Mise à jour 2026 : depuis la publication initiale de cet article en 2021, une Customer Data Strategy ne se limite plus à centraliser des données CRM : elle doit composer avec l'IA générative, les signaux first-party, la gouvernance du consentement et la fin annoncée — puis reconfigurée — des cookies tiers dans Chrome. Le bon réflexe consiste à relier collecte, qualité, activation et conformité avant de choisir une CDP ou un entrepôt de données.
À retenir pour votre Customer Data Strategy
- Priorité aux données first-party et zero-party : les parcours personnalisés performants dépendent de données consenties, utiles et réconciliées entre CRM, analytics, support et média.
- La stack s'est fragmentée : CDP packagée, composable CDP, reverse ETL, data clean rooms et server-side tagging ne répondent pas au même besoin opérationnel.
- La conformité devient un levier business : l'AI Act européen est entré en vigueur le 1er août 2024 et impose de documenter les usages IA à risque, ce qui touche directement les modèles de scoring, segmentation et recommandation.
Ce qui a changé depuis 2021
En 2021, le sujet central était surtout de mieux exploiter les données disponibles. En 2026, trois changements structurent les projets : la personnalisation temps réel, la transparence sur l'utilisation des données et l'intégration de l'IA dans les workflows marketing, vente et service client.
| Choix stratégique | Quand le privilégier | Point de vigilance |
|---|---|---|
| CDP packagée | Besoin rapide d'unifier profils, segments et activations marketing sans gros chantier data interne. | Vérifier les connecteurs natifs, le coût par profil et les règles de consentement par pays. |
| Composable CDP + warehouse | Équipe data déjà équipée de Snowflake, BigQuery, Databricks ou équivalent. | Prévoir du temps d'ingénierie pour la modélisation, l'identité et les contrôles qualité. |
| Reverse ETL | Activation de segments depuis l'entrepôt vers CRM, emailing, ads ou support. | Gérer les conflits de champs et les suppressions liées au consentement. |
| Data clean room | Mesure média ou partenariats retail media sans échange direct de données personnelles brutes. | La qualité des résultats dépend du volume de données matchées et des règles contractuelles. |
| Server-side tagging | Améliorer la fiabilité de la mesure et réduire l'exposition des tags côté navigateur. | Ne pas l'utiliser comme raccourci pour contourner le consentement : la base légale reste indispensable. |
Chiffres clés à intégrer dans votre cadrage
- 71 % des consommateurs déclarent abandonner des expériences non pertinentes, selon le communiqué Twilio du 3 juin 2025 sur son State of Customer Engagement Report.
- 88 % des consommateurs se disent plus susceptibles d'acheter lorsque l'engagement est personnalisé en temps réel, mais seulement 44 % des marques déclarent exécuter ce niveau de personnalisation, selon la même source Twilio 2025.
- 7 640 consommateurs et 637 dirigeants ont été interrogés par Twilio entre le 3 janvier et le 17 février 2025 : c'est une base utile pour benchmarker vos hypothèses d'engagement client.
- 14 300 consommateurs et acheteurs B2B ont été interrogés par Salesforce dans son rapport State of the Connected Customer, rappelant que les attentes client doivent être traitées comme un sujet transversal entre marketing, vente, service et IT.
Mini-outil : prioriser vos données client en 10 minutes
Attribuez une note de 1 à 5 à chaque critère ci-dessous pour chaque source de données. Priorisez les sources dont le total dépasse 16/20.
