Pourquoi il y a 10 000 produits martech qui « font un peu tous la même chose » (mais pas vraiment)

L’une des critiques éternelles de la paysage martech est que « la plupart de ces produits font tous la même chose ». Envoyer un e-mail. Rendre une page Web. Analysez quelques données. Cette critique s’est accrue au fur et à mesure de la croissance du paysage.

Avec un ton de plus en plus exaspéré, les gens demandent par exemple : « À quoi servent des centaines de CRM ou d’outils de marketing automation ? Ils stockent tous simplement les mêmes champs client et les fusionnent dans des campagnes. »

J’ai généralement eu deux réponses opposées à cette accusation.

Tout d’abord, je suis un peu sur la défensive et je dis: «Hé, il y a de véritables innovations qui se produisent tout le temps dans martech. Par exemple, vous ne pouvez pas regarder un produit comme DALL-E 2, qui génère comme par magie des images à partir de n’importe quelle description que vous pouvez exprimer avec des mots, et ne pas apprécier cela, wow, c’est vraiment quelque chose de nouveau sous le soleil.

Mais toutes les innovations en martech ne sont pas aussi remarquables. Proposer les premiers outils ETL inversés pour (ré)hydrater facilement les données dans votre pile d’applications à partir de vos entrepôts de données a été très utile. Mais ce n’était pas digne d’un titre dans Le New York Times.

Donc, ma réponse de repli est d’admettre : « Ouais, je suppose que tu as raison. Tous les outils de marketing par e-mail font un peu la même chose. Mais, bon, du bon côté, ce genre de concurrence banalisée entre les fournisseurs devrait être formidable pour vous en tant que spécialiste du marketing. Lois de l’économie : cela devrait faire baisser votre prix.

Bien que cela ait souvent apaisé ces critiques, qui voulaient en grande partie juste que j’acquiesce à leur conviction profonde que le paysage martech était tout son et que la fureur ne signifiait rien, cela ne me convenait pas. Cela ne semblait pas expliquer le volume des variations de produits dans les catégories martech ni l’énorme quantité de capital intellectuel qui continuait d’y être investi.

Architectures à trois niveaux : données, décisions, livraison

Commençons par reconnaître que la plupart des logiciels suivent un schéma à trois niveaux ou couches :

• Données — en bas : enregistrements stockés dans une base de données
• Présentation — en haut : ce qui apparaît à l’écran pour les utilisateurs
• Logique métier — au milieu : décisions et flux entre les deux autres couches

David Raab, l’inventeur de la catégorie CDP, les a cartographiés en trois étapes de données, de décisions et de livraison. (J’ai écrit un article l’année dernière sur ce modèle appelé Données, décision, livraison et conception pour distinguer les CDP des entrepôts de données cloud, les CDW.)

Mais ces trois couches ne sont pas égales en échelle ou en complexité.

La couche de données semble intuitive en tant que couche la plus simple. Si vous parlez d’enregistrements clients, comme dans CRM, il y a généralement un nombre fini de champs stockés. Et les champs les plus importants sont toujours les mêmes : nom, société, titre, email, numéro de téléphone, adresse, etc.

Bien sûr, toutes les données clients ne sont pas entièrement homogénéisées. Différentes entreprises collectent différentes informations sur les achats, les comportements des clients, la démographie, la firmographie, la technographie, etc. Il peut y avoir des données relationnelles reliant ces clients aux campagnes, programmes et partenaires.

Cependant, la quantité et la dispersion des variations sont modestes. En d’autres termes, la couche de données est assez sensible aux banalisation.

Qu’en est-il de la couche de présentation ou de livraison ? La plupart des gens – en particulier les professionnels de l’UX – diraient qu’il y a beaucoup plus d’échelle et de complexité ici. C’est tout ce que tout le monde voit ou entend !

Intuitivement, il y a une énorme variation dans la présentation. Certaines interfaces sont belles ; d’autres sont laids. Certains vous montrent exactement ce que vous voulez, où vous le voulez ; d’autres sont un gâchis chaud que vos yeux traversent douloureusement pour trouver la seule chose que vous cherchiez réellement.

La présentation est donc un domaine de différenciation, pas de banalisation, n’est-ce pas ?

En fait non.

Pardonnez-moi d’être un peu philosophique ici, mais croyez-moi, il y a un point significatif à cela.

La couche technique de présentation est en fait assez banalisée. Il n’y a qu’un nombre limité de pixels, d’un nombre illimité de couleurs, que vous pouvez mettre sur un écran. Je ne parle pas de ce que ces pixels représentent – c’est quelque chose de différent, auquel nous reviendrons dans un instant. Les pixels bruts eux-mêmes sont une marchandise.

D’ailleurs, si nous nous étendons au-delà de la simple « présentation » pour couvrir d’autres facettes de la « livraison » – comment cette présentation arrive réellement devant quelqu’un – c’est aussi assez banalisé. Le protocole HTTPS pour les pages Web. Le protocole SMTP pour le courrier électronique. Le protocole SMPP pour les messages texte. Ce ne sont pas que des marchandises, ce sont normes.

Maintenant, avant que les concepteurs ne commencent à m’envoyer des images filaires anatomiquement peu flatteuses de l’endroit où je peux coller ce message, permettez-moi de suivre rapidement cela le design et l’expérience utilisateur sont des facettes incroyablement complexes et importantes des produits et des expériences qui offrent une formidable opportunité de différenciation. (Regardez, je l’ai même mis en gras!)

Mais la magie et la maîtrise du design et de l’UX ne sont pas dans la livraison. C’est dans le les décisions sur ce qu’il faut livrer – quand, où, comment, à qui.

