L’évolution rapide des technologies et de la réglementation remet en question les systèmes de données
Nous vivons une période où le rythme du changement est plus rapide que ce que la plupart des systèmes peuvent supporter. Les piles de données se brisent sous la pression de l’évolution des lois sur la protection de la vie privée et de l’accélération rapide de l’IA. Selon Shiv Delval, le défi n’est pas seulement technique, il est systémique. Les outils sur lesquels nous nous sommes appuyés dans le passé n’ont pas été conçus pour cette vitesse.
La plupart des entreprises continuent d’empiler les outils les uns sur les autres. Ce n’est pas la solution. Cela rend le système plus lent, plus fragile et plus difficile à gouverner. Pour réussir aujourd’hui, vous avez besoin d’un changement structurel. Réorganisez vos données. Réalisez vos intégrations. Connectez les systèmes de manière à supprimer les frictions et à favoriser la rapidité. Une vélocité réelle, et non une illusion.
Ce type de réingénierie ne vise pas la perfection. Il s’agit de construire une infrastructure qui s’adapte à la complexité. Les dirigeants qui comprennent cela évolueront plus vite que leurs marchés et obtiendront un avantage durable. Ce n’est pas facile, mais la vitesse sans la stabilité n’est pas utile. Vous avez besoin des deux.
Pour les dirigeants qui investissent déjà dans l’IA et l’expérience client, sachez que si votre pile actuelle n’a pas été conçue pour un changement dynamique, vous êtes déjà à la traîne. La reconstruction n’est pas facultative, elle est stratégique. Vous devrez également procéder à un audit complet de votre technologie existante. Si le système ne peut pas s’adapter rapidement aux changements de politique ou permettre une prise de décision en temps quasi réel grâce à l’IA, il est temps de le repenser. La prochaine génération de plateformes donne la priorité à la réactivité sur l’héritage, à l’intégration sur l’expansion.
La qualité des données reste un problème répandu et non résolu
La plupart des données sont en désordre. Et ce n’est pas une critique, c’est la réalité. Lors d’un sondage, la majorité des participants ont admis que leurs données étaient encore « en cours d’élaboration ». Et lorsque les données sont incertaines, on ne peut pas se fier à vos résultats. Michelle Jackson de CBIZ a raconté qu’elle avait reçu un courriel lui demandant de s’excuser de ne pas avoir pu venir, juste après avoir participé à l’événement. Ce type de déconnexion est plus courant que la plupart des organisations ne veulent l’admettre.
Ce type d’échec nuit à la confiance. Adoucissez le message lorsque vos données ne sont pas fiables. Passez de la « certitude » à des interactions « riches en contexte ». Dites « Merci de votre intérêt » avec un récapitulatif au lieu de répéter de mauvaises hypothèses. Ce n’est pas grand-chose, mais cela élimine les frictions entre votre marque et votre public.
Delval soulève un point important : la recherche de données parfaites n’est pas efficace. Au-delà d’un certain point, le coût n’améliorera pas les résultats de l’entreprise. C’est un piège. Au lieu de cela, penchez-vous sur ce que l’IA peut vous apporter : les données non structurées. Les conversations, les commentaires, les entrées de texte sont des mines d’or si vous savez comment les exploiter. Vega est d’accord, soulignant que les gens vous disent ce qu’ils veulent avec leurs propres mots. Il vous suffit d’écouter.
Les dirigeants doivent modifier leurs indicateurs clés de performance. Au lieu de se concentrer sur l’exactitude totale des données, il faut se concentrer sur les données prêtes à la prise de décision. Cela signifie des données suffisamment structurées pour que les systèmes puissent agir dessus, mais aussi suffisamment agiles pour s’adapter aux signaux dynamiques. L’IA ne nécessite pas des ensembles de données immaculés, mais des données utilisables et riches en intentions. Fixez des seuils qui correspondent à votre cas d’utilisation. Visez à faire progresser la connaissance, et pas seulement à corriger les défauts du back-end.
