Salesforce Data 360 : comment réunir les données de vos clients pour mieux les utiliser ?

Une cliente consulte plusieurs produits sur votre site, passe une commande, contacte ensuite le service client et échange quelques semaines plus tard avec un commercial. Votre entreprise dispose de toutes ces informations. Pourtant, aucune équipe ne voit forcément l’ensemble du parcours.

Le commercial retrouve ses coordonnées dans Salesforce. L’équipe e-commerce connaît ses commandes, le support ses demandes et le marketing ses préférences de communication.

Chaque outil détient une partie de l’histoire. Cette fragmentation limite la personnalisation, ralentit les équipes et complique l’exploitation des données par l’intelligence artificielle.

Salesforce Data 360, auparavant appelé Data Cloud, permet de relier ces informations, de les organiser dans un modèle commun et de les rendre utilisables dans Salesforce et au-delà. 

Pourquoi les données clients restent dispersées ?

Les entreprises ajoutent progressivement des outils pour répondre à des besoins précis.

Le CRM suit les comptes, les contacts, les opportunités et les interactions commerciales. Le site e-commerce gère les commandes. L’ERP s’occupe de la facturation, des stocks ou de la logistique. Une plateforme marketing orchestre les campagnes. Le service client travaille dans Salesforce ou dans une autre solution.

Cette organisation produit plusieurs représentations d’une même personne.

Prenons l’exemple d’une cliente que nous allons nommer Sarah Martin :

• Salesforce la connaît comme contact rattaché à une entreprise ;
• le site e-commerce l’identifie grâce à son compte client ;
• la plateforme marketing utilise son adresse email ;
• le support la retrouve grâce à un numéro de dossier ;
• l’ERP associe ses commandes à un identifiant de facturation.

Les identifiants diffèrent parfois. Les informations aussi : ancienne adresse dans le CRM, nouveau téléphone dans l’e-commerce, préférence mise à jour dans la plateforme marketing.

Une entreprise peut donc posséder beaucoup de données tout en conservant une compréhension partielle de chaque client.

Pourquoi le CRM ne suffit pas toujours ?

Le CRM reste l’outil central des équipes commerciales et de la relation client. Il leur permet de gérer les comptes, les contacts, les opportunités, les activités et les demandes de service.

Il n’a toutefois pas vocation à recevoir indistinctement tous les événements produits par le système d’information. Copier chaque visite, clic, transaction ou changement de statut dans les objets utilisés par les commerciaux rendrait l’environnement plus complexe.

Une commande, une visite de page et un consentement marketing ne suivent pas non plus le même modèle. Les déplacer dans Salesforce ne suffit pas à les rendre comparables.

Data 360 intervient comme une couche dédiée à la donnée. La plateforme peut connecter des sources internes et externes, préparer leurs informations, les organiser dans un modèle cohérent et les mettre à disposition des usages métier. Son architecture couvre le cycle de l’ingestion à l’activation, avec des traitements par lots, en streaming ou en quasi-temps réel selon les besoins.

Le CRM aide les équipes à gérer la relation avec leurs clients. Data 360 leur apporte un contexte construit à partir des différents systèmes qui décrivent cette relation.

Ce que fait Salesforce Data 360

Son fonctionnement peut être résumé en quatre grandes opérations.

Connecter les sources de données

Data 360 peut récupérer ou rendre accessibles des données provenant de Salesforce CRM, de plateformes marketing, de solutions e-commerce, de fichiers, de bases de données et de data warehouses.

Elles peuvent être chargées à intervalles réguliers, transmises sous forme d’événements ou consultées depuis certaines plateformes externes. Salesforce décrit un pipeline couvrant l’ingestion, la préparation, la modélisation, l’unification, l’analyse et l’activation.

Le projet doit sélectionner les informations utiles au cas d’usage. Une entreprise qui souhaite mieux préparer ses rendez-vous commerciaux n’a pas forcément besoin de connecter toutes les données techniques générées par son site.

Organiser des données qui parlent des langages différents

Chaque outil possède sa propre manière de structurer les informations.

Dans Salesforce, le prénom d’un contact peut être enregistré dans un champ appelé « FirstName ». Dans le site e-commerce, la même information peut apparaître sous le nom « Given_Name ». La plateforme marketing peut encore utiliser une autre appellation.

Pour rendre ces données comparables, Data 360 utilise deux niveaux d’objets.

Le Data Lake Object, ou DLO, contient les données provenant d’une source. Un DLO peut par exemple reprendre les contacts issus de Salesforce, tandis qu’un autre contient les clients du site e-commerce. Chaque DLO conserve une structure proche de celle de son système d’origine.

À ce stade, les informations restent organisées différemment :

Correspondance des champs selon les sources

Source	Prénom	Nom	Email
Salesforce	FirstName	LastName	Email
E-commerce	Given_Name	Family_Name	Customer_Email

Le Data Model Object, ou DMO, apporte ensuite une structure métier commune. Les champs provenant des différents DLO sont associés à des notions partagées comme le prénom, le nom ou l’adresse email.

