Les sources de données sous-utilisées recèlent un potentiel de commercialisation considérable
Ce que la plupart des entreprises oublient, c’est qu’elles possèdent déjà la plupart des données dont elles ont besoin. Le problème n’est pas l’accès. C’est une question de sensibilisation et d’activation.
Ali Phelan est allé droit au but : tout le monde est obnubilé par les données de première partie, mais c’est dans les données de tierce partie que réside la différenciation. Vous avez accès à des dimensions que vous ne pouvez pas voir dans votre propre écosystème, des données démographiques, des intérêts, des comportements en dehors de votre plateforme. Il s’agit d’une vision plus large de votre client. Utilisées correctement, les données tierces affinent la segmentation et le ciblage comme peu d’autres outils.
Melanie Harris a souligné que le trafic direct, c’est-à-dire les utilisateurs qui arrivent sur votre plateforme sans avoir été clairement recommandés, est souvent ignoré. On l’écarte parce qu’il n’est pas suivi avec précision par les publicités ou les campagnes. Mais ces personnes sont des utilisateurs à fort potentiel. Ils ont tapé votre URL, mis votre marque en signet ou sont revenus sur votre site parce qu’il les a interpellés. Il s’agit là d’un comportement réel. Et c’est de l’or en barre.
Les données d’engagement de première partie, c’est-à-dire les signaux émis par vos applications et vos sites web, sont considérées à tort comme ordinaires. Mais John Heywood l’a bien expliqué. Lorsqu’elles sont agrégées et unifiées, elles deviennent l’un des signaux les plus précis des préférences des utilisateurs. C’est du temps réel, c’est contextuel et c’est la propriété exclusive.
De nombreuses entreprises disposent déjà de ces ressources. Il leur suffit de les organiser, de les intégrer et de les utiliser.
Disposer de ces données n’est pas une stratégie. Les rendre utilisables l’est. Les responsables de haut niveau doivent passer du stockage passif des données à leur déploiement avec précision.
Les informations de première main, les attributs de tiers et l’activité du trafic direct sont regroupés sur une plate-forme centrale. Marquez-les. Nettoyez-les. Reliez-les. Pris isolément, ils sont incomplets. Mais ensemble, ils créent un signal fiable qui permet de prendre de meilleures décisions en matière de produits, de ventes et de services.
Les entreprises ont déjà le carburant. Ce qui leur manque, c’est le moteur pour le faire fonctionner.
Les lacunes d’intégration et les silos de données empêchent l’utilisation efficace des données marketing disponibles.
Voici la situation que la plupart des cadres ne voient pas clairement : le problème n’est pas la quantité de données. Vous êtes entouré de données. Le problème, ce sont les silos, les incohérences et le manque d’alignement.
C’est au niveau de l’intégration que tout se casse la figure. Les systèmes ne sont pas connectés. Les données circulent de manière incomplète. Le CRM ne communique pas avec la plateforme de messagerie. Les données de l’application ne rencontrent jamais les analyses du site. Vous perdez le contexte, et sans lui, la segmentation, le ciblage et la prise de décision s’effondrent.
John Heywood, vice-président des produits chez Braze, a été direct : l’accès n’est plus le problème. « C’est la qualité des données. Vous avez besoin de données propres, bien structurées et à jour pour extraire de la valeur. Sans cela, même la meilleure technologie ne sera d’aucune utilité.
Ali Phelan a ajouté que les problèmes d’intégration se posent avec le plus d’acuité lors des migrations de plateformes. Lorsque les données du fournisseur de services de messagerie électronique (ESP) ne sont pas correctement synchronisées avec les outils de CRM ou d’analyse, les efforts de segmentation s’arrêtent. Il s’agit d’une défaillance systématique, et non d’un problème d’outil.
Melanie Harris a adopté une vision plus large. Les échecs d’intégration et les systèmes de données cloisonnés se renforcent mutuellement. Vous ne pouvez pas réparer l’un sans réparer les deux.
Les outils sont déjà disponibles. L’architecture existe. Ce qui manque, c’est une exécution disciplinée, des équipes travaillant dans tous les départements pour construire des intégrations stables afin que les données puissent réellement circuler et être utilisées.
