Comment construire une stack MarTech adaptée à l’IA et aux données ?

Construire une stack MarTech efficace face à l’IA et à la donnée passe par la centralisation de la gouvernance, la gestion de l’identité et la collecte du consentement dès la capture. Comprenez les leviers pour un stack agile, respectueux et performant selon les experts du MarTech Conference 2025.

3 principaux points à retenir.

• Ne cherchez pas la perfection des données, définissez le « bon assez » pour vos cas d’usage.
• Collectez le consentement avec chaque donnée pour assurer conformité et confiance.
• Construisez un identity graph canonique et une couche sémantique pour exploiter AI et humains.

Pourquoi la gestion des données et de l’IA est-elle si complexe aujourd’hui

La complexité du paysage MarTech aujourd’hui réside dans la vitesse des changements autour des règles de confidentialité, de l’IA et des outils technologiques. Imaginez un instant, vous êtes à la tête d’une entreprise de B2B qui doit jongler avec une offre de 300 services. Vous vous heurtez à des données éparpillées dans différents systèmes, tout en espérant que l’IA va vous offrir cette touche magique qui fera briller vos campagnes. Spoiler alert : cela n’arrive pas si facilement.

La diversité des audiences a un impact direct sur la manière dont les données sont collectées et traitées. Par exemple, une campagne visant des acheteurs de services fiscaux à l’échelle mondiale ne ressemble en rien à celle s’adressant aux amateurs de kayak. Les différences de terminologie, de canal et de préférence entachent la synchronisation des données, jetant un pavé dans le jardin de la promesse d’une IA efficace et pertinente.

La fragmentation technique s’ajoute à ce casse-tête. Plus les outils se multiplient sans une réflexion sur l’intégration, plus la cohérence des données s’effondre. Selon Octo, il ne suffit plus d’ajouter des outils, mais il faut penser en termes de gouvernance et de transformation des données. Les entreprises doivent revoir leurs processus d’intégration pour éviter que ces outils, censés être des alliés, ne deviennent des boulets.

C’est ici qu’interviennent les métadonnées et les couches sémantiques. Pour que l’IA puisse réellement « comprendre » et utiliser vos données, elles doivent être correctement annotées. Pensez à une bibliothèque : sans un bon système de catalogage, impossible de retrouver un livre. La même logique s’applique ici. Les métadonnées permettent de structurer vos données, tandis que les couches sémantiques aident à interpréter les intentions des utilisateurs. Cela panse les blessures de la fragmentation et offre une vue d’ensemble essentielle pour naviguer dans ce monde complexe.

En fin de compte, la réforme de votre stack MarTech doit passer par une réflexion profonde sur l’intégration et la gouvernance de vos données. Résoudre ces complexités permettra de libérer le potentiel de l’IA. Une route tortueuse, mais ô combien nécessaire.

Quel est l’état de la qualité des données dans une stack moderne

La qualité des données dans une stack moderne, avouons-le, c’est un véritable chantier inachevé. Lors du dernier rapport sur la stack marketing moderne, il a été souligné que la majorité des spécialistes du marketing considèrent leurs données comme un « travail en cours ». Prenez, par exemple, cet e-mail que j’ai reçu d’une entreprise de voyage m’invitant à un événement sur les sports d’hiver… alors que je n’ai jamais skié de ma vie. Cela illustre parfaitement le problème : des données inexactes et mal ciblées entraînent des interventions inefficaces, et parfois même une perte de confiance des clients.

La quête de la pureté des données? Un mirage. Tenter d’atteindre une perfection impossible coûte cher et donne un sentiment d’acharnement sans fin. Florian Delval, responsable marketing produit chez Snowflake, souligne que « le coût de la propreté excessive des données peut finir par nuire à l’entreprise ». Au lieu de cela, il est crucial d’accorder la priorité à des données « suffisamment bonnes », adaptées à des critères spécifiques en fonction de l’usage envisagé.

Quand on parle de données « suffisamment bonnes », cela implique d’identifier ce qui est réellement nécessaire pour obténir un résultat souhaité. Parfois, un certain degré de « bruit » est acceptable, tant que l’on peut en tirer des insights pertinents. En effet, des données non structurées, provenant d’interactions clients – comme les avis en ligne ou les commentaires sur les réseaux sociaux – sont souvent sous-exploitées. Ces contenus en texte libre représentent une nouvelle frontière prometteuse pour l’intelligence artificielle, car ils permettent de déceler des intentions, des émotions et des tendances.