La structure et le « centre » de la pile marketing moderne évoluent
Pendant des années, les entreprises ont débattu de l’endroit où se trouve le véritable « centre » de la pile marketing. marketing marketing. Nombre d’entre elles optent par défaut pour la gestion de la relation client. Et oui, les CRM sont encore très répandus, en particulier dans les entreprises de taille moyenne. Mais les choses ont changé. L’entreposage de données a rattrapé son retard. Aujourd’hui, il ne s’agit plus seulement d’analyse, mais aussi d’exploitation.
Lors d’un sondage effectué en direct lors de la session du panel, la gestion de la relation client est arrivée en tête en tant qu’élément central de la pile. Mais les entrepôts n’étaient pas loin derrière. Delval a fait une observation importante : les plateformes cloud-natives sont désormais capables d’exécuter des charges de travail en direct, allant au-delà du stockage passif des données. Ainsi, de plus en plus d’équipes abandonnent l’idée de transférer des données d’un système à l’autre et, au lieu de cela, exécutent des outils directement au-dessus de l’entrepôt.
Il y a aussi la question de la résolution des problèmes d’identité. Michelle Jackson a souligné la lacune évidente dans le marketing B2B, les CRM relient les profils des clients aux courriels professionnels existants. Mais ces identités sont temporaires. Lorsqu’un acheteur change d’emploi, il passe souvent pour un nouveau prospect, alors qu’il s’agit en réalité d’un client potentiel. Les entrepôts et les plateformes de données clients (CDP) peuvent contribuer à préserver la cohérence de l’identité à travers les systèmes et les changements d’emploi, ce qui constitue un avantage pour le réengagement et le marketing du cycle de vie.
Melissa Vega a adopté un point de vue plus large, affirmant qu’il n’existe pas vraiment de « centre » unique. Il faut plutôt considérer la pile comme des unités modulaires reliées entre elles et fonctionnant en synchronisation. Vous n’avez pas besoin que tout soit centralisé dans un seul outil. Mais vous avez besoin de cohérence, de structures de données canoniques, de propriété partagée et de définitions claires des domaines. C’est ce qui permet de passer à l’échelle supérieure, et non pas simplement d’empiler des fonctionnalités.
Les dirigeants devraient noter que la centralisation est moins une question d’outils que de gouvernance. Vous pouvez utiliser plusieurs plateformes, CRM, CDP, entrepôt, mais si elles fonctionnent en silos, vous n’exploitez pas toutes leurs capacités. Concentrez-vous sur des stratégies d’unification par la conception : clés d’identité cohérentes, pipelines en temps réel, définitions partagées. La flexibilité des outils est une bonne chose, tant que la gouvernance en assure la cohésion.
La résolution, la duplication et le consentement de l’identité sont essentiels à l’utilité des données et à la confiance.
Vous n’obtiendrez pas de données utiles si l’identité et le consentement ne sont pas verrouillés. Les doublons sont une réalité quotidienne, et les plateformes telles que les CRM et les MAP (plateformes d’automatisation du marketing) ne suffisent pas à y remédier. Michelle Jackson a qualifié la duplication de « problème très réel ». Sans clés communes, les domaines de messagerie, les identifiants, les données d’adresse, les enregistrements ne correspondent pas, et vos systèmes ne connectent pas correctement les expériences ou les mesures.
Melissa Vega, d’Expedia, a partagé la version B2C du problème de l’identité. Même après avoir déployé des identifiants unifiés pour toutes les marques, la fragmentation des données persiste. Utilisateurs d’applications contre utilisateurs de navigateurs. Utilisateurs connectés ou anonymes. Les profils partiels peuvent créer des messages non pertinents, même si votre moteur de ciblage est intelligent.
Le consentement est l’autre moitié de la question. Shiv Delval l’a expliqué clairement : recueillez le consentement en même temps que les données. Clarifiez ce que chaque utilisateur a accepté et suivez-le dans le temps. Un consentement granulaire et persistant est désormais attendu, en particulier dans les marchés réglementés. Il s’agit également d’une bonne pratique commerciale. M. Jackson, s’exprimant à la fois en tant que spécialiste du marketing et en tant que consommateur, n’a pas mâché ses mots : « N’envoyez pas de SMS sur mon portable pendant que je suis à l’entraînement de football ». Pour gagner l’accès, vous devez offrir de la valeur, immédiatement et clairement.