Les dirigeants pensent souvent que l’achat de nouveaux outils résoudra les problèmes d’intégration. Ce n’est pas le cas. Les outils ne sont que la surface.
Les progrès réels commencent lorsque les départements s’engagent à partager un modèle de données, à s’aligner sur l’architecture de la plateforme et à appliquer l’hygiène des données dans tous les systèmes. Cela concerne la réussite des clients, l’analyse des produits et même les finances.
Les dirigeants devraient insister sur la propriété partagée des systèmes de données fondamentaux. En l’absence d’intégration et de gouvernance, toutes vos initiatives « axées sur les données » ne sont que du bruit.
Les modèles d’attribution traditionnels ne sont pas fiables dans les parcours clients modernes et fragmentés.
L’attribution était autrefois simple. Aujourd’hui, ce n’est plus le cas. Le client d’aujourd’hui ne se déplace pas dans votre entonnoir comme vous l’espériez. Il se déplace dans toutes les directions, à travers des dizaines de points de contact, à travers les appareils, les canaux et les délais.
Melanie Harris l’a expliqué clairement. Auparavant, une piste automobile pouvait être soumise, un appel suivait et l’affaire était conclue en quelques jours. Aujourd’hui, il y a souvent plus de 65 interactions distinctes avant qu’une décision d’achat ne soit prise. Rien que dans l’industrie automobile, cela représente plus de 20 points de contact par vente.
Le concept d’attribution parfaite, qui consiste à savoir ce qui a motivé chaque décision, n’est plus qu’une illusion. Ce que les spécialistes du marketing doivent faire, c’est cesser d’attendre des données parfaites et aller de l’avant avec ce qu’ils ont déjà. Les informations directionnelles sont plus importantes qu’un suivi exhaustif.
John Heywood a souligné qu’il n’était pas impossible d’opérer dans ce nouvel écosystème, mais que cela nécessitait des données centralisées, propres et connectées. Il a mentionné le travail de Braze sur les intégrations à copie zéro, c’est-à-dire le fait que les données restent utilisables dans plusieurs outils sans introduire de latence ou de redondance. Ce type de structure aide les équipes à gérer la complexité sans avoir à retraiter les données à chaque fois qu’elles changent d’outil.
Ali Phelan a ajouté un point important sur le comportement. Certains clients suivent un long parcours de recherche avant de se convertir. D’autres prennent des décisions en une fraction de seconde. La prévisibilité a disparu et les plateformes doivent désormais être prêtes à capturer l’intention où et quand elle émerge.
Les dirigeants de la suite devraient cesser d’allouer du temps et du budget à la modélisation de trajectoires d’attribution parfaites. La réalité ne le permet plus. Concentrez-vous plutôt sur la préparation, en veillant à ce que vos systèmes puissent collecter, nettoyer et activer les données à travers des parcours fragmentés.
L’abandon des cadres d’attribution rigides ne signifie pas l’abandon de la responsabilité. Vous avez toujours besoin de visibilité, mais celle-ci doit être basée sur des hypothèses adaptables, étayées par un flux de données en temps réel et une bonne compréhension de la diversité des comportements au sein de votre clientèle.
Vos équipes prendront de meilleures décisions si elles sont habilitées à agir sur la base de tendances claires, même si elles sont incomplètes, plutôt que d’attendre que les systèmes fournissent des réponses qu’ils ne peuvent pas donner.
Les mesures de l’e-mail sont perturbées et ne peuvent pas être utilisées seules pour évaluer l’engagement ou l’intention.
Autrefois, l’e-mail vous permettait d’obtenir des mesures de performance claires. Cela a changé. Les mises à jour de la confidentialité, comme la protection de la confidentialité du courrier d’Apple et les protocoles de sécurité de Gmail, ont rendu les taux d’ouverture peu fiables. Les clics sont légèrement meilleurs, mais même eux sont désormais compromis, régulièrement pollués par des robots ou des systèmes de pré-rendus.
Ali Phelan n’a pas mâché ses mots : les courriels ouverts sont « désormais dénués de sens ». Les clics, bien que meilleurs que les ouvertures, offrent un contexte incomplet. La seule véritable mesure de l’engagement est la conversion, qu’il s’agisse d’un achat, d’une inscription ou d’une autre action liée à l’intention.
