Nous relayons un avis d’expert de Yassine Hamou Tahra, co-fondateur d’Octolis, consacré à la « stack data », la pile technologique nécessaire pour gérer les données de l’entreprise. Octolis est une base de données marketing intelligente qui entend moderniser cette pile en s’intégrant entre les sources de données et les outils d’automatisation marketing et de gestion de la relation client (CRM).
Bouleversement des modèles économiques des éditeurs
La vague des logiciels Saas (Software as a service) hébergés dans le nuage informatique (cloud) avait déjà transformé le marché de l’édition de logiciels. Dans son texte, Yassine Hamou Tahra revient ainsi sur le parcours emblématique de l’éditeur Salesforce. Mais aujourd’hui une nouvelle révolution rebat les cartes, avec les investissements des entreprises dans leurs propres entrepôts de données ou « datawarehouses ».
Conséquence : « La tarification des logiciels CRM basée sur le volume de données et le nombre d’utilisateurs n’est plus opérante dans un monde où les données sont de plus en plus hébergées par le client lui-même ». En effet, l’auteur rappelle que « Les logiciels CRM sont facturés en fonction du volume de données / de contacts (CRM marketing) ou bien en fonction du nombre d’utilisateurs (CRM Sales) ». Or « Ces variables de pricing ne sont plus pertinentes. Ce modèle économique n’est plus en phase avec l’évolution du marché des logiciels et des technologies Data/Tech ».
La « stack data moderne » met l’entrepôt de données au centre du système
A quoi ressemble donc la pile technologique moderne ? A son centre, l’entrepôt de données (datawarehouse) auquel sont connectés tous les applicatifs SaaS de l’entreprise (BI, CRM, Customer Data Platform, Emailing, Marketing Automation…). Reste à assurer la synchronisation entre toutes ces briques. C’est là qu’entrent en jeu des outils de « reverse ETL » comme celui proposé par Octolis.
On connait les outils d’ETL utilisés dans le processus d’extraction des données des systèmes sources et leur transfert dans l’entrepôt de données. ETL pour Extract-transform-load (extraction, transformation et chargement). Une solution de « reverse ETL » (ETL inversé) va donc dans l’autre sens, pour extraire les données de l’entrepôt afin d’alimenter les applications.
Trois conséquences chamboulent le modèle économique des éditeurs de CRM :
- Le reporting ne passe plus par le CRM (les données étant dans l’entrepôt elles peuvent être connectées à un outil de BI) ;
- Les suites intégrées des éditeurs n’ont plus d’intérêt ;
- L’organisation et la préparation des données se font désormais dans le datawarehouse.
Nous vous conseillons la lecture de l’article complet pour des explications détaillées ainsi qu’un schéma explicatif.