| Critère | Question à poser | Score |
|---|---|---|
| Consentement | La permission d'usage est-elle claire et traçable ? | /5 |
| Fraîcheur | La donnée est-elle mise à jour au moins chaque semaine ? | /5 |
| Activation | Peut-elle déclencher une action CRM, média, vente ou support ? | /5 |
| Qualité | Le taux de doublons, champs vides ou incohérences est-il maîtrisé ? | /5 |
Avis communauté : ce que les équipes remontent en projet
« Nous avions une CDP, mais les équipes CRM continuaient à exporter des fichiers CSV chaque semaine. Le vrai déclic a été de définir qui possédait chaque champ client et quelles campagnes avaient le droit de l'utiliser. » — Responsable CRM, scale-up B2B SaaS
« Le sujet n'était pas l'outil, mais l'arbitrage : faut-il optimiser le taux de conversion immédiat ou préserver la confiance client sur la durée ? Cette décision a changé nos règles de segmentation. » — Directrice marketing, e-commerce premium
Nouveaux outils et acteurs à surveiller
Depuis 2021, les projets data client intègrent plus souvent des briques de reverse ETL, de warehouse-native marketing, de data clean rooms et d'orchestration IA. Des acteurs comme Hightouch, Census, RudderStack, Snowflake, Databricks ou les solutions CDP historiques coexistent désormais dans les appels d'offres : la différence se fait moins sur la promesse « vue client 360 » que sur la vitesse d'activation, la gouvernance et le coût total de possession.
Plan d'action recommandé
- Cartographier les cas d'usage : acquisition, rétention, cross-sell, support, fidélité, scoring ou personnalisation web.
- Relier chaque cas d'usage à une donnée source, une base légale, un propriétaire métier et un KPI.
- Nettoyer les identifiants avant l'outil : email hashé, ID CRM, ID transaction, consentement, historique support.
- Tester un cas d'activation en 30 jours avant de déployer toute la stack.
- Documenter les modèles IA utilisés pour segmentation, recommandation ou scoring, surtout si l'impact client est significatif.
Pour aller plus loin sur l'exécution, consultez aussi nos guides sur la culture data driven, la data visualisation, le marketing automation, les ingrédients d'une stratégie digitale et la transformation digitale.
Questions fréquentes
Faut-il choisir une CDP avant de définir la stratégie data client ?
Non. Définissez d'abord les cas d'usage, les données nécessaires, le consentement, les règles de qualité et les canaux d'activation. L'outil vient ensuite.
Quelle différence entre first-party data et zero-party data ?
La first-party data est observée dans vos interactions directes avec le client. La zero-party data est fournie volontairement par le client, par exemple via un questionnaire de préférences.
Une Customer Data Strategy est-elle réservée aux grandes entreprises ?
Non. Une PME peut commencer avec un CRM propre, des événements analytics fiables, un outil emailing bien segmenté et une gouvernance simple des consentements.
Comment mesurer le ROI ?
Suivez 3 indicateurs avant/après : taux de conversion par segment, revenu incrémental par campagne activée et baisse des coûts opérationnels liés aux exports ou retraitements manuels.
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Sources externes citées
- Twilio, communiqué du 3 juin 2025, State of Customer Engagement Report 2025.
- Commission européenne, 1er août 2024, AI Act enters into force.
- Bird & Bird, 2024, Google Privacy Sandbox Update, sur l'évolution de l'approche Chrome concernant les cookies tiers.
- Salesforce, State of the Connected Customer, enquête auprès de 14 300 consommateurs et acheteurs professionnels.
Avec le digital, les entreprises ont l’opportunité de créer des expériences utilisateurs hors du commun. Et pour y parvenir, l’usage de la data est une nécessité. On parle alors de Customer Data Strategy.
En d’autres termes : comment construire une expérience utilisateur en utilisant la data qui se trouve à notre disposition.
Pour parler de ce sujet, nous avons reçu Julien De Visscher (Co-Founder et Managing Director chez Human37) dans le 35ème épisode de Beyond Marketing.
Cet article résume notre discussion :
Pourquoi construire une Customer Data Strategy ?
La première question à se poser est de savoir pourquoi construire une Customer Data Strategy ? Quel est l’intérêt de mettre une telle stratégie en place ?
Il y a deux phénomènes à prendre en compte, qui justifient pourquoi les entreprises doivent se pencher sur ce sujet.
Des clients de plus en plus exigeants
Tout d’abord, le niveau d’exigence et les attentes des clients envers les entreprises dont ils achètent les produits et les services ne cessent de croître. Aujourd’hui, les clients s’attendent à vivre des expériences fluides, sans friction, avec un service après-vente ultra disponible.