John Heywood a ajouté un autre élément à la conversation : les clients sont dispersés. Ils passent du courrier électronique aux applications, aux plateformes de messagerie telles que WhatsApp et WeChat, et aux médias sociaux. Lorsque les spécialistes du marketing s’appuient uniquement sur les données relatives au courrier électronique, ils perdent de vue la situation dans son ensemble. La plupart des clients ne se soucient pas du canal qu’ils utilisent, mais de la clarté, de la valeur et de la pertinence. Les marques ne contrôlent plus le parcours, ce sont les consommateurs qui le font. Ce sont les consommateurs qui le font.
Cela signifie que vous avez besoin d’une mesure multicanal. Pas seulement les taux d’ouverture et de clics, mais aussi les performances des canaux liées aux modèles de comportement sur les différentes plateformes. Les e-mails n’existent pas dans le vide ; ils font partie d’une boucle qui inclut les visites sur le Web, l’engagement dans les applications, les discussions avec le support client et les actions hors ligne. Ce n’est que lorsque ces signaux sont assemblés que vous pouvez comprendre ce qui compte vraiment.
Les cadres de haut niveau doivent changer leur façon de mesurer le succès d’une campagne. S’en tenir à des mesures héritées du passé introduit un risque. Demandez plutôt à vos équipes : que fait réellement le client après avoir reçu ce message ? A-t-il pris des mesures ? S’est-il intéressé au contenu ? A-t-il visité le site ? S’est-il rapproché de l’achat ?
Cela modifie également la manière dont vous recrutez et structurez vos équipes. L’e-mail n’est plus une spécialisation autonome, il doit être lié à la pensée omnicanale et mesuré par rapport aux comportements plus larges des clients.
Si votre manuel de marketing s’appuie encore sur les taux d’ouverture pour tout ce qui est stratégique, il est temps de le remplacer.
Les données « zero-party » et « first-party » restent sous-évaluées
Les spécialistes du marketing sous-estiment constamment la valeur des données qui leur sont explicitement fournies, qu’il s’agisse de données » zero-party » ou » first-party « . Il s’agit des données que les clients fournissent activement ou des données générées par leur comportement réel sur les plateformes qui vous appartiennent. Il s’agit de données propres, à forte intention et basées sur l’autorisation. Pourtant, elles sont souvent inutilisées ou mal utilisées.
John Heywood a mis l’accent sur un point essentiel : si vous voulez que les gens vous donnent volontiers des informations, vous devez leur offrir de la valeur en retour. Il peut s’agir de pertinence, de personnalisation ou d’améliorations visibles du service. Les clients ne sont pas passifs, ils attendent un échange. Les entreprises qui communiquent ce que les utilisateurs obtiennent en retour obtiendront de meilleures données, et en plus grand nombre.
Melanie Harris s’est attaquée à la logique obsolète de la gestion de la relation client. De nombreuses organisations fonctionnent encore sur des cadres construits il y a plus de dix ans. Ces anciens systèmes compriment des cycles d’apprentissage client complexes de plusieurs mois en un seul point de données, comme le fait de considérer un cycle de recherche de véhicule de cinq ans comme une « visite ». Non seulement le contexte n’est pas pris en compte, mais cela crée des signaux trompeurs.
Ali Phelan a mis en évidence un risque plus important : les mauvaises données. Il arrive que les clients soumettent des réponses ambitieuses ou des informations carrément erronées. Mais la plupart d’entre eux sont prêts à vous donner un retour d’information réel et utilisable si vous précisez clairement l’objectif de l’échange et si vous montrez que vous utilisez ce qu’ils ont partagé pour améliorer leur expérience.
Correctement exploitées, les données zéro et de première partie constituent la base de la personnalisation de l’IA, de l’orchestration des parcours et des plateformes CX modernes. Mais sans une gouvernance significative et des systèmes de réciprocité clairs, elles se transforment simplement en plus de bruit.
Les chefs d’entreprise doivent s’assurer que leurs organisations traitent les données de zéro et de première partie comme des actifs de premier ordre, et non comme de simples intrants marketing. Elles nécessitent une gestion structurée, un perfectionnement constant et des mécanismes de transparence. Faites savoir à vos clients pourquoi vous collectez des informations spécifiques et, surtout, montrez-leur en quoi elles leur sont utiles.
