Il existe différentes solutions pour cartographier les données clients dans toutes les régions, notamment le CDP, les logiciels de cartographie, les outils d'intégration de données et l'apprentissage automatique pour faire correspondre les enregistrements des clients.
Plateformes de données clients (CDP)
Nous générons env. 2,5 quintillions d’octets de données par jour. Les entreprises collectent et utilisent en permanence des informations provenant de sites Web, de réseaux sociaux, d'applications mobiles, de campagnes par courrier électronique et d'autres sources. Si l’on souhaite utiliser toutes les données de manière efficace et intelligente, les plateformes de données clients peuvent fournir un moyen d’y parvenir.
Ces entreprises ont retenu beaucoup d’attention ces dernières années. L'industrie du Big Data est passée de 169 milliards de dollars en 2018 à 348,21 milliards de dollars en 2024. Cependant, 61 % des directeurs marketing estiment qu'ils sous-utilisent le Big Data.
Les plateformes de données clients offrent aux utilisateurs une vue à 360 degrés de leurs clients. Essentiellement, le logiciel regroupe les données des logiciels de service, des nuages de marketing, des moteurs de commerce électronique et d'autres sources de données et les fournit à d'autres systèmes. Ceci, à son tour, permet aux utilisateurs de CDP de développer des profils clients dans une plateforme centrale et d'utiliser ces profils à des fins de vente, de marketing et de service client.
Logiciel de cartographie
Un logiciel de cartographie n'a pas besoin d'être complexe. Les meilleurs outils effectuent l’analyse pour l’utilisateur, aucun codage n’est donc nécessaire. Lorsque nous parlons du meilleur logiciel de cartographie, il est difficile de ne pas mentionner Maptive, une solution de cartographie basée sur le cloud et le Web qui ne nécessite pas de téléchargement. L'utilisateur dispose toujours des dernières fonctionnalités à portée de main et peut accéder à l'outil depuis n'importe quel appareil – mobile, ordinateur de bureau, tablette, etc. Créer une carte à partir de vos données de localisation est simple et rapide : il vous suffit de télécharger une feuille de calcul.
Maptive prend des données dures et froides et les représente de manière visuellement attrayante, mettant ainsi les différents départements de l'entreprise sur la même longueur d'onde. Généralement, les professionnels du marketing et des ventes sont des types visuels ou créatifs. Lorsqu'ils voient une carte thermique, la situation financière ou opérationnelle actuelle de l'entreprise leur apparaît plus clairement et ils comprennent également les améliorations qu'ils doivent apporter.
Outils d'intégration de données
Le marché de l'intégration de données valait 13,6 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre 43,38 milliards de dollars d'ici 2033, soit une croissance de 12,32 % par an au cours de cette période de prévision. L’Amérique du Nord a généré la majorité de cette valeur en 2023, représentant plus de 40 % du marché de l’intégration de données. En termes d’applications métiers, le secteur du marketing représentait plus de 26 % de la part totale des revenus en 2023.
L'intégration de données est le processus de fusion ou de combinaison de données provenant de différentes sources, de leur affichage dans une perspective unifiée et de réponse aux questions basées sur les données combinées. L'intégration des données rationalise et guide les opérations d'une entreprise.
Les outils ETL (Extract, Transform, Load) méritent d'être mentionnés dans ce contexte. Ils peuvent être configurés pour extraire des données de différentes sources régionales, les transformer pour correspondre à un schéma standardisé et les charger dans un système centralisé. Les outils ETL gratuits couramment utilisés incluent Apache NiFi, Talend et Informatica.
De nombreuses plateformes de données clients proposent des API qui facilitent l'intégration des données de différents systèmes, même si elles fonctionnent dans plusieurs régions.
Apprentissage automatique pour faire correspondre les enregistrements des clients
82 % des entreprises recrutent actuellement des collaborateurs possédant des compétences en machine learning. Le marché du machine learning devrait croître de plus de 36 % d’ici 2030. Les algorithmes de machine learning peuvent faire correspondre les enregistrements des clients dans toutes les régions, même si les formats diffèrent. Ces algorithmes peuvent identifier et consolider les entrées en double et les variations mineures des données, telles que des orthographes de noms différentes.
Le traitement du langage naturel peut normaliser et faire correspondre des données non structurées (par exemple, adresses et noms) dans diverses langues à travers les régions. Le marché mondial de la PNL devrait passer de 29 milliards de dollars cette année à un peu plus de 158 milliards de dollars au cours des huit prochaines années.
Résumer
- Les plateformes de données client offrent une vue à 360 degrés des informations client
- Les outils de cartographie effectuent une analyse rapide des données
- L'intégration de données fusionne ou combine des données provenant de différentes sources
- Les algorithmes d'apprentissage automatique correspondent aux enregistrements des clients dans toutes les régions
- Le traitement du langage naturel normalise et fait correspondre les données non structurées
