Le cabinet BearingPoint accompagne les entreprises dans la transformation de la gestion de leur relation client. Nous proposons un accompagnement de bout en bout, de l’analyse et la conception à la mise en œuvre et l’assistance après la mise en service. Depuis 2019, nous avons vu émerger une tendance forte d’adoption des pratiques et outils de Customer Data Platform (CDP), avec pour objectif d’optimiser l’expérience et la gestion de la relation client à chaque point de contact. Salesforce, leader mondial des solutions de gestion client, a placé cette thématique au centre de son dernier Dreamforce. Data Cloud illustre son ambition d’accompagner les clients dans l’exploitation optimale de leurs données, et se présente comme le socle sur lequel s’appuie l’ensemble des applications Salesforce, pour bâtir une véritable plateforme : Einstein 1.
Chez BearingPoint, nous démontrons au quotidien notre rôle de Trailblazer Salesforce ! Fort de cette expérience, notre équipe vous propose une lecture synthétique de ce qu'est Data Cloud et en quoi cette solution s’inscrit dans les enjeux actuels qui visent à placer l’expérience et la relation client au cœur de la stratégie d’entreprise.
Face à l’exacerbation de la concurrence, la gestion et l'utilisation efficace des données sont essentielles pour qui souhaite acquérir un avantage compétitif. Cependant pour de nombreuses entreprises, l’exploitation des données clients se révèle difficile. Dispersées, compartimentées voire obsolètes, moins de la moitié des données structurées et moins de 1% des données non structurées[1] sont utilisées activement dans la prise de décision, une sous-utilisation qui peut se révéler pénalisante et contreproductive pour les entreprises.
La plateforme de données client (Customer Data Platform : CDP) intervient pour résoudre ces problématiques et permet de créer un profil client unique à partir des points de contacts et origines multiples, telles que :
- Les données démographiques : les informations socio-économiques du client (nom, âge, genre, études, centre d’intérêt…)
- Les données transactionnelles : les actions commerciales online et offline menées par le client (achat, retour, abonnement, réservation, avis client…)
- Les données comportementales : les interactions digitales du client avec une entreprise (nombre de connexion, interaction sur les réseaux sociaux, téléchargement…)
- Les données produits : les informations relatives aux produits d’une entreprise (caractéristiques, prix, stock, …)
Une vue unifiée qui permet aux entreprises d'offrir des expériences personnalisées à leurs clients, de construire des relations durables et de stimuler la croissance de leurs revenus en autorisant la gestion de gros volumes de données clients.
Data Cloud est la réponse de Salesforce à cette problématique, en couvrant les fonctionnalités clés offertes par une CDP, mais également en apportant une intégration inédite entre les différents Clouds de Salesforce, permettant ainsi de développer des nouveaux cas d’usages. Dans cet article, nous présenterons les grands principes de Data Cloud et sa valeur ajoutée. Enfin, nous explorerons son intérêt auprès des entreprises qui souhaitent exploiter leurs données client pour obtenir un avantage concurrentiel.
Qu’est-ce que Data Cloud ?
Data Cloud est une nouvelle génération de Customer Data Platform (CDP), également appelée plateforme de données client. Une CDP est un système centralisé qui collecte, unifie, nettoie et enrichie les données clients issues de différentes sources (internes comme externes), et qui aide à la prise de décision dans l’activation d’opérations marketing et commerciales. Cette solution back-office est un atout pour les entreprises qui souhaitent, à travers l’exploitation des données collectées, optimiser le parcours client et offrir des expériences personnalisées et singulières à chaque interaction.
Figure 1 Représentation schématique de la CDP
Un outil précieux qui repose sur quatre grands principes d’actions :
La collecte de données
Rassembler sur une seule plateforme les données des systèmes d'information aux typologies et origines différentes (CRM, site web, ERP, données tierces telles que le ciblage publicitaire ou marketing,…).
Une plateforme pouvant accueillir et se connecter à différentes sources de données pour s’adapter à la pluralité structurelle des entreprises.
L’harmonisation du profil client
Lier des informations anonymes à des informations personnelles identifiables issues de profil client à l’aide de la méthode de "résolution d'identité". Un système alliant l’analyse et le croisement de plusieurs sources de données pour créer un profil client unifié, cohérent et affiné.
Une méthode qui garantit le respect et la sécurité de la confidentialité des individus tout en permettant à une entreprise d’associer avec une certaine fiabilité un ensemble de données anonymes à un client individuel, enrichissant de cette façon son profil.