Reconnaissez également que la dégradation des données affecte même les informations basées sur l’autorisation. Les intérêts des clients changent. Les délais d’achat évoluent. Cela signifie que vos systèmes doivent être suffisamment souples pour réévaluer, réapprendre et recapitaliser les données mises à jour par le même utilisateur au fil du temps.
Les parcours clients fragmentés exigent des données centralisées et une collaboration interfonctionnelle renforcée.
Les parcours des clients ne sont plus structurés et ne sont pas prévisibles. Ils varient d’une personne à l’autre et changent en fonction du canal, du moment et du contexte. Alors que les interactions menées par les clients se multiplient, il est évident qu’il faut centraliser les données dans un centre où toutes les équipes, marketing, opérations, produits, peuvent agir de manière synchronisée.
John Heywood a expliqué qu’à court terme, les équipes doivent se concentrer sur le regroupement de tous les signaux numériques (courrier électronique, web, applications) au sein d’une plateforme unifiée. Vous disposerez ainsi de la base nécessaire pour créer des parcours qui reflètent les points de contact réels de chaque client, quel que soit le canal utilisé.
Ali Phelan est allée plus loin. Elle a souligné l’aspect politique. De nombreux problèmes d’intégration ne sont pas d’ordre technique, mais concernent la propriété des données, le cloisonnement des équipes et l’absence d’harmonisation des priorités. Tant que les dirigeants n’imposeront pas la collaboration, les systèmes de données fragmentés persisteront. Vous ne pouvez pas innover en matière de parcours client si vos équipes ne partagent même pas la même vision du client.
Melanie Harris a rappelé à tous une vérité fondamentale : avant de déployer des outils d’IA ou des logiciels d’orchestration de nouvelle génération, commencez par faire preuve de clarté. Posez une question : qu’essayez-vous exactement d’apprendre ou de résoudre ? Sans cette base, les équipes risquent de se noyer dans les tableaux de bord.
La centralisation des données n’est pas un mot à la mode. C’est la seule stratégie capable de soutenir un engagement client multi-touch et comportementalement précis. Mais elle ne fonctionne que lorsque le leadership aligne chaque fonction sur des systèmes partagés et une responsabilité partagée pour les résultats.
Les dirigeants pensent souvent que la centralisation n’est qu’un problème d’outillage. Ce n’est pas le cas. C’est un problème structurel. La capacité à engager les clients de manière transparente tout au long de leur parcours, aussi incohérent soit-il, nécessite une interopérabilité de bout en bout au sein de votre organisation.
Les dirigeants de la suite doivent mener ce changement en redéfinissant les indicateurs clés de performance des équipes, en restructurant les flux de travail pour une responsabilité partagée, et en brisant les systèmes existants qui donnent la priorité à la réussite d’un canal spécifique plutôt qu’aux résultats globaux pour le client.
Il devrait s’agir d’un mandat descendant : rassembler les données, s’aligner sur une vérité client unique et permettre une planification inter-équipes grâce à une technologie qui évolue et s’adapte.
L’hygiène proactive des données est essentielle et doit être prise en compte en amont pour optimiser les performances en aval.
Si vous ne prenez pas l’hygiène des données au sérieux, vous minez toutes les fonctions qui dépendent de ces données. De mauvaises données corrompent la segmentation, la personnalisation, l’automatisation et le reporting. La seule façon d’y remédier est de le faire à la source, en amont, avant qu’il n’atteigne vos systèmes et ne se répande à travers vos canaux d’engagement.
Melanie Harris a été très claire : vos outils doivent s’aligner sur votre architecture finale. Si votre organisation évolue vers Adobe, Tealium ou un entrepôt basé sur le Cloud, vos efforts d’hygiène doivent commencer en gardant ce système cible à l’esprit. Le rattrapage ne fonctionnera pas. Vous devez vous aligner dès le départ.
Ali Phelan a soulevé un problème réel, celui des places de marché remplies de données périmées ou banalisées. De nombreux fournisseurs revendent de vieilles listes ou des informations obsolètes. Lorsque ces données sont introduites dans votre CRM ou CDP, la confiance est rapidement entamée et peut conduire à des actions de sensibilisation non pertinentes, à des problèmes de conformité ou à des dépenses inutiles.
