vos clients, et ce que vous pouvez lancer au plus vite pour répondre à leur demande.

-       De compléter avec une finesse complètement inédite vos analyses pour l’optimisation marketing et la personnalisation en temps réel de vos parcours clients.

-       De ne produire de l’analyse et des KPI que pour ce dont vous avez besoin, évitant les bases de données surchargées et la production d’indicateurs inutiles.

Cette solution, il se pourrait bien qu’elle se construise à partir du Référent Client Unique (RCU). Ceux-ci sont conçus pour agir comme un orchestrateur de la donnée client qui soit capable à la fois de remplir de manière indépendante certains use-cases (réunification, enrichissement, amélioration de la qualité des données), et même temps d'exposer la donnée à des systèmes plus spécifiques en temps réel (par exemple pour de l’activation). Fondamentalement, un RCU doit vous permettre la gestion d’un master data client le plus riche possible, en répondant à quatre prérequis :

Ø La capacité d’ingestion des données : pour pouvoir rassembler de grands volumes, dans des formats différents, tout en assurant la traçabilité des données.

Ø La réunification/réconciliation des données, qu’elle soit déterministe ou probabiliste

Ø La capacité à améliorer en continu la qualité des données, en effectuant soit certains retraitements seuls, soit en s’interfaçant avec des acteurs spécialisés (redressement d’adresses postales, geocoding…)

Ø L’exposition, soit dans des fichiers clients optimisés (selon les besoins des départements de l’entreprise), soit au service de systèmes existants, pour la création de valeur (vers des API ouvertes et à faible latence).

3.      mediarithmics, l’ADN technologique parfait pour des applications RCU avancées à grande échelle

Les fondamentaux techniques de mediarithmics se retrouvent aujourd’hui alignés avec ce dont vous avez besoin pour vos cas d’usage RCU :

-       Un moteur s’appuyant sur une base de données graphe polymorphe à haute performance et scalable, particulièrement adapté à la collecte, à la réconciliation multicritère, tout en offrant une souplesse absolue sur le type de données à collecter.

-       L’ouverture de la plateforme via API RestFull, et l’utilisation du standard GraphQL en font le candidat idéal pour s’interfacer avec les systèmes existants des grandes entreprises, et exposer la donnée aux systèmes clients.

-       L’architecture construite sur la base d’application « on top » du moteur vous offre une grande flexibilité, que ce soit en utilisant une des applications développées par mediarithmics (ex. CDP, DMP, marketing automation…), ou en développant les vôtres.

-       La capacité d’opérer en temps réel sur l’intégralité de la donnée, et ce sans compression ni données froides.

-       Une approche « privacy by design » complète, compatible nativement avec la RGPD, ou avec toute autre législation locale en vigueur.

Ce que nous vous proposons, c’est une solution intégrant les fondamentaux d’une infrastructure data pérenne, pour que vous soyez parés pour les changements imminents, comme pour ceux des années à venir.

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