Le vrai challenge réside dans la capacité à miner ces données non structurées et à les transformer en informations exploitables. La clé réside dans la mise en place de processus qui permettent de capter cette richesse d’informations, tout en maintenant un équilibre avec les exigences de conformité et de respect de la vie privée. Les entreprises doivent intégrer ces nouvelles sources de données dans leur écosystème, afin d’améliorer et d’enrichir leur compréhension des clients.

Existe-t-il un centre unique dans la stack MarTech aujourd’hui

La vérité, c’est qu’il n’y a plus de centre unique dans la stack MarTech aujourd’hui. Nous parlons désormais d’un puzzle modulaire où chaque pièce a son importance. CRM, CDP, entrepôts cloud : ces composants ont chacun des rôles précis, mais aucun d’eux n’est le souverain de l’ensemble. Cela nous force à repenser notre approche des données et des outils. Qui aurait cru qu’on en viendrait à envisager la décentralisation plutôt qu’une centralisation aveugle ?

Dans ce paysage en constante évolution, la question de l’identité client en B2B soulève des défis considérables. Prenons un exemple concret : un prospect passe d’une entreprise à une autre. Avec un CRM qui s’appuie sur un email professionnel, ce client peut être à nouveau appréhendé comme un nouvel utilisateur, perdant ainsi l’historique de son engagement. Ce que beaucoup ignorent, c’est que les warehouses et CDPs ont le potentiel de résoudre ce dilemme d’identité. En unifiant les profils indépendamment des changements d’adresse mail, ces outils permettent de conserver une continuité dans la relation client, et ainsi d’optimiser l’expérience.

La modélisation de cette décentralisation ne doit pas être synonyme de désordre. En effet, la gouvernance des données doit rester centralisée. Cela ne signifie pas que tous les outils doivent être regroupés sous une même bannière, mais plutôt que les règles de gestion des données soient claires et accessibles à tous. Une centralisation efficace garantira que chaque acteur sait comment utiliser et protéger ces précieuses pièces du puzzle.

À l’instar des retours terrain de professionnels, on voit que cette approche modulable favorise l’agilité. Par exemple, des entreprises ont constaté qu’en intégrant un CDP avec leur entrepôt de données existant, elles ont pu répondre plus rapidement aux besoins des utilisateurs grâce à des insights personnalisés, tout en respectant les normes de conformité en matière de données. Cela arrive lorsque l’on focalise nos efforts non pas sur la recherche d’un centre autoritaire, mais sur l’optimisation de l’interconnexion de ces outils. Pour découvrir d’autres aspects de la construction d’une stack MarTech, cliquez ici.

Comment gérer l’identité client, les doublons et le consentement efficacement

Les doublons dans une base de données, c’est un peu comme les mauvaises herbes dans un jardin : ils poussent rapidement et peuvent totalement étouffer la beauté d’un écosystème bien structuré. Combien de fois avez-vous reçu un e-mail d’un fournisseur en pensant qu’il s’agissait d’une communication de l’un de vos contacts classiques, pour ensuite réaliser que ce n’était qu’un doublon mal géré ? Les outils de CRM et de marketing automation peuvent faire de leur mieux, mais ils ne suffisent souvent pas. Pourquoi ? Parce qu’il faut un alignement sur les identifiants clés, comme les emails, les domaines ou les IDs de fidélité. C’est ici qu’un data warehouse solide entre en jeu.

Adopter des identifiants communs au sein de ces systèmes permet d’harmoniser les données. Cela améliore significativement le processus de déduplication. Chaque entrée devient une pièce d’un puzzle qui, si elle est correctement identifiée, peut parfaitement s’intégrer, réduisant ainsi la confusion. Imaginez un profil client unifié qui se forme sans gâchis ni enemy au milieu des doublons. En résumé, la consolidation des identifiants, c’est mettre en place les fondations d’une relation client plus fiable.

Quant au consentement, il doit véritablement faire partie intégrante de chaque geste de captation de données. Cela signifie que, lorsque vous collectez une info, vous devez également intégrer les permissions pour l’utiliser. Chaque donnée doit être accompagnée de son billet d’entrée, et cela doit être parfaitement transparent pour le consommateur. N’oublions pas, le RGPD n’est pas simplement une contrainte ; c’est aussi une opportunité d’établir une relation de confiance avec les clients. Ils doivent se sentir en sécurité et savoir que leurs données sont maniées avec précaution.