Le traitement et la segmentation des données
Nettoyer les données réconciliées pour obtenir des données structurées, harmonisées, à jour et sans doublons. Puis, segmenter les données nettoyées à travers la définition de cluster de clients.
Une étape de préparation clé qui va ensuite permettre de faciliter la construction et définition de segmentations intelligentes, pertinentes et spécifiques par client ou par attribut. Une donnée qui pourrait également être utilisée et enrichie par un outil de prédiction pour renforcer la pertinence du ciblage et faciliter la prise de décision des équipes.
L’activation d’initiatives clients
Renforcer et optimiser le ciblage des actions marketing en choisissant les bons canaux de communication. Les audiences identifiées avec la data plateforme vont pouvoir être activées et exploitées au travers d’autres fonctionnalités liées.
Des systèmes connectés comme Marketing Cloud, Sales Cloud, Tableau peuvent directement exploiter les informations clients et les recommandations construites pour mener des actions appropriées comme des campagnes emailing, des recommandations produits, des parcours de vente optimisé, des résolutions de problèmes, …
Les données traitées et segmentées peuvent être exportées par Data Cloud vers d’autres systèmes externes à Salesforce pour faciliter l’activation.
Figure 2 Vue générale de Data Cloud
Data Cloud est le nouveau socle de la Plateforme Salesforce et intègre les différents cloud avec la possibilité de s’interfacer à d’autres systèmes d’information grâce à la technologie Mulesoft. Son ambition dépasse donc celle d’une CDP classique. Elle renforce et soutient également une intelligence artificielle devenue ainsi plus intelligente et puissante (Einstein) et son lien avec les différentes, applications internes et solutions partenaires permet de décupler son potentiel pour proposer, selon Salesforce, un outil complet pour chaque phase du parcours client.
Data Cloud : un moteur de l’ambition de Salesforce
Le développement de Data Cloud s’est fait séquentiellement, ses différentes itérations ont rendu possible la proposition d’un outil permettant de traiter la donnée client en temps réel pour activer et façonner des expériences clients privilégiées. Un ingrédient clé dans la stratégie Salesforce pour obtenir une vue client unique et partagée dans Einstein 1 Platform, sa plateforme intégrée.
La première Customer Data Platform proposée par Salesforce permettait de collecter, harmoniser, unifier de la donnée pour faciliter son exploitation à des fins marketing. Cependant, son manque de connexion et ses limitations techniques dans les temps de traitement des données ont masqué son potentiel.
Salesforce parle d’Hyperscale Data Store pour présenter l’intégration d’un Lakehouse dans les couches profondes de son infrastructure. Un Lakehouse est un modèle de gestion des données qui combine les caractéristiques d'un Data Lake et d'un Data Warehouse pour une exploitation et des analyses rapides et flexibles. Les données brutes sont stockées dans le Data Lake, et les fonctionnalités d'organisation, de contrôle et de gouvernance associées au Data Warehouse permettent de traiter et transformer les données à la demande. Cette fonctionnalité était connue sous le nom de Genie.
Data Cloud est la dernière étape de cette évolution, intégrant la Customer Data Platform de Salesforce au sein de la Plateforme tout en exploitant l’Hyperscale Data Store. Une nouvelle structure nécessaire pour profiter de l’automatisation (Flow) et de l’activation avec l’intelligence artificielle (Campagnes, segmentation, recommandations …). Salesforce considère aujourd’hui Data Cloud comme le cœur intelligent de la relation client, un socle qui permet d’alimenter les clouds et fonctionnalités.
Figure 3 Schéma Data Cloud
Sa dernière version a été présentée durant la Dreamforce de septembre 2023. Data Cloud est au fondement des futures innovations de Salesforce. Un point d’ancrage pour les applications de gestion client et l’intelligence artificielle qu’elle permet de connecter et lier en tout sécurité.
Figure 4 Einstein One Platform
Exploitable sur toutes les solutions (Marketing cloud, Sales cloud, Commerce Cloud, Service Cloud, MuleSoft, Tableau…), et les verticaux de Salesforce (Industries), Data Cloud peut être relié à l’AppExchange, à des systèmes tiers ou à des outils d’intelligence artificielle externes. Un écosystème désormais ouvert qui permet d’enrichir et d’étendre les sources de données.
