Le marketing moderne repose sur des données, nous pouvons tous être d’accord. Il n’est donc pas étrange que la plate-forme de données client (CDP) gagne du terrain plus rapidement que toute autre technologie de marketing, même si de nombreux spécialistes du marketing ne maîtrisent pas encore le concept.
La CDP promet de fournir la clé d’un marketing complet basé sur les données, un concept marketing très attrayant où toutes vos données clients sont combinées pour des utilisations marketing (et autres). Sans les données et la gestion des données, le «cerveau marketing» qui permet des campagnes plus intelligentes ne peut tout simplement pas fonctionner. Il est donc très important de rassembler les données. Il existe certaines caractéristiques distinctes d’une CDP qui expliquent pourquoi les grandes marques les regardent au lieu de s’appuyer uniquement sur d’autres types de systèmes de données comme le CRM (gestion de la relation client) ou un DMP (plateforme de gestion des données).
L’objectif de la CDP est de rassembler toutes les données clients et de les regrouper en profils clients unifiés. Un marketeur peut donc facilement travailler avec. On pourrait dire que nous avons déjà entendu l’histoire d’outils qui peuvent fonctionner comme un hub ou un lieu central pour les données clients. Il n’y a certainement jamais eu de pénurie de technologies qui prétendent fournir une « vue client unique » ou un «profil client à 360 degrés». Mais en réalité, il n’y a pas eu de type de plate-forme capable de rassembler toutes les données et en même temps de les rendre utiles pour le responsable du marketing.
Une plate-forme de données client est un système géré par le responsable du marketing qui crée une base de données client unifiée et persistante accessible aux autres systèmes.
Les plateformes de données client ont le potentiel de créer une vue client unique. Mais la vraie valeur de cela est de le rendre exploitable et d’obtenir des informations pour le faire. Pensez aux questions auxquelles les CDP peuvent répondre:
Évidemment, ce n’est qu’un échantillon, et il peut sembler qu’il s’agit uniquement d’analytique. Mais il s’agit de décider facilement des bons segments, des trajets des utilisateurs, des messages, des canaux et des horaires (tout en validant les hypothèses, en effectuant des tests A / B, etc.) pour améliorer le CLV et éviter le désabonnement. Une fois que vous avez combiné les données et les informations sous-jacentes, elles peuvent conduire à des moments encore plus remarquables et précieux.
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