Rien de tout cela ne fonctionne sans un accord interfonctionnel. Les équipes chargées des données, les spécialistes du marketing, les juristes, les responsables des produits, tout le monde doit s’aligner sur ce qui constitue l’identité d’un client et sur la manière dont le consentement est recueilli et utilisé. L’IA, la personnalisation, la segmentation, rien de tout cela ne fonctionne si l’identité et les autorisations ne sont pas stables.
Pour les dirigeants, il s’agit d’atténuer les risques stratégiques. Une résolution incohérente des problèmes d’identité n’est pas seulement source d’inefficacité, elle nuit aussi à la crédibilité auprès des clients et peut se traduire par des obligations réglementaires. Le consentement n’est pas une case à cocher, c’est une infrastructure. Vous pouvez traiter le consentement comme une exigence de conformité ou comme une couche de valeur intégrée liée à la confiance et à l’image de marque à long terme. Les entreprises qui y parviendront auront un avantage mesurable à mesure que les réglementations sur les données continueront à s’étendre au niveau mondial.
L’IA peut apporter une valeur ajoutée à court terme lorsqu’elle est correctement dimensionnée et qu’elle s’appuie sur des bases de données fiables.
L’IA fait beaucoup parler d’elle en ce moment. Il s’agit en grande partie de bruit. Mais si vous prenez du recul et que vous vous concentrez sur les domaines dans lesquels l’IA peut apporter de la valeur aujourd’hui, les bénéfices sont réels. Le groupe d’experts a adopté un point de vue pragmatique : L’IA n’est pas magique, c’est un outil. Et comme tout outil, ce qui compte, c’est la manière dont vous l’utilisez et ce que vous lui donnez pour travailler.
Melissa Vega, du groupe Expedia, a indiqué que les couches sémantiques constituaient l’un des cas d’utilisation les plus pratiques. Au lieu de coder en dur toutes les règles possibles, vous structurez vos données en fonction du contexte. Cela permet aux modèles d’IA d’interpréter l’intention, ce que le client essaie de faire, et pas seulement le bouton sur lequel il a cliqué. C’est immédiatement utile pour les expériences dynamiques, la correspondance des contenus et les systèmes réactifs.
Michelle Jackson a fait part d’un important garde-fou : L’IA doit soutenir les spécialistes du marketing, et non les remplacer. Lorsque l’IA génère des résultats mal alignés ou erronés, elle n’est pas utile. C’est pourquoi le champ d’application est important. Définissez le problème, contrôlez le contexte et placez des personnes formées dans la boucle. Sinon, vous prendrez plus rapidement de mauvaises décisions.
Shiv Delval a souligné que les données non structurées, les appels, les commentaires, les textes ouverts, étaient traditionnellement sous-utilisés. L’IA change la donne. Ces sources inexploitées ont désormais une valeur opérationnelle, si les équipes disposent de la structure et des autorisations en zone grise nécessaires pour les exploiter. Mais rien de tout cela ne fonctionne si vous n’avez pas d’abord résolu les questions d’identité, de consentement et de mesure. Les fondations restent gagnantes.
Pour les dirigeants qui envisagent d’investir dans l’IA, voici le filtre : ne poursuivez pas l’IA tant que vos données ne sont pas suffisamment fiables pour en amortir le coût. L’IA ne corrige pas les systèmes désorganisés, elle amplifie ce qui existe déjà. Concentrez-vous sur des cas d’utilisation liés à des résultats mesurables : réduction du temps de visibilité, amélioration de l’adéquation des offres, surface en temps réel des signaux de la demande. Et méfiez-vous des frictions entre les équipes ; les systèmes d’IA qui reposent sur une propriété mixte échouent discrètement. Mettez en place une gouvernance dès maintenant pour que les efforts en matière d’IA puissent être maintenus plus tard.
Les ajouts de piles stratégiques peuvent résoudre des problèmes commerciaux spécialisés
Lorsqu’il s’agit de votre pile de données, plus il y en a, mieux c’est. Ce sont les ajouts ciblés qui comptent. Les cas d’utilisation viennent en premier, puis vous choisissez le bon composant pour combler la lacune. Le panel a partagé des exemples concrets où cela a fonctionné.