On peut voir cet enjeu de manière aiguë chez Expedia, qui tente de réunifier des identités dans un paysage digital où les utilisateurs naviguent entre différentes interfaces, comme les applications et les navigateurs web. Chaque utilisateur a une manière unique de se connecter, souvent avec plusieurs identifiants selon les canaux. La fragmentation des données complique la vision globale. En tenant compte de l’importance de la connexion, ce type d’approche doit aussi respecter la vie privée de l’utilisateur. Curieusement, cette quête d’une identité cohérente à travers les différents canaux est également un défi fort prometteur.

En somme, un bon alignement sur les identifiants clés et une méthode rigoureuse pour collecter et respecter le consentement constituent les piliers d’une gestion de données harmonieuse et conforme aux standards modernes.

Ce sujet mérite d’être approfondi en lien avec les révolutions technologiques actuelles.

Quelles actions concrètes adopter pour un stack MarTech agile et efficace face à l’IA

Pour construire une stack MarTech qui claque face aux enjeux brûlants de l’IA et des données, il est essentiel de mettre en place un plan d’action béton. Voici cinq actions concrètes, directement inspirées du panel de la MarTech Conference 2025, qui vous permettront de transformer votre approche :

• Définir des critères de qualité et de consentement adaptés : Tout commence ici. Établissez des critères clairs qui lieront la qualité de vos données à des résultats mesurables. Ne vous contentez pas de collecter des données pour remplir des espaces vides ; assurez-vous que chaque input est pertinent et utile.
• Collecter le consentement au point de capture : Un consentement flou peut vous causer bien des soucis. C’est pourquoi il faut le collecter au moment où vous captez les données. Cela garantit la transparence avec vos clients et protège leur vie privée, tout en optimisant vos futures interactions.
• Établir un identity graph canonique : Quelles clés utiliser pour unifier vos données ? Email, identifiants de fidélité, login ? Choisissez les clés qui auront une valeur réelle pour votre analyse et assurez-vous que tous les acteurs de votre entreprise soient alignés sur ces choix.
• Productiser les métadonnées en une couche sémantique : Créez un environnement où tant les humains que les IA peuvent naviguer facilement. Cela signifie développer une architecture où les métadonnées sont à la fois accessibles et exploitables, aidant ainsi à interpréter le contenu et les événements de manière efficace.
• Tester l’exploitation des données non structurées : Les informations issues de transcriptions ou d’avis clients sont souvent inexplorées. N’hésitez pas à piloter des tests pour extraire des thèmes récurrents qui peuvent vous révéler des insights précieux.

Pour piloter ces actions, un management continu est crucial. Cela signifie désigner des responsables clairs pour l’analyse et l’utilisation des données. Sans ownership, les initiatives risquent de sombrer dans le chaos.

Du côté des solutions technologiques, des outils comme Cortex/Intelligence ou Salesforce Data Cloud viennent récemment étoffer cette palette, offrant des fonctionnalités qui vous permettront d’extraire une valeur immédiate de vos efforts. Ces technologies récentes apportent une réactivité indispensable face aux défis d’optimisation actuels.

L’important, c’est d’être agile et d’ajuster continuellement votre stack en fonction des retours du marché et des besoins clients. La clé réside dans une combinaison de bonnes pratiques, de technologies adaptées et d’une culture d’entreprise orientée vers l’innovation. Explorez-en plus sur ces stratégies dans cet article intéressant ici !

Alors, comment votre stack MarTech peut-elle devenir un levier puissant avec l’IA et la donnée ?

Pour bâtir une stack MarTech robuste et agile dans un monde où l’IA et les données dominent, il faut cesser de courir après la perfection des données. Il s’agit de définir ce qui est « bon assez », de centraliser la gouvernance plutôt que les outils, de gérer rigoureusement identité et consentement, et de faire parler les données non structurées. Cette approche pragmatique permet de créer des expériences clients pertinentes et respectueuses, source ultime de valeur. En mettant en œuvre ces préconisations, vous transformez votre stack en un système vivant capable d’évoluer avec vos clients et la technologie, garantissant un avantage concurrentiel durable.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, consultant expert et formateur en Web Analytics, Data Engineering et IA générative depuis plus de dix ans. Directeur de l’agence webAnalyste et formateur indépendant, je maîtrise l’intégration technique des données, leur gouvernance ainsi que l’automatisation intelligente centrée utilisateur et conformité RGPD. Ma mission : rendre accessibles et opérationnelles les technologies complexes pour des décisions business éclairées et durables.