John Heywood a ajouté qu’il était inefficace de résoudre les problèmes d’hygiène en aval (dans des plates-formes telles que les ESP ou les outils de campagne). Une fois que les données polluées arrivent dans les opérations de marketing, le nettoyage devient réactif et coûteux. Au lieu de cela, appliquez des règles, des processus de validation et de déduplication au sein de l’entrepôt ou de la plateforme de données clients (CDP) dès le début du processus. Ainsi, chaque système en aval bénéficie d’une meilleure structure et d’une plus grande précision.
Une bonne gouvernance des données ne consiste pas à acheter l’outil le plus récent. Elle commence par la discipline, l’audit de vos sources, la gestion des normes et une compréhension commune de ce que signifie « propre » pour votre entreprise.
Pour les dirigeants de C-suite, le principal enseignement à tirer est que la qualité des données n’est pas une question de département, mais une question stratégique. Des équipes de marketing, de vente et d’expérience client performantes dépendent toutes de bases de données solides.
Assurez-vous que vos équipes ne se contentent pas d’investir dans l’automatisation ou la segmentation sans mettre en place des stratégies visant à maintenir l’exactitude des données dans le temps. Incitez-les à mettre en place des cycles d’audit réguliers, à suivre l’évolution des données et à comprendre comment les données circulent, s’enrichissent et sont utilisées dans les différents systèmes.
Des données propres multiplient le retour sur investissement. Les données sales aggravent les risques.
L’optimisation générative des moteurs (GEO) et d’autres tendances de recherche en IA reposent toujours sur les principes fondamentaux du référencement.
Il y a une nouvelle vague de buzz autour du marketing, de la GEO, de l’AEO et de l’influence des LLM sur la façon dont les clients trouvent et consomment l’information. Mais malgré l’évolution rapide des plateformes, les principes fondamentaux de la découverte de contenu n’ont pas changé.
Melanie Harris a évoqué son expérience dans le domaine de la recherche, qui remonte à l’époque de Yahoo. Elle a rejeté le battage médiatique autour des nouveaux acronymes, en affirmant clairement que l’objectif a toujours été de répondre aux questions des utilisateurs, de s’assurer que les pages sont navigables et de fournir un contenu pertinent. Si ces éléments de base ne sont pas en place, aucune optimisation, qu’elle soit pilotée par l’IA ou non, n’aura d’importance.
John Heywood a approfondi la conversation : la définition de l’autorité est en train de changer. Les plateformes communautaires, comme Reddit, émergent en tant que sources de contenu de confiance dans le parcours du consommateur. Ces espaces ne nous appartiennent pas, mais ils façonnent la perception et influencent les décisions d’achat. Les marques qui ignorent ces écosystèmes perdent leur contexte, voire leur pertinence.
La recherche moderne est multi-sources. L’IA repense la manière dont les résultats sont fournis, mais les utilisateurs attendent toujours des réponses précises et des voix crédibles. S’engager dans les bons écosystèmes et maintenir un contenu structuré et utile continue d’être important aujourd’hui comme il l’était il y a dix ans.
Les dirigeants tentés par les dernières tendances en matière de découverte assistée par ordinateur devraient évaluer les capacités et la valeur avant de s’engager. Investir dans la GEO sans aligner votre architecture web et vos protocoles de contenu est prématuré. Vous n’avez pas besoin de réagir à chaque acronyme. Vous devez vous concentrer sur les résultats, la visibilité, la crédibilité et la pertinence.
Veillez à ce que vos équipes maintiennent la visibilité de la recherche à travers le contenu détenu et les sources d’autorité gagnées. Si votre contenu ne répond pas aux questions réelles et aux attentes structurelles, l’adoption de tactiques de recherche par IA n’apportera qu’une amélioration limitée.
Les personas d’IA sont prometteurs pour les tests comportementaux, mais ils manquent de profondeur émotionnelle et de variabilité humaine.