Michelle Jackson a cité le logiciel de marketing basé sur les comptes (ABM) comme une amélioration transformatrice pour le B2B. Son équipe pouvait se concentrer sur les bons comptes, personnaliser l’approche et influer sur la qualité du pipeline. Il s’agit là d’une application de précision, et non d’une stratégie qui consiste à tout lancer.
Melissa Vega a parlé de la combinaison de Salesforce Data Cloud avec Marketing Cloud. Pour Expedia, l’intégration était essentielle pour faire émerger rapidement les données et les synchroniser entre les systèmes sans duplication ni décalage. Il ne s’agit pas seulement de technologie, mais aussi d’alignement entre les équipes de vente, de service à la clientèle et de marketing qui utilisent le même ensemble de signaux.
Shiv Delval a évoqué Cortex/Intelligence de Snowflake, une fonctionnalité de la plateforme qui permet d’accéder aux données en langage naturel. Il n’est plus nécessaire d’être ingénieur en données pour exécuter des requêtes puissantes. L’amélioration de l’accès aux données accélère la prise de décision et réduit les goulets d’étranglement liés à la dépendance.
Chacun de ces ajouts n’avait pas pour but d’offrir « plus d’outils ». Il s’agissait de résoudre des points de friction spécifiques. Repérez les points de blocage de l’exécution, puis installez des outils de précision qui éliminent ces blocages. C’est alors que votre pile cessera d’être une charge et deviendra un avantage concurrentiel.
Pour les dirigeants, le message est simple : concentrez les dépenses d’investissement sur les capacités, et non sur les catégories. Trop d’entreprises achètent des plateformes et n’utilisent que 10 % des fonctionnalités. C’est du gaspillage. Au lieu de cela, alignez les dépenses sur l’impact. À quel endroit du parcours client perdez-vous de la marge ou la qualité de votre expérience ? Où la durée du cycle est-elle trop longue ? Utilisez ces réponses pour acheter et mettre en œuvre des mises à niveau de la pile qui fonctionnent. Et validez-les à l’aide d’indicateurs commerciaux, et non pas en comptant les plugins.
Les entreprises doivent immédiatement mettre en œuvre cinq stratégies fondamentales en matière de données
Le groupe d’experts n’a pas laissé la théorie sur la table. Ils ont présenté cinq mesures claires que chaque organisation peut prendre dès maintenant pour structurer, clarifier et dynamiser ses environnements de données.
La première consiste à définir ce que sont des données « suffisamment bonnes ». Cessez de viser une perfection inatteignable. Mettez-vous plutôt d’accord sur le niveau de qualité des données acceptable pour chaque cas d’utilisation. Mettez-le par écrit. Reliez-le aux résultats de l’entreprise. Cela permet aux équipes d’avancer rapidement tout en gardant confiance.
Deuxièmement : saisissez le consentement à la source. Conservez les autorisations avec chaque point de données. Vous devez savoir, à tout moment, non seulement quelles données vous possédez, mais aussi ce que vous êtes autorisé à en faire.
Troisièmement : établissez une identité canonique. N’attendez pas d’avoir des profils parfaits. Décidez dès maintenant quels identifiants comptent, l’email, l’identifiant de connexion, le numéro de fidélité, et alignez les systèmes internes pour les utiliser comme points de référence cohérents. Jackson, Vega et Delval ont tous évoqué un thème récurrent : l’identité fragmentée rend le marketing, la personnalisation et l’IA plus difficiles qu’ils ne devraient l’être.
Quatrièmement : produire des métadonnées. Créez une couche sémantique qui fonctionne à la fois pour les humains et les machines. Lorsque le contenu, les événements et les comportements sont décrits et étiquetés dans un langage structuré, il est plus facile de générer des informations et plus facile pour l’IA de les traiter. Il s’agit d’un travail d’infrastructure, qui ne fait pas les gros titres, mais qui alimente tout.
Cinquièmement : agissez sur les données non structurées. Prenez les transcriptions, les examens ou les journaux d’assistance en texte libre et extrayez-en les thèmes. Faites-le chaque semaine, et non chaque trimestre. Transmettez les informations aux bonnes équipes et prenez l’habitude d’opérationnaliser ce que les clients vous disent avec leurs propres mots.
