Mise en place d’une solution CRM – Zoom sur l’intégration des données

L’intégration des données est une étape cruciale au moment de la mise en place d’une solution CRM. En un mot, c’est l’art d’organiser la tuyauterie, de créer les flux de données entre votre nouvelle solution CRM, vous sources de données et vos autres outils. Mais c’est en fait plus que cela : les données entrantes dans le CRM doivent être unifiées, normalisées, consolidées.

Nous avons tenu à écrire un article sur l’intégration des données car c’est une étape importante. Mal gérée, elle peut ruiner un projet CRM. Nous allons voir en quoi consiste l’intégration des données CRM. Nous passerons ensuite en revue les différentes solutions pour réaliser cette intégration, que ce soit celles proposées par l’éditeur CRM lui-même (les connecteurs natifs, Zapier, l’API) ou des solutions tierces (ETL, connecteurs cloud, MDM, flux sur-mesure).

En quoi consiste l’intégration des données CRM ?

Le principe de la démarche

L’objectif d’une solution CRM est de centraliser les interactions clients de l’entreprise sur tous les canaux et points de contact. Or, les données clients sont le carburant de la relation clients. Elle est l’ingrédient indispensable d’une relation clients de qualité, pertinente, personnalisée. Il faut donc que le CRM accueille toutes les données clients nécessaires à la gestion de la relation commerciale et/ou marketing. L’intégration des données CRM, c’est tout simplement l’art d’alimenter le logiciel CRM avec les données dont il a besoin pour fonctionner correctement.

Quelle est la meilleure démarche pour intégrer les données CRM ? Je ne sais si c’est la meilleure, mais en tous cas celle que nous utilisons et qui fait ses preuves auprès de nos clients consiste à partir des cas d’usage cibles pour en déduire les informations nécessaires. Pour chaque cas d’usage défini, on dresse la liste des besoins en termes de données. Cette démarche consiste à déduire les besoins en données des besoins métiers des utilisateurs du CRM.

Par « données CRM », il faut comprendre non seulement les données sur les contacts & clients (nom, prénom, adresse, téléphone, date de naissance, coordonnées…) mais aussi les données associées : les données transactionnelles, les pages visitées, les optins, etc.

Pour être utilisées correctement, ces données doivent être fiables, unifiées, normalisées et « fraîches ». Comment y parvenir ? C’est justement tout le défi des personnes qui vont travailler sur l’intégration des données CRM. Il ne suffit pas d’intégrer les données CRM, il faut s’assurer que ces données sont de qualité et exploitables en activation marketing et/ou commerciale.

Les principaux flux de données CRM

Comment faire parvenir les données dans le CRM ? Réponse : En organisant des flux de données entre les sources de données et le logiciel CRM. Supposons que vous êtes une société qui souhaite déployer une nouvelle solution CRM. Quels sont les flux de données que vous allez devoir mettre en place ? La réponse varie d’une entreprise à l’autre, en fonction de son secteur, de son activité, de ses objectifs, de son infrastructure IT, etc. Bien sûr. Chaque organisation est unique. Mais, en général, les principaux flux de données sont :

• Les flux Site web vers CRM : inscrits newsletters, comptes clients, achats online, voire également : pages vues, événements analytics…
• Les flux ERP vers CRM pour faire remonter dans le logiciel CRM les données transactionnelles : les achats online / offline associés à un client ID.
• Les flux CRM vers les logiciels marketing : emailing, Marketing Automation, etc. Les logiciels marketing ont besoin des données CRM pour fonctionner : l’ensemble des contacts, avec quelques agrégats basés sur les achats, la date de dernier achat, la fréquence d’achat, la liste des magasins avec achat, etc.

Les flux de données doivent pouvoir :

• Concerner des « objets » différents : contacts, transactions, events, etc.
• Se déclencher à des fréquences différentes. En général, un flux journalier est suffisant pour les transactions. Pour les contacts, en revanche, on a parfois besoin de flux toutes les heures, voire de flux en temps réel suivant les cas d’usage des données.
• Gérer le passage du « mapping » (ou « modèle de données ») source à celui de la destination. Le mapping est l’art de faire correspondre les champs de données de la source aux champs de données de la destination. Il faut être prudent en cas de changements du mapping source. Concrètement, que se passe-t-il si un champ de la table source change de nom ou disparaît ? Ce sont des points sur lesquels il faut être vigilants au même de l’intégration des données CRM.
• Permettre de Monitorer / Débugger. L’idéal est d’avoir des alertes en cas de problèmes et de pouvoir accéder aux logs du flux en cas de problème.

