Une customer data platform, c’est le genre de sujet dont tout le monde parle en réunion et que personne ne sait vraiment expliquer – sauf quand arrive la question du budget. Et là, bizarrement, ça devient flou. Oussama Ghanmi, fondateur et CEO de DinMo, est passé par Bannouze pour mettre les choses à plat. Dix ans dans la data, des passages chez des grands groupes et en conseil, avant de créer sa propre CDP avec une promesse simple : rendre accessible ce qui était réservé aux très grandes entreprises. Ce qu’il dit sur l’état du marché devrait inquiéter pas mal d’annonceurs.
70 % des données perdues – et personne ne panique
Commençons par le chiffre qui fait mal. Aujourd’hui, 70 % des informations qu’une entreprise pourrait collecter sur ses clients ne le sont pas. Bloquées par les navigateurs, les ad bloqueurs, les refus de consentement. Ce n’est pas une projection pessimiste – c’est l’état actuel du marché, avec les cookies tiers encore partiellement en vie.
Ce qui me frappe, c’est la réaction des annonceurs face à ça. La plupart continuent à piloter leurs campagnes sur Google et Facebook comme si ces plateformes avaient encore une vision correcte de leurs clients. Elles ne l’ont plus. Elles tâtonnent avec des signaux incomplets depuis des années.
« Il y a 70 % des informations qu’on peut collecter qui ne sont pas collectées parce qu’elles sont bloquées par des navigateurs, des ad bloqueurs ou un refus de consentement. »
Voilà. Le chiffre est là, posé sans trembler.
Et le problème empire. Safari bloque depuis longtemps. Firefox aussi, de mémoire. Chrome a repoussé sa deadline plusieurs fois – mais ça ne changera pas le fond du problème. La data tierce partie, c’est terminé comme modèle. La question c’est juste : à quelle vitesse les annonceurs vont s’en rendre compte, et à quel coût.
Ce qu’est vraiment une customer data platform – les 3 briques
Oussama décompose la chose en trois parties. Pas de jargon inutile, juste la mécanique réelle.
Première brique : la centralisation et la réconciliation. Un client moyen a 12 points de contact avec une entreprise – site web, magasin physique, support, emailing, notifications. Chacun vit dans un outil différent. Une customer data platform rassemble tout ça dans une base unique et relie les données entre elles. Le client qui a acheté en magasin hier, c’est le même que celui qui a ouvert votre mail ce matin. La CDP fait le lien. (C’est ce qu’on appelait autrefois un data lake, avec en plus la couche de réconciliation par identifiant.)
Deuxième brique : la création d’audiences dynamiques. Une fois qu’on a cette vue unifiée, on peut construire des segments précis. Un CRM manager qui prépare une campagne anti-churn a besoin de savoir qui sont les clients à risque de désengagement. Cette information, elle n’est pas dans son CRM. Elle est éparpillée entre la fréquence d’achat, l’engagement email, le comportement sur le site. La customer data platform agrège tout ça et produit le segment en temps réel.
Troisième brique : les connecteurs. Créer un segment, c’est bien. Le synchroniser automatiquement vers Facebook Ads, Google, son outil CRM, sa plateforme de support – c’est là que ça devient utile. Parce que sinon, tu as une belle base de données que personne n’exploite vraiment.
Les cas d’usage qui rapportent vraiment de l’argent
Théorie mise à part, ce que font concrètement les clients de DinMo est assez parlant. Trois catégories d’usages reviennent systématiquement.
D’abord, les stratégies d’exclusion. Dans le secteur du travel par exemple, les clients réservent leurs vacances d’été en dernier trimestre pour la saison suivante. Entre-temps, continuer à leur servir des publicités d’acquisition, c’est gaspiller – jusqu’à 30 ou 40 % du budget selon les cas. Une customer data platform permet d’exclure dynamiquement ces clients des campagnes acquisition dès qu’ils ont converti.