Ces cinq étapes ne sont pas de simples cases à cocher. Elles permettent de construire un système plus durable. Un système capable de prendre en charge la personnalisation à grande échelle, sans se briser. Un système capable de s’adapter aux nouvelles technologies, sans devoir s’arrêter pour retravailler.
Les responsables de haut niveau devraient normaliser ces cinq actions dans toutes les unités opérationnelles. Une approche fragmentée, où chaque département improvise des normes de métadonnées ou des règles d’identité, ne fera qu’augmenter les frictions du système au fil du temps. Traitez ces stratégies comme des incontournables opérationnels de premier niveau, et non comme des initiatives technologiques optionnelles. Et intégrez-les dès le départ dans les critères d’intégration, de conception des processus et de sélection des technologies.
Les piles efficaces sont flexibles et équilibrent la gouvernance centralisée et l’innovation modulaire.
Le panel s’est achevé sur une vision claire de ce que devrait être une pile de données moderne : modulaire, gouvernée et réactive. Rien n’est éternel dans la technologie, ce qui compte c’est votre capacité à évoluer sans déstabiliser vos fondations.
Les systèmes rigides s’effondrent sous l’effet de l’échelle et de la complexité des produits. Mais une pile complètement décentralisée tombe dans le chaos. Le succès est dans l’équilibre, centralisez vos normes de gouvernance (comme les clés d’identité, les cadres de consentement et les schémas de données), tout en gardant votre outillage modulaire et spécifique à l’objectif.
M. Delval est allé droit au but : centralisez votre gouvernance, pas vos outils. Vega a mis l’accent sur la clarté plutôt que sur la centralisation. Les systèmes modulaires fonctionnent tant que la propriété est définie, que les pipelines sont propres et que les limites du système sont connues. Sans cela, la complexité invite à la rupture. Jackson a apporté une réalité contextuelle du côté B2B : si vos données s’interrompent lorsqu’un contact change d’emploi, vous n’êtes pas prêt à passer à l’échelle.
Le message ici n’est pas de savoir quelles plates-formes acheter. Il s’agit d’une question de philosophie architecturale. Vos systèmes permettent-ils la souplesse sans sacrifier la confiance ? Pouvez-vous échanger des composants, intégrer de nouveaux outils, interpréter de nouveaux comportements, sans redéfinir votre boîte à outils à chaque fois ?
Pour les dirigeants, cessez de mesurer la maturité de la pile en fonction du nombre d’outils intégrés ou de la taille de votre suite de plates-formes. Mesurez-la en fonction de la capacité de vos systèmes à s’adapter au changement. Lorsque les modèles d’IA évoluent, que les lois sur la protection de la vie privée changent ou que votre stratégie GTM pivote, vous devez pouvoir réagir sans réorienter l’ensemble de votre pile. La gouvernance vous offre cette stabilité. La conception modulaire vous donne cette liberté.
Récapitulation
Le paysage a changé. L’IA n’est plus optionnelle, et votre pile peut soit suivre, soit vous retarder. Cela ne signifie pas qu’il faille tout reconstruire. Cela signifie qu’il faut concevoir de manière agressive autour de ce qui fonctionne : des composants modulaires, une propriété claire des données, un consentement en temps réel et des cadres d’identité utilisables. Ignorez le bruit. Concentrez-vous sur ce qui est évolutif avec précision et respect.
Une gouvernance forte n’est pas restrictive, elle est facilitatrice. Elle permet à vos équipes d’aller vite sans briser la confiance. Et les bons investissements dans les piles de données ne suivent pas les tendances. Ils éliminent les frictions. Ils libèrent de la valeur. Ils aident vos collaborateurs à prendre des décisions plus rapidement, en s’appuyant sur des données qui ont une réelle signification.
Il ne s’agit pas d’une conversation future. C’est une priorité d’exécution. Contrôlez la structure. Donnez la priorité à la clarté. Construisez une infrastructure qui s’adapte au rythme de l’IA d’aujourd’hui, et non aux plans marketing d’hier. Les entreprises qui y parviendront iront plus vite, offriront un meilleur service et s’adapteront sans hésitation. C’est l’avantage.