Par exemple, c’est notamment grâce à sa capacité à répondre à ces exigences qu’Amazon a explosé :
- Une livraison ultra rapide.
- Un processus d’achat hyper fluide.
- Une politique de retour produit qui ne pose pas de question.
Au-delà de ça, avec le développement d’Internet et des moyens de communication, tout le monde peut partager son avis sur les expériences qu’il ou elle a vécu avec une marque. Et en général, nous avons plutôt tendance à nous exprimer sur les expériences négatives et à partager notre mécontentement.
Que ce soit sur Instagram, Facebook, ou sur des plateformes comme Google My Business ou Trustpilot. Les clients peuvent y raconter les expériences qu’ils vivent avec les marques.
Cela peut très rapidement nuire à la réputation de ces dernières. En effet, 90% des consommateurs ayant consulté des avis en ligne déclarent avoir été influencés par ces avis dans leurs décisions d’achat.
Par conséquent, on peut observer la séquence suivante :
- Une entreprise ne propose pas une bonne expérience à ses clients.
- Ceux-ci sont mécontents et l’expriment en ligne.
- D’autres prospects se renseignent sur la marque avant d’acheter, et lisent ces avis négatifs.
- La réputation de la marque se détériore et peine à acquérir de nouveaux clients.
Par conséquent, première raison pour laquelle construire une Customer Data Strategy : améliorer votre expérience client et protéger la réputation de votre marque.
Un monde d’infinite supply
La deuxième raison, c’est que nous vivons dans un monde d’infinite supply. Un client mécontent de son expérience avec une marque aura toujours d’autres options disponibles.
Ainsi, la marque qui parviendra à créer la meilleure expérience utilisateur sera celle qui pourra capter le plus de clients. On retrouve donc un véritable enjeu de fidélisation derrière la création d’une Customer Data Strategy.
Voyons maintenant quelles sont les étapes pour en élaborer une.
Comment choisir une agence Data & analytics pour votre projet
Comparez les agences spécialisées ci-dessous selon leurs avis clients, leur localisation et leurs réalisations avant de faire votre choix.
Comment construire une Customer Data Strategy ?
Dans le podcast, Julien explique qu’il y a 4 grandes étapes à connaitre pour élaborer une Customer Data Strategy.
Connaître ses objectifs
Tout d’abord, et il ne faut pas sous estimer leur importance : vous devez connaître vos objectifs. Toute la suite de votre stratégie se base sur ces derniers.
Concrètement, le fait de connaître vos objectifs vous permettra de savoir le type de données dont vous avez besoin, mais aussi comment vous allez les analyser.
Dans le podcast, on prend plusieurs exemples d’objectifs qu’il est possible d’atteindre grâce à la data :
- Réduire le churn (quantité de clients qui quittent la marque),
- Augmenter les ventes,
- Améliorer le processus d’achat,
- Recevoir des feedbacks clients pour améliorer un produit,
- Etc.
Par conséquent, prenez d’abord le temps de vous questionner sur le pourquoi de votre stratégie et ce que vous cherchez à faire.
Choisir ses outils
La deuxième étape consiste à sélectionner les outils qui vous permettront d’atteindre vos objectifs. Ici, Julien partage plusieurs points à prendre en compte.
Le premier, c’est que le choix d’un outil doit être murement réfléchi. Typiquement, il faut savoir précisément comment et pourquoi vous allez utiliser un outil. L’erreur que font beaucoup de marques, c’est qu’elles observent qu’elles ont un problème à résoudre, et achètent une solution rapidement sans pousser la réflexion assez loin.
Dans le podcast, on explique justement qu’il faut avoir cette réflexion en amont.
Le deuxième point à garder en tête consiste à regarder la solidité de l’outil et ses intégrations. Concrètement, si vous achetez une solution et que vous basez une partie de votre business dessus, vous devez vérifier que l’entreprise derrière est stable.