« Si je suis dans le travel, mes clients achètent leurs vacances d’été pendant le dernier trimestre de l’année d’avant. Et entre-temps, si je suis pas capable d’exclure mes clients qui ont déjà réservé, bah en fait je vais dépenser beaucoup de budget. »
Dit comme ça, ça a l’air simple. Mais la plupart des annonceurs ne le font pas, faute d’avoir cette donnée accessible en temps réel.
Ensuite, les stratégies lookalike. Identifier ses meilleurs clients – ceux qui achètent régulièrement, avec une bonne valeur panier – et les utiliser comme base pour que Google ou Meta aillent chercher des profils similaires. Ça marche mieux que de laisser l’algorithme se débrouiller avec des signaux partiels.
Enfin, la réactivation personnalisée. L’exemple de Sephora est concret : un parfum s’écoule en trois à quatre mois. Programmer une campagne de réengagement au bon moment, sur le bon canal, c’est de la valeur réelle. Et ce canal, ce n’est plus forcément l’email. Certains segments n’ouvrent plus leurs mails mais réagissent à une publicité sur TikTok ou Snapchat. La customer data platform orchestre ça – elle sait quel levier activer par profil.
Cette dernière dimension, l’orchestration omnicanale, c’est ce qui différencie vraiment une CDP d’un CRM enrichi. Gérer le marketing en hypercroissance force exactement cette question : comment toucher le bon client sur le bon canal au bon moment sans exploser son budget.
CRM versus customer data platform : arrêtons la confusion
C’est probablement l’endroit où il y a le plus de bruit sur le marché. Beaucoup de CRM se vendent aujourd’hui comme des CDP. Et dans certains cas, ce n’est pas faux.
Si vous avez un Shopify avec Klaviyo connecté et deux canaux de communication, vous n’avez probablement pas besoin d’une customer data platform séparée. Klaviyo couvre le besoin. Oussama le dit sans détour – et c’est rare dans ce secteur où tout le monde essaie de vendre sa techno à tout le monde (ce qui est rare, oui).
« Ça peut marcher et on le voit sur certains clients qui ont une stack technique très simple, un Shopify, tu connectes un Klaviyo, tu as à peu près tout. Mais quand dès qu’on monte en complexité avec la taille de l’entreprise, la donnée elle est éclatée dans plusieurs outils. »
C’est exactement le problème. La limite du CRM-comme-CDP apparaît dès qu’on ajoute des sources de données hétérogènes : caisse en magasin, ERP, e-commerce, support. Les CRM n’ont pas été construits pour ingérer tout ça. Leur backend n’est pas fait pour ça.
Et Salesforce dans tout ça ? Oussama est direct : même avec tous ses produits interconnectés, Salesforce a du mal à tenir les deux positions simultanément. Être fort sur la CDP ET sur le CRM en même temps, c’est deux métiers différents. La conviction du « best of breed » – une techno spécialisée pour chaque usage – tient la route, même si c’est moins sexy à pitcher à un DSI.
Pour aller plus loin sur la question des outils et de leur place dans l’écosystème marketing, la place des agences en 2024 pose des questions similaires sur qui fait quoi dans la chaîne de valeur.
DMP, CDP, data clean room : le lexique du chaos
Le marché est bruyant. Oussama le reconnaît d’emblée : beaucoup d’acteurs se présentent comme des CDP parce que le terme est porteur, sans en avoir les fonctionnalités réelles. Résultat – les annonceurs ne savent plus qui fait quoi.
Les DMP – data management platforms – étaient la technologie dominante avant le RGPD et la mort progressive des cookies tiers. Weborama, Médiamétrix et les acteurs historiques de ce segment travaillaient principalement avec des éditeurs (Le Monde, TF1, Prisma) pour vendre des audiences à des annonceurs. Leur modèle repose sur la data tierce partie et les cookies. Oussama est cash : c’est une catégorie en voie de disparition, ou qui doit se réinventer autour des identifiants universels.