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L’intégration des données CRM ne se limite pas uniquement aux flux de données

C’est un point important. L’intégration des données CRM est un terme générique qui contient plusieurs sous-sujets. La mise en place des flux de données est l’un de ces sujets, mais ce n’est pas le seul. En plus du travail de « tuyauterie », il faut pouvoir gérer :

• L’unification / la déduplication des données : que ce soit au niveau des contacts, ou même au niveau des transactions. C’est une question qui se pose avec force dans des secteurs comme le Retail où l’on a des clients online et offline qui ne partagent pas la même clé d’identification. Le client ecommerce dispose par exemple d’un UserID généré par Magento, tandis que les clients magasin inscrits au programme de fidélité sont définis avec un autre ID, par exemple une combinaison Nom x Prénom x Code postal.
• La normalisation des données entrantes, ce qui suppose un travail préalable de définition des normes en questions. Par exemple JJ/MM/AAAA pour la date d’anniversaire plutôt que AAAA/MM/JJ. L’unification des données n’est possible que si les données entrantes sont préalablement normalisées.
• Le rattachement des données associées aux contacts. Si vous récupérez des achats depuis plusieurs sources, des réclamations, des filleuls, ces données sont rattachées à un profil client « source », c’est-à-dire au profil client dans la source de données. Ce peut être l’UserID de Magento, celui de Zendesk, etc. Il va falloir retraiter ces données pour les rattacher au « MasterID » utilisé dans la base CRM.

Nous avons vu en quoi consistait l’intégration des données dans le cadre de la mise en place d’un CRM. Nous allons voir maintenant comment réaliser l’intégration, quelles sont les différentes solutions qui s’offrent à vous. Commençons par celles qui sont proposées par l’éditeur de la solution CRM.

Que propose généralement l’éditeur de la solution CRM ?

Les éditeurs CRM proposent plusieurs solutions pour faciliter l’intégration de vos données : une série de connecteurs natifs, parfois une intégration avec Zapier, une API.

Quelques connecteurs « natifs »

Un connecteur natif est un programme proposé par l’éditeur CRM qui permet de synchroniser facilement votre solution CRM avec un outil tiers. Zoho CRM, par exemple, propose, entre autres, un connecteur natif avec Shopify. Ce connecteur vous permet d’intégrer en quelques clics votre CRM Zoho à votre CMS ecommerce Shopify. Les connecteurs sont dits « natifs » au sens où ils sont développés et proposés par l’éditeur du CRM en collaboration avec la solution tierce. Les connecteurs natifs ont plusieurs avantages :

• Ils facilitent l’intégration des données CRM, en réduise le coût et le temps.
• Ils sont sûrs, car développés et maintenus par l’éditeur CRM et les solutions tierces concernées.

Les connecteurs natifs son précieux, mais le catalogue de connecteurs proposé par l’éditeur CRM n’est pas illimité. Vous ne trouverez aucun éditeur CRM qui propose un connecteur natif pour tous les outils que vous voulez connecter à votre CRM. Quand il y a un connecteur natif, tant mieux, quand ce n’est pas le cas, il faut utiliser une autre méthode. C’est un critère à prendre en compte dans votre benchmark CRM.

L’intégration avec Zapier

Zapier est une solution qui permet de relier entre elles toutes vos applications et d’automatiser certaines tâches. Zapier peut automatiser de nombreuses actions en fonction d’événements. Par exemple : Créer une fiche contact dans votre CRM quand un visiteur remplit tel formulaire sur votre site web, ou bien envoyer une notification au service client quand un client fait part d’une insatisfaction dans un questionnaire, ou bien l’ajout d’un évènement à Google Agenda quand un prospect prend un rendez-vous commercial, etc. Les possibilités sont quasiment infinies. Dans le cadre de l’intégration des données CRM, l’option Zapier peut être utilisée. Ce qui sera discriminant dans le choix ou non de cette option, c’est le nombre d' »actions » disponibles dans Zapier. Remarque : Zapier fait office d’intermédiaire entre les APIs des logiciels qu’il connecte entre eux. Pour utiliser Zapier, il faut donc que le logiciel en question dispose d’une API. Un autre point discriminant à prendre en compte est la profondeur de l’API : Est-ce que toutes les actions disponibles depuis l’interface logicielle sont accessibles depuis l’API ? Si non, vous risquez d’être limité.

Une API

Une API est une interface de programmation qui permet de brancher entre eux des applications pour créer des flux de données. Lorsque l’éditeur CRM ne propose pas de connecteur natif pour l’outil X, l’alternative consiste à utiliser l’API pour connecter votre CRM à l’outil X. Les APIs sont généralement ouvertes gratuitement. Le paramétrage d’une API requiert des compétences techniques.