Data 360 peut alors comprendre que « FirstName » et « Given_Name » représentent la même information, même si les deux systèmes utilisent des noms différents.

Le DLO représente donc les données telles qu’elles arrivent depuis chaque source. Le DMO leur donne une organisation commune afin de pouvoir ensuite rapprocher les profils, calculer des indicateurs, créer des segments et activer les données dans les outils de l’entreprise.

Reconnaître un même client dans plusieurs systèmes

Sarah Martin peut être enregistrée comme « Sarah Martin » dans Salesforce et « S. Martin » dans le site e-commerce. Son adresse email, son numéro de téléphone ou un identifiant de fidélité peuvent permettre de rapprocher ces profils.

Cette étape, appelée résolution d’identité, applique des règles pour relier les enregistrements, puis choisir les informations à retenir dans le profil unifié. Salesforce décrit l’Identity Resolution comme le moteur qui crée des profils unifiés à partir des profils provenant des sources.

Une règle trop large peut fusionner deux personnes différentes. Une règle trop restrictive peut conserver plusieurs profils pour un même client.

Rendre les données utilisables

Le profil unifié devient utile lorsqu’il permet une action.

À partir des données reliées, l’entreprise peut calculer :

• le montant total dépensé ;
• la date du dernier achat ;
• la fréquence de commande ;
• le nombre de demandes envoyées au support ;
• les catégories de produits consultées ;
• l’éligibilité à une communication.

Ces informations peuvent servir à créer un segment, enrichir une interface Salesforce, déclencher un processus, personnaliser une expérience ou fournir du contexte à un agent IA.

Dans Data 360, l’activation permet notamment de publier un segment vers une destination afin d’utiliser les données dans Marketing Cloud Engagement ou sur d’autres plateformes.

Le parcours d’une donnée dans Data 360

Reprenons le cas de Sarah.

1. Les sources transmettent ou exposent leurs informations

Salesforce fournit les données du contact. L’e-commerce apporte l’historique d’achat. Le support remonte les demandes en cours. La plateforme marketing transmet les préférences et consentements.

2. Data 360 conserve l’origine de chaque information

La plateforme sait quelle donnée provient de quel système. Cette traçabilité aide à comprendre les écarts et à définir des priorités entre les sources.

3. Les champs sont harmonisés

Les différents champs représentant une adresse email, un client, une commande ou une interaction sont reliés à un modèle commun.

4. Les profils sont rapprochés

Les règles d’identité déterminent que les enregistrements de Sarah correspondent à une même personne lorsque les critères définis sont suffisamment fiables.

5. Des indicateurs sont calculés

Data 360 peut agréger les achats, déterminer la récence de la dernière commande ou identifier l’existence d’une réclamation ouverte.

6. La donnée est utilisée

Le commercial accède à une vue plus complète. Le marketing peut retirer Sarah d’une campagne tant que sa réclamation reste ouverte. Le service client retrouve son historique d’achat. Un agent IA reçoit uniquement les informations autorisées et pertinentes pour traiter sa demande.

Ce que la vue unifiée change concrètement

Avant le rapprochement, chaque équipe interprète la situation à partir de son propre outil.

Informations disponibles avant l’unification

Équipe	Informations disponibles
Commercial	Coordonnées, entreprise et échanges commerciaux
E-commerce	Commandes, panier et produits consultés
Service client	Réclamation et historique des demandes
Marketing	Consentement et réactions aux campagnes

Après l’unification, le contexte devient plus riche :

Sarah a passé trois commandes au cours des six derniers mois. Elle consulte une nouvelle gamme de produits, mais une demande de remboursement reste ouverte. Elle a accepté les communications par email.

L’équipe marketing peut différer une offre commerciale. Le service client peut traiter la réclamation avec une meilleure compréhension de la relation. Le commercial peut éviter une prise de contact mal synchronisée.

Data 360 met à disposition une donnée mieux organisée et des signaux plus exploitables. Les règles métier, les droits d’accès et les processus définis par l’entreprise restent déterminants.

Quels services peuvent utiliser Data 360 ? 

Le marketing

Les équipes peuvent construire des audiences à partir de plusieurs sources. Un segment peut combiner le montant des achats, l’activité récente, le consentement et le statut du client.

Les ventes

Les commerciaux peuvent recevoir dans Salesforce des signaux utiles : achat récent, évolution de l’engagement, compte à potentiel ou événement nécessitant une prise de contact.

Le service client

Un conseiller peut disposer d’une vue réunissant les commandes, les interactions et certains indicateurs liés à la relation. Cela facilite la compréhension d’une demande et limite les questions répétitives.