Ce sont les décisions en UX qui créent la différenciation.

Les décisions sont la source de la différenciation

La plupart des logiciels sont décisionnels. Toutes ces instructions passant par les processeurs décidant si ceci, alors cela, des millions de fois par minute. La grande majorité du code dans les applications est de la « logique métier », un vaste océan entre le fond marin des données communes et les vagues relativement minces de présentation livrées à la surface.

L’échelle de la couche de décisions dans le logiciel est énorme. Je l’ai dessiné à 80 %, contre 10 % pour les données et 10 % pour la livraison, dans mon diagramme. Mais il est probablement plus proche de 98 % contre 1 % et 1 % dans la plupart des applications.

C’est aussi complexe. Et je veux dire «complexe» au sens scientifique de nombreuses parties en interaction – et pas seulement isolées au sein de ce programme lui-même. Les décisions prises par une application logicielle sont affectées par les décisions prises par d’autres applications logicielles connectées. Dans une pile de dizaines d’applications, de centaines de sources de données et de milliers ou de millions d’utilisateurs, tous alimentant différentes entrées dans la prise de décision d’un programme, vous disposez d’un ensemble astronomique de possibilités.

C’est dans cet environnement complexe que différentes applications logicielles utilisent différents algorithmes, frameworks, flux de travail et modèles pour prendre des décisions de différentes manières.

Il y a trois points importants à propos de cette couche de décisions :

1. C’est la plus grande partie de ce qui compose une application logicielle.
2. Collectivement, il y a un nombre presque infini de différentes décisions possibles.
3. Ces décisions peuvent avoir un impact important et significatif sur les résultats de l’entreprise.

Le dernier point devrait être évident. Les entreprises se font concurrence sur les décisions qu’elles prennent. Si vous ne pensez pas pouvoir prendre des décisions différentes – meilleures – que vos concurrents, vous devriez probablement envisager une carrière de moine hermétique. (Ironiquement, une décision très différenciée à prendre.)

La couche de décisions dans le logiciel est une immense toile de différenciation. Et avec son impact potentiel sur les résultats, c’est une immense toile pour significative différenciation.

Il n’y a presque pas deux applications logicielles – du moins des applications de taille significative – qui sont identiques.

Martech : banalisée et différenciée

Lorsque vous regardez les catégories de haut niveau du paysage martech, comme un grand seau pour CRM, avec des centaines de logos, il est juste de dire que, bien sûr, au sens large, toutes ces applications sont les mêmes. Ils sont tous destinés à la gestion de la relation client.

Vous pouvez également dire à juste titre que les données stockées dans ces CRM sont généralement assez similaires. Il en va de même pour les canaux de distribution dans lesquels ils servent des présentations aux employés en coulisses et aux clients en façade. À travers ces lentilles, ce sont des produits banalisés.

Mais la masse gigantesque de décisions au sein de chacun de ces différents CRM varie énormément.

Passez du temps à utiliser HubSpot (divulgation : où je travaille), Microsoft Dynamics et Salesforce, et vous apprécierez à quel point ces CRM sont différents. Certainement pour votre expérience en tant qu’utilisateur. Mais de la myriade de choses qui contribuent à une expérience différenciée pour vous dans ces CRM jaillit une multitude de décisions commerciales et d’interactions avec les clients.

L’un est-il évidemment meilleur que les autres ? (Je vais résister à mon parti pris personnel en répondant à cela.) Compte tenu de la large adoption des trois, vous devez conclure que la réponse à cette question est différente pour différentes entreprises.

(Oui, c’est une méta-décision de décider quelles décisions regroupées dans une plateforme CRM vous préférez, pour vous aider à prendre de meilleures décisions pour vos clients, pour ensuite aider leur prendre de meilleures décisions dans leurs entreprises, et ainsi de suite. Des tortues tout en bas ? Non, c’est les décisions jusqu’au bout.)

Et ce ne sont pas seulement ces trois CRM. Ce sont les centaines d’autres. Chacun développé par différentes personnes apportant des idées, des philosophies, des cadres et des choix de mise en œuvre différents au grand nombre de décisions intégrées dans leur produit. Tout cela se répercute sur la façon dont votre entreprise fonctionnera réellement de millions de manières minuscules… mais qui s’agrègent en différences pas si infimes.

Plus familièrement, cela s’appelle logiciel avisé.

Maintenant, toutes ces différences ne seront pas bonnes. C’est un marché darwinien à coup sûr. Certaines plateformes CRM prospéreront ; d’autres disparaîtront. De nouvelles startups CRM verront le jour avec de nouvelles variantes. Au fil du temps, il peut y en avoir plus ou moins. Mais il y a de la place pour que différents CRM avec différentes couches de décision existent légitimement, tant que chacun a une clientèle – même si, ou peut-être surtout si c’est une niche – qui préfère les décisions uniques de ce fournisseur.

Cette dynamique est présente à travers tout catégories dans martech.

L’innovation incrémentale reste l’innovation

Maintenant, les différences dans la couche de décisions entre deux produits martech dans la même catégorie sont-elles des innovations révolutionnaires ?

Certes, la plupart du temps, non. Il s’agit plus souvent d’« innovation incrémentale » — trouver de meilleures façons de faire quelque chose, pas tellement créer quelque chose d’entièrement nouveau. Mais ce serait une erreur de dédaigner, « Pffft, ce n’est que de l’innovation incrémentale. »

L’innovation incrémentale reste l’innovation. Il peut différencier de manière significative un fournisseur d’un autre et offrir de grands avantages à leurs clients.

C’est pourquoi martech a 10 000 produits qui font tous un peu la même chose – mais pas vraiment.