Valeur et intérêt de Data Cloud au travers de cas d’usage business
La CDP est historiquement adressée aux services marketing mais Salesforce cherche à ouvrir l’usage de Data Cloud à tous les services en relation avec les clients. Sa finalité d’un point de vue métier est d’améliorer l’engagement client par l’hyper personnalisation ou encore l’optimisation de la relation client. Un besoin métier confirmé et corroboré par les équipes, qui doit être soutenu et porté par la DSI en raison de sa technicité et de la prépondérance de la donnée (Flux, sécurité, gouvernance, SI, …).
Le traitement en temps réel des données par Data Cloud est synonyme d’une intelligence artificielle qui actualise en temps réel (à chaque millième de seconde) ses résultats, des workflows automatisés déclenchés par Data Cloud et des analyses de données plus précises. Data Cloud est un catalyseur pour optimiser les Clouds existants, enrichir et outiller les fonctionnalités d’Einstein.
Ainsi, en nous appuyant sur notre expérience et les démonstrations partagées par Salesforce, nous proposons de nous projeter sur des cas d’usage pour illustrer la valeur et l’intérêt de data cloud.
Cas d’usage n°1 : L’optimisation du service client
Une maison de luxe souhaite valoriser son service client en offrant une expérience unique et attentionnée à chaque interlocuteur les contactant. Le service après-vente (SAV) est majoritairement contacté par des clients exigeants qui ne sont pas satisfaits d’un produit ou d’un service. Il se doit de répondre en peu de temps à des critères de qualité très codifiés et d’offrir une expérience client fluide aussi exceptionnelle qu’en magasin.
Un client appelle le SAV à la suite d’une livraison express d’un produit défaillant envoyé par leur boutique flagship. Grâce à Data Cloud, à la réception de l’appel, le conseiller téléphonique peut visualiser en direct le profil complet et harmonisé du client, sans interface complexe ou la nécessité d’accéder à d’autres systèmes d’information :
- Temps Réel : Data Cloud donne l’avantage du quasi-temps-réel. Un bon de livraison a été généré il y a moins d’une heure par le service de livraison et leur coursier. L’information étant directement accessible depuis la fiche client, le conseiller téléphonique peut confirmer sans difficulté le contexte de la demande client et sans quitter sa fenêtre de conversation.
- Marketing intelligent : La création d’une requête client est enregistrée par Data Cloud et permet d’annuler automatiquement l’enquête de satisfaction prévue pour la première livraison. Le client recevra une autre campagne quelques heures après la réception de son nouveau produit.
- Transaction : Un règlement a été effectué le matin même par téléphone pour l’achat d’un produit et la livraison en Express depuis la boutique flagship vers le domicile du client. Cette information de l’ERP est accessible dans Data Cloud par le SAV qui est alors en mesure de connaitre les produits et les quantités commandés.
- Geste attentionné : Grâce à l’harmonisation et l’unification des données en un profil client unique, des préférences et des recommandations produits sont proposées au service client via Einstein Copilot. Un échantillon de produit adapté aux envies du client peut être ajouté dans sa prochaine livraison comme une marque d’attention.
En ayant accès à l’ensemble des données transactionnelles et comportementales du client mais également aux données produits, le travail du conseiller est facilité pour répondre au mieux aux attentes du client. Ce dernier vit un parcours d’après-vente fluide et cohérent.
Figure 5 Illustration Salesforce de Data Cloud
Cas d’usage n°2 : La proposition d’un assortiment produit adapté
Un laboratoire de cosmétique souhaite élargir le référencement de ses produits dans les pharmacies. Lors d’une visite sur un point de vente, le temps dédié aux commerciaux par les pharmaciens est très court, la préparation de visite est donc un facteur clef de l’efficacité commerciale.
Data cloud a été mis en place afin de centraliser les informations clients des différents services de l’entreprise (Commerce, Marketing, Service client, Finance, …). Une fiche client complète est disponible pour aider les commerciaux dans la préparation de leurs visites et fournir un accès rapide aux informations nécessaires à leur rendez-vous :
- Segmentation : La segmentation de la pharmacie est basée classiquement sur des critères comme sa taille, sa localisation et les habitudes d’achat, grâce à Data Cloud permettant l’intégration des données Third Party tel que des données de Sell-out fournies par IQVIA. L’IA d’Einstein permet de créer une segmentation cohérente en se basant sur ce volume de données important.