Découvrez notre guide complet sur les étapes clés d’un Projet CRM.

Quelles sont les différentes options pour gérer l’intégration des données ?

Nous allons pour finir vous présenter quelques outils pour gérer l’intégration des données de votre CRM.

Les outils ETL (Extract – Transform – Load)

Un outil ETL est un logiciel utilisé pour extraire les données à partir des sources de données de votre choix, les transformer pour les adapter au modèle de données de la solution de destination et enfin charger ces données transformées dans l’outil cible : le logiciel CRM par exemple. L’ETL est donc un outil qui permet à la fois de créer des échanges de données entre outils et de transformer la donnée pour l’adapter aux systèmes de destination. Un outil ETL gère donc tous les aspects d’une intégration de données, tels que nous les avons présenté au début de cet article. Les outils ETL ont l’avantage de fonctionner aussi bien avec des outils online qu’avec des outils offline, par exemple un système de caisse.

Voici quelques exemples de solutions ETL :

Outil ETL	Description	Catégorie
Stitch Data	Racheté par Talend, Stitch Data est l’une des solutions leaders sur le créneau des ETL Cloud. Nombreux connecteurs avec des DWH (Amazon RedShift, BigQuery, Snowflake), des BDD et des applicatifs SaaS. Stitch Data un module Open Source (Singer) qui permet aux utilisateurs de développer leurs propres connecteurs. Une des solutions les plus abordables du marché. 5 millions de lignes : $100 par mois. 100 millions de lignes : $750 par mois. Essai gratuit 14 jours.	ETL Cloud
Fivetran	Solution plus complète que Stitch Data, plus onéreuse aussi. Meilleure connectivité. Une large profondeur fonctionnelle en matière de transformation des données (le « T » de ETL). Support très réactif. Modèle tarifaire complexe basé sur la consommation de crédits. Période d’essai gratuit 14 jours.	ETL Cloud
Informatica Power Center	Leader incontesté des ETL « On Premise ». Richesse et profondeur fonctionnelles maximales. Gère toutes les sources de données. Excellente scalabilité. S’adresse aux grandes organisations. Pas adapté pour les TPE-PME. Tarifs très élevés.	ETL On Premise
Microsoft SSIS	SSIS (SQL Server Integration Services) est l’outil ETL proposé par Microsoft. Outil très complet. Gère de nombreux formats : BDD relationnelles, BDD transactionnelles, csv, txt, xml, FPT, etc. Possibilité de développer des connecteurs sur-mesure. S’intègre à l’écosystème Microsoft Azure.	ETL On Premise
Apache Airflow	Apache Airflow est un outil d’automatisation de workflows, sur le modèle de Zapier mais open source. Peut être utilisé pour construire des pipelines de données. De nombreux « plugins » pour ajouter des fonctionnalités et renforcer la connectivité. Connecteur AWS & Google Cloud Platform.	ETL Open Source
Apache Kafka	Développé en 2012 au sein de l’incubateur Apache, tout comme Airflow. Historiquement, Kafka est une plateforme de streaming de données en temps réel. Elargissement des cas d’usage au fil des années. Kafka peut aujourd’hui être utilisé pour organiser l’échange des données à l’intérieur d’un SI Client. Gestion du temps réel. L’extraction des données est gérée par Kafka Connect, la transformation par Kafka Streams.	ETL Open Source

Pour aller plus loin, comprendre précisément comment fonctionne un outil ETL et une présentation des meilleures solutions du marché, nous vous invitons à découvrir notre comparatif complet des outils ETL (Cloud, On-Premise & Open Source).

Les solutions de Master Data Management (MDM)

Une autre option pour gérer l’intégration des données CRM consiste à utiliser une solution de Master Data Management ou MDM. Le principe est simple : le MDM construit une base de référence contenant les données « maîtres ». Cette base est destinée à faire office de « source unique de vérité ». La solution MDM branche cette base aux différents outils et bases de l’organisation en créant de flux de données. Un MDM est assez proche dans son principe de ce que l’on appelle un Référentiel Client Unique ou RCU. Il peut jouer ce rôle, mais à la différence d’une solution RCU, le MDM peut gérer tous les types de données de l’entreprise, pas uniquement les données clients. Un MDM, en quelque sorte, est un Référentiel Données Unique ou RDU.

Nous espérons que cet article vous a été utile et qu’il a répondu aux principales questions que vous vous posez au sujet de l’intégration des données CRM. Si vous avez toujours des questions en suspens ou que vous souhaitez nous partager votre problématique, votre challenge, votre projet CRM, n’hésitez pas à nous contacter.

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