L’outil existera-t-il encore dans 5 ans ? Et donne-t-il la possibilité de le connecter à d’autres outils de votre stack ?
Le troisième point à prendre en considération concerne la facilité d’utilisation d’un outil. Qui sera en charge de l’utiliser au sein de votre entreprise, et quelle est le niveau d’expertise requis ? Par exemple, si votre équipe évolue, l’outil pourra-t-il être facilement utilisé sans une formation poussée ?
Enfin, quatrième point à prendre en compte et non des moindres : la budget. Prenez en compte que plusieurs outils seront nécessaires pour établir une Customer Data Strategy, et que les chiffres peuvent vite monter. Questionnez-vous donc sur le budget que vous êtes prêt à investir.
Mettre en place la Data Collection
La troisième étape consiste à collecter les données dont vous avez besoin pour remplir vos objectifs.
Normalement, si ces derniers sont clairs et que vous avez choisi les bons outils, la collecte des données ne devrait pas poser de problème.
Tout l’enjeu étant de savoir où se trouvent ces données, comment elles sont générées, pour ensuite les capturer et les regrouper.
On en parle plus en détails dans le podcast :
Faire un effet de levier avec la Data Activation
Enfin, dernière étape à suivre : analyser la data que vous avez collecté pour en tirer des conclusions et l’activer.
Ici, Julien explique que le fait de travailler avec une agence a une réelle valeur ajoutée. Quand on analyse de la donnée, il peut être très facile d’être biaisé et de ne pas tirer des conclusions purement objectives par rapport à la réalité du terrain.
Il faut éviter d’utiliser la data pour justifier ses choix. Utilisez plutôt la data pour créer et orienter vos choix.
Le fait de travailler avec un partenaire externe permet d’éviter ces biais et de savoir exactement ce qui doit être mis en place pour remplir les objectifs de la stratégie.
Comment choisir une agence Data & analytics pour votre projet
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L’importance de la communication interne
Avant de conclure, il y a un dernier point que l’on mentionne dans le podcast. Il concerne l’importance de la communication interne et de la transparence en entreprise.
Pour avoir une Customer Data Strategy vraiment efficace, l’information et la donnée doivent circuler librement entre tous les départements d’une entreprise.
Cela s’explique par le fait que l’expérience d’un client est impactée par tous les départements d’une entreprise :
- Le marketing, dans les messages publicitaires, le contenu, l’emailing, etc.
- Les commerciaux, pour signer les deals et suivre l’évolution du client.
- Les développeurs, pour créer le produit (s’il est digital).
- Etc.
Par conséquent, pour garantir une expérience cohérente et fluide, il faut que ces départements communiquent entre eux. Sans quoi, on risque d’avoir des incohérences, qui pourront nuire à l’expérience du client.
Dans le podcast, Julien illustre ça avec un exemple.
La Customer Data Strategy d’un fournisseur d’énergie
Dans cet exemple (réel), un client reçoit un email pour lui proposer d’optimiser son abonnement électrique. Le marketing de l’entreprise est donc dans une démarche d’améliorer son expérience, et lui offre la possibilité de prendre rendez-vous avec un commercial.
Le client s’exécute, et arrive au rendez-vous. Tout cela uniquement pour se rendre compte, avec le commercial, que son abonnement est déjà optimal pour l’utilisation qu’il en a.
Dans cette histoire, tout le monde a perdu du temps :
- Le marketing dans la création du contenu,
- Le commercial durant le rendez-vous,
- Et surtout le client, qui s’attendait à pouvoir réduire sa facture électrique, pour au final être déçu.
Ce genre d’incohérence dans une expérience client illustre à quel point les départements d’une entreprise doivent communiquer dans le cadre d’une Customer Data Strategy.
Conclusion
Dans cet article, nous avons vu pourquoi la création d’une Customer Data Strategy était importante pour les marques. Grâce à l’expérience et au partage de Julien, nous avons aussi vu comment créer une telle stratégie en 4 étapes.
Si vous voulez aller plus, n’hésitez pas à écouter le podcast dans son entièreté et à contacter Human37 :