- Next Best Offer : En s’appuyant sur le Product Information Management (PIM) et les informations clients du CRM, une recommandation de produits est proposée, basée sur la segmentation de la pharmacie, elle propose une liste produits susceptibles d’être commandés. Une proposition de prix de vente est affichée pour optimiser la marge du pharmacien.
- Pitch de Campagne : Des campagnes marketings sont nécessaires pour soutenir le lancement d’un nouveau produit. Le pitch marketing est rédigé par Einstein GPT pour soutenir le commercial dans sa préparation. En amont, il dispose des bons échantillons et des fiches techniques pour les conseillers beautés présents sur le point de vente.
- Temps Réel : Une demande pour le service client a été créée il y a 15mn indiquant des produits dans un mauvais état parmi ceux livrés ce matin. Fort de cette information le commercial peut rassurer son client et repasser une commande pour ces produits sans frais supplémentaire.
- Pré Crédit Check : Le risque client a été pré-évalué et l'encours de crédit maximisé juste avant la visite pour que le commercial puisse passer des commandes sans contraintes et demandes au service crédit.
L’implantation des nouveaux assortiments produits est une réussite et le rendez-vous optimisé pour le pharmacien comme pour le commercial.
Cas d’usage n°3 : La personnalisation de l’offre client par le marketing
Un groupe hôtelier souhaite renforcer le ciblage de ses campagnes marketing en proposant un contenu aussi personnalisé que possible. Un client se renseigne sur sa prochaine réservation : il a consulté une newsletter du groupe, s’est informé sur le site web et dans le cadre de son statut Premium a contacté le service client pour avoir plus d’information sur les prestations d’un hôtel du groupe.
Data Cloud va pouvoir exploiter les données clients associées issues de ces différentes sources (site web, service client) mais également d’autres (historique d’achat, profil client CRM, …) pour retracer le parcours suivi et personnaliser la prochaine interaction entre le client et le groupe hôtelier.
- Segmentation : Une catégorisation enrichie et avancée selon différents attributs possibles : préférence, programme de fidélité, dernière date de réservation, par destination/hôtel, … Data Cloud offre l’opportunité de cibler avec plus de pertinence les clients pour de prochaines activations et d’associer le client à un segment précis.
- Activation marketing externe : La segmentation générée est exportée par Data Cloud en dehors de Salesforce sur le système de Marketing Automation du groupe afin de partager une campagne mail ciblée et efficace.
- Hyper personnalisation digitale : Le client peut être suivi tout au long de son parcours. Il reçoit et ouvre un email contenant un code de promotion lié à son programme de fidélité. Lorsqu’il retourne sur le site web du groupe hôtelier, la réduction est visible car le contenu web s’est adapté à l’email.
- Analyse campagne intelligence : La directrice marketing peut quelques jours plus tard consulter dans Slack les analyses construites dans Tableau. Elle visualisera ainsi les retombées de la campagne de promotion en temps réel.
Conclusion
Dans un environnement commercial de plus en plus concurrentiel, la donnée client est devenue un enjeu majeur pour les entreprises. Data Cloud, se présente comme une solution performante pour aider les entreprises à créer une source de vérité unique sur leurs clients dans l’optique d’optimiser leurs actions et d’offrir une expérience enrichie.
Cette solution s’adresse de préférence aux entreprises avec un haut niveau de maturité technologique et disposant d’un grand volume de données provenant de différentes sources. Bien que grandement simplifiée par Salesforce avec des outils dit « Low code », sa mise en place est un projet technique avec de nombreux prérequis nécessitant une approche méthodique. C’est au travers de la mise en œuvre de la panoplie d’outils supplémentaires intégrés à la solution qu’il devient alors possible de répondre aux défis rencontrés par les entreprises et de tirer parti de la donnée pour générer de la valeur. Tableau et Einstein s’intègrent parfaitement dans cet environnement complet en offrant une analyse et une visualisation des données permettant de se projeter et de définir les prochaines actions à mettre en place.
Salesforce nous présente sa formule magique pour créer une expérience client unique : « Data + AI + CRM + Trust »
Une équation gagnante grâce à Data Cloud, le cœur de la plateforme Salesforce qui promet d’harmoniser en toute sécurité la donnée et, avec les Large Language Models (LLM) de libérer tout le potentiel de l’intelligence artificielle.
[1] Harvard Business Review : What’s Your Data Strategy?
Contacts :
Maxence Louro, Consultant
Justine Raël-Jeannet, Consultante