Les équipes data

Les données harmonisées peuvent servir aux analyses, aux indicateurs et aux modèles d’aide à la décision. Data 360 prend en charge des données structurées et non structurées et peut s’intégrer dans des architectures où plusieurs plateformes data coexistent.

Les projets Agentforce

Un agent IA a besoin d’un contexte pertinent, actuel et accessible selon des règles précises. Data 360 peut lui fournir un profil unifié et rechercher des informations provenant de plusieurs systèmes afin d’apporter un contexte individualisé.

Le projet doit définir les informations utiles à chaque mission, les données autorisées et les actions que l’agent peut exécuter.

Data 360 remplace-t-il Snowflake ou un data warehouse ?

Data 360 peut stocker, modéliser et traiter des données. Cela ne signifie pas qu’il remplace automatiquement Snowflake, Databricks ou un data warehouse déjà en place.

Ces solutions répondent à des besoins plus larges de centralisation, de transformation, d’analyse et de mise à disposition des données. Data 360 apporte une intégration étroite avec Salesforce, ainsi que des fonctions d’harmonisation, de résolution d’identité, de segmentation et d’activation.

Plusieurs architectures sont possibles :

• certaines données sont ingérées dans Data 360 ;
• certaines restent dans la plateforme data existante ;
• seules les données utiles au cas d’usage sont rendues accessibles ;
• les données unifiées ou enrichies sont renvoyées vers d’autres systèmes.

Avec Zero Copy, Data 360 peut accéder à certaines données là où elles résident, sans créer systématiquement une copie complète. Sa couche d’harmonisation sépare le modèle physique de la source du modèle logique utilisé par les segments, les activations ou les analyses.

Le choix dépend des systèmes existants, des volumes, de la fraîcheur attendue et des usages visés.

Dans quelles situations Data 360 devient pertinent ?

Plusieurs signaux peuvent justifier l’étude d’un projet :

• les informations clients sont réparties entre plusieurs systèmes ;
• les équipes disposent de versions différentes d’un même client ;
• les doublons et les identifiants hétérogènes compliquent les analyses ;
• les campagnes utilisent peu les données transactionnelles ou comportementales ;
• les commerciaux et conseillers manquent de contexte ;
• les données sont centralisées mais restent difficiles à utiliser dans Salesforce ;
• un projet Agentforce nécessite des informations externes au CRM ;
• l’entreprise souhaite réagir plus rapidement à certains événements clients.

Un premier cas d’usage doit relier une donnée, une décision et une action mesurable.

Par exemple :

Lorsqu’un client à forte valeur ouvre une réclamation, donner immédiatement au conseiller son historique d’achat et suspendre les sollicitations promotionnelles jusqu’à la résolution du dossier.

Ce cas précise les sources à connecter, les profils à rapprocher, l’indicateur à calculer et les systèmes dans lesquels la donnée sera utilisée.

Les points à clarifier avant un projet

Les données nécessaires

Connecter toutes les données disponibles augmente la complexité. Le cas d’usage permet de sélectionner les sources, les objets, les champs et la fréquence de mise à jour utiles.

Les identifiants

Les équipes doivent recenser les clés disponibles : email, téléphone, identifiant CRM, numéro de fidélité ou identifiant métier. Leur fiabilité doit être évaluée avant de définir les règles de rapprochement.

Les sources de référence

Lorsque deux systèmes contiennent des valeurs différentes, l’entreprise doit préciser la source prioritaire ou la règle qui sélectionnera l’information retenue.

Les accès et la gouvernance

Les rôles, les périmètres, la sensibilité des informations et les finalités d’utilisation doivent être définis. Data 360 intègre des mécanismes de gouvernance et de contrôle d’accès, dont l’efficacité dépend des règles mises en place par l’organisation.

L’action attendue

Un profil unifié sans usage défini apporte peu de valeur. Le projet doit prévoir l’endroit où l’information sera présentée, le processus qu’elle enrichira ou l’expérience qu’elle permettra de personnaliser.

La mesure des résultats

Le suivi peut porter sur le taux d’identification des profils, la part d’audience activable, le temps gagné ou l’amélioration d’un indicateur métier.

Réunir les données pour mieux les utiliser

Salesforce Data 360 aide les entreprises à connecter des données réparties entre plusieurs systèmes, à les organiser dans un modèle commun, à rapprocher les profils et à rendre les informations obtenues utilisables dans leurs processus.

Sa valeur apparaît dans les actions qu’il permet d’améliorer : mieux préparer un échange commercial, personnaliser une campagne, traiter une demande avec davantage de contexte, alimenter une analyse ou fournir à un agent IA des données pertinentes et gouvernées.

Le point de départ reste concret : identifier une situation dans laquelle les équipes possèdent déjà les données, mais peinent à les relier au moment où elles en ont besoin.

SIWAY accompagne les entreprises dans le cadrage de leurs cas d’usage, l’architecture des sources, la qualité des données et l’intégration de Data 360 dans leur environnement Salesforce.

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