Les personas générés par l’IA font leur entrée sur le marché en tant qu’outils de recherche. Ils permettent de simuler les réactions du public, de valider les décisions et d’accélérer les premiers tests. Mais ils ne remplacent pas complètement la connaissance réelle de l’audience. Leurs limites doivent être clairement comprises avant qu’ils ne soient intégrés dans des flux de travail stratégiques clés.
John Heywood a expliqué comment il a utilisé des outils de recherche synthétiques, les personas AI, pour tester des scénarios. Ces outils fournissent un retour d’information orienté et permettent de valider des hypothèses générales. Mais, comme il l’a expliqué, l’IA reflète souvent les biais de ses données. C’est dans la validation, et non dans l’exploration, qu’elle est la plus performante. Vous récupérez souvent ce que vous avez investi.
Ali Phelan a attiré l’attention sur les hésitations des grandes entreprises en matière d’adoption. La réputation en matière de confidentialité et d’utilisation des données est importante. De nombreuses entreprises clientes suspendent la mise en œuvre jusqu’à ce que les garanties juridiques et éthiques entourant la modélisation générative des entrées soient plus claires.
Melanie Harris a fait part d’une autre mise en garde : Les personas d’IA peuvent sembler raisonnables mais manquent de subtilité humaine. L’émotion, l’imprévisibilité et l’intuition, en particulier dans les achats impliquant la confiance, le risque ou l’identité personnelle, ne sont souvent pas prises en compte. Ce n’est pas la cohérence qui fait défaut, mais la crédibilité. Dans des catégories comme l’automobile ou la finance, les réponses synthétiques ne peuvent pas reproduire entièrement le comportement des clients.
Les personas d’IA sont utiles, mais avec des limites. Il s’agit d’un outil et non d’une source de données. Ils sont évolutifs, mais nécessitent toujours une supervision humaine et une validation qualitative.
Les dirigeants qui envisagent d’utiliser des personas d’IA doivent faire la distinction entre l’augmentation et la substitution. Ces modèles sont efficaces lorsqu’ils sont utilisés correctement, pour soutenir les tâches d’idéation et de validation, mais ils ne doivent pas remplacer les programmes de voix du client, la recherche ethnographique ou les méthodologies qualitatives.
Avant de déployer les personas à l’échelle du système, assurez-vous que votre équipe documente leur utilisation, leurs limites et les validations du pipeline de données. Traitez les personas d’IA comme des expériences contrôlées, et non comme des vérités d’utilisateur.
Les pratiques juridiques, éthiques et de protection de la vie privée en matière de profilage synthétique doivent émaner du sommet de l’organisation. L’attente d’une réglementation claire n’est pas une excuse pour éviter la planification de la gouvernance.
Il est plus utile de se poser les bonnes questions que de courir après de nouveaux outils ou des ensembles de données complets.
Dans l’environnement actuel, riche en données, les spécialistes du marketing se tournent souvent vers de nouvelles plateformes ou des technologies émergentes avant de comprendre les résultats qu’ils recherchent. C’est un risque. Si la question posée n’est pas claire, l’utilisation de nouvelles technologies ne fait qu’ajouter de la confusion.
Melanie Harris a mis l’accent sur ce point. Elle a souligné qu’avant d’intégrer des outils d’IA ou d’investir dans de nouveaux systèmes, les spécialistes du marketing doivent définir leur objectif. Quelle est la décision à prendre ? Quel comportement essaient-ils de comprendre ? Elle a été directe : « Avant l’IA, écrivez : À quelle question est-ce que j’essaie de répondre ? » Cela permet de faire preuve de retenue, ce qui fait actuellement défaut à de nombreuses équipes de marketing.
L’obsession de meilleurs outils, d’une attribution parfaite et d’une visibilité totale ignore la réalité opérationnelle. Les ensembles de données complets sont rares. Et c’est très bien ainsi. La prise de décision s’améliore lorsque les équipes acceptent que les données soient parfois directionnelles et non définitives.
Le véritable avantage se présente lorsque les dirigeants concentrent leurs ressources sur des idées alignées sur les objectifs de l’entreprise. Le fait de disposer de moins d’outils, de meilleures questions et d’une méthode précise de retour d’information crée un élan vers l’avant.