Ces identifiants universels – RampID, Trade Desk ID, ID5 – sont la tentative du marché de recréer un standard post-cookie. L’idée : créer un identifiant cross-plateforme basé sur un email hashé, partagé entre éditeurs et annonceurs via des partenariats. En pratique, Oussama a vu deux clients européens sur l’ensemble de son portefeuille utiliser ces technologies. Deux. C’est embryonnaire, concentré sur les très grands comptes qui investissent massivement en programmatique. Pas encore une réalité pour le marché moyen.
Sur les data clean rooms, la position est similaire. Le concept est séduisant – deux entreprises (imaginez Galeries Lafayette et ManoMano) croisent leurs bases clients via un tiers de confiance pour mesurer des overlaps d’audience. En pratique, c’est une réponse à un enjeu de mesure que beaucoup d’entreprises ne sont pas encore prêtes à adresser parce qu’elles n’ont même pas une base client propre et dédupliquée.
« Ce que je conseille aux entreprises, c’est vraiment de partir sur les bases. Est-ce que déjà je suis maître de mes données ? Est-ce que j’ai accès à 100 % de mes données réconciliées avec des identifiants qui sont cleané, une base dédupliquée. »
Ça, c’est le vrai conseil. Pas révolutionnaire – mais honnête.
La question des standards post-cookie est directement liée à la fin des cookies tiers et aux priorités des acteurs du marketing digital – un épisode qui posait déjà ces questions il y a quelques saisons.
L’annonceur qui n’a pas compris ce qui lui arrive
Ce moment dans le podcast, je l’ai relu deux fois. L’animateur coupe Oussama et dit, en substance : un annonceur qui n’a pas encore compris qu’il doit travailler sa first party data, il n’a presque rien compris.
C’est dur. Mais c’est juste.
La first party data, ce sont les données qu’une entreprise collecte elle-même – sur son site, en caisse, via son CRM. C’est la seule donnée qui survive à la disparition des cookies tiers. C’est la seule donnée sur laquelle vous avez un contrôle réel. Et c’est la matière première d’une customer data platform – sans elle, la plateforme tourne à vide.
Le paradoxe, c’est que beaucoup d’entreprises ont déjà cette data. Elle est juste éparpillée, mal réconciliée, sous-exploitée. Le CRM contient les clients. Le site génère du comportement. Les transactions existent quelque part. Mais personne ne les a jamais mis ensemble proprement.
Ce qui m’agace dans ce débat, c’est que les vendeurs de solutions ont tendance à présenter ça comme un problème technologique. C’est d’abord un problème organisationnel. Qui est responsable de la donnée client dans l’entreprise ? Quel est le niveau de qualité de cette donnée ? Ces questions-là précèdent n’importe quel choix de techno. Et franchement, la plupart des annonceurs passent à côté – ils achètent l’outil avant d’avoir le use case.
Oussama le formule bien : partez du use case. Pas de la plateforme. Quel est le premier problème concret que vous voulez résoudre ? Exclusion de clients convertis ? Réactivation d’une base dormante ? Identification de vos meilleurs clients pour du lookalike ? Construisez à partir de là, use case par use case, et vous saurez à quel moment une customer data platform devient nécessaire – plutôt qu’un investissement flou avec un ROI impossible à mesurer.
Cette logique use-case-first rejoint ce qu’on entend souvent sur les étapes d’une stratégie go-to-market : les outils suivent la stratégie, jamais l’inverse. Et sur le volet IA qui commence à s’intégrer dans ces stacks data, l’IA au travail et ses pratiques concrètes pose des questions similaires sur comment l’outillage transforme – ou ne transforme pas – les pratiques réelles.
Reste une limite que je vais assumer : tout ce qui est dit ici vaut pour des entreprises avec une certaine maturité data. Pour un e-commerçant en dessous de quelques millions de chiffre d’affaires avec une stack simple, beaucoup de ces enjeux sont prématurés. Une customer data platform a un coût – de licence, d’implémentation, de maintenance. DinMo a fait de la simplification son argument principal, mais ça ne veut pas dire que c’est gratuit. Le bon moment pour y aller, c’est quand vous ressentez le blocage – pas avant.