Les cadres dirigeants ne doivent pas attendre de leurs équipes qu’elles fournissent des pipelines d’analyse parfaits. Ils doivent plutôt s’assurer que les équipes partent d’hypothèses et de priorités commerciales solides. Un bon marketing commence par la clarté de l’objectif, et pas seulement par l’accès aux données.
Les investissements dans l’IA, l’apprentissage automatique et les logiciels d’intelligence client doivent suivre, et non précéder, les objectifs stratégiques. Lorsque les cas d’utilisation stimulent l’adoption, les résultats s’améliorent. Lorsque les outils passent en premier, la fragmentation augmente.
Encouragez la rigueur dans le questionnement avant de financer les réponses.
La plus grande opportunité n’est pas de rechercher de nouveaux outils, mais d’affiner et d’activer les données dont vous disposez déjà.
De nombreuses organisations surinvestissent dans la prochaine vague de solutions martech et n’obtiennent pas les résultats escomptés en matière d’exécution de base. Les actifs les plus précieux ne sont pas cachés dans des plateformes émergentes ou des flux d’IA non testés. Ils se trouvent déjà dans votre pile, non déployés, insuffisamment entretenus ou fragmentés.
Melanie Harris l’a dit clairement : « Toutes les données ne seront pas toujours disponibles, et ce n’est pas grave. Attendre les connexions parfaites, courir après les nouvelles tendances ou dépendre de la prochaine présentation du fournisseur ne donnera pas de résultats. Ce qui donnera des résultats, c’est l’instauration d’une discipline autour de ce qui fonctionne déjà au sein de votre infrastructure. Cela signifie qu’il faut améliorer ce que vous faites avec les outils existants, corriger les intégrations, maintenir l’hygiène et agir en fonction des signaux disponibles.
Trop d’équipes passent leur temps à mettre en œuvre des fonctionnalités qu’elles n’ont pas évaluées et à collecter des données qu’elles n’ont pas appliquées. Il en résulte du bruit et non de la clarté. Les dirigeants devraient se concentrer sur les performances du système, la qualité des données, l’accessibilité, la disponibilité entre les équipes et l’utilisation rationnelle.
Votre avantage ne réside pas dans la complexité de votre technologie, mais dans la cohérence et la constance avec lesquelles vous l’utilisez au sein de vos équipes.
Pour les dirigeants, il y a une urgence stratégique à passer de l’accumulation à l’activation. Assurez-vous que votre équipe améliore l’interopérabilité entre les plateformes que vous avez déjà payées avant d’en intégrer de nouvelles. La redondance et la fragmentation ne diluent pas seulement les informations mais augmentent le risque opérationnel.
Encouragez les audits qui se concentrent sur l’activation : Les données collectées sont-elles utilisées ? Peuvent-elles être utilisées dans d’autres outils sans transformation ? Les mesures permettent-elles de prendre des décisions éclairées ou ne sont-elles que des tableaux de bord ?
La véritable croissance provient de l’application d’une discipline et d’une structure autour des actifs existants, et non de l’expansion de votre empreinte technologique sans intégrer pleinement ce qui est déjà en jeu.
Le bilan
Si vous êtes dans la suite C et que vous dirigez des organisations de marketing, de produits ou de croissance, le signal est clair : votre prochain avantage concurrentiel ne réside pas dans la recherche du prochain acronyme, du prochain outil ou de la prochaine couche d’IA. C’est une question d’exécution.
Vous disposez déjà de suffisamment de données. Ce dont vous avez besoin, c’est d’une intégration entre les équipes, d’un alignement des plateformes, d’une hygiène des données en amont et d’une réelle clarté sur les résultats commerciaux que vous êtes en train de générer. Oubliez l’obsession de l’exhaustivité. Donnez la priorité à la convivialité, à l’accès et à l’action.
La discipline sera plus performante que le bruit. Les dirigeants qui concentrent leurs équipes sur l’exploitation des données, qu’elles soient fragmentées ou non, avanceront plus vite, s’adapteront mieux et prendront des décisions plus judicieuses, même dans des conditions imparfaites.
Oubliez la perfection. Concentrez-vous sur la précision. Nettoyez ce que vous avez, connectez ce que vous possédez et faites en sorte que chaque ensemble de données soit responsable des résultats de l’entreprise. C’est là que se trouve la véritable valeur ajoutée.
