Transcription

• Speaker #0

  Salesforce a été créé depuis 99, a tout misé sur le cloud, est devenu leader au fur et à mesure sur le CRM. Et à un moment, si tu veux grossir, il faut aussi élever les propositions que tu peux faire. Et donc le marketing digital en faisait partie.

• Speaker #1

  On voit qu'avec une multitude d'achats qui se sont faits au fur et à mesure, Salesforce a réussi à bâtir cet écosystème tentaculaire qui permet d'adresser cette promesse-là.

• Speaker #0

  Je pense que demain, sur la MarTech, on sera plus sur de la stratégie, parce que tout ce qui a été à faire opérationnellement, l'AI va nous aider à gagner un temps. Je vois un peu la vision de ce qui va être fait dans le marketing cloud.

• Speaker #1

  Je parle souvent du concept de ROD, Return On Data, et je dis que vous pouvez avoir toute la donnée que vous voulez, si votre Return On Data, c'est 0%, vous n'avez pas réussi.

• Speaker #0

  C'est bien d'amasser des données, de savoir plein de choses de son client, mais si on n'en fait rien, ça n'a pas d'utilité.

• Speaker #1

  Exactement.

• Speaker #0

  Bonjour tout le monde et bienvenue dans ce premier épisode de Salesforce People. Je me présente, je m'appelle Abalash, expert Salesforce depuis une dizaine d'années maintenant. J'interviens chez des clients en tant que chef de projet, intégrateur et également en tant que formateur. Je suis aujourd'hui sur ce premier épisode pour parler de toute la MarTech et tout ce qu'il y a autour de Marketing Cloud. Et pour ce premier épisode, j'ai un invité, un très bel invité. Bienvenue à Cram.

• Speaker #1

  Merci, merci beaucoup Abalash. Merci de me recevoir aujourd'hui. C'est vraiment un plaisir de participer à cette initiative. J'espère que ça va prendre son envol et que ça va aussi enrichir toute la communauté comme ce que tu as fait pendant ces dernières années. Je suis ravi d'être là.

• Speaker #0

  Parfait. L'objectif de ce podcast, ça va être de parler, comme on le disait tout à l'heure, de toute la MarTech, de toute l'évolution qu'on va pouvoir avoir sur ce topic. On va également revenir sur Marketing Cloud, parce qu'on est là pour ça. On a deux experts. Et je pense qu'on va pouvoir en parler pendant très, très, très longtemps. Et donc, l'objectif, c'est peut-être de parler un peu des origines, de comment ça a été fait. L'objectif ici, ça va être de vulgariser vraiment tout ce qui est le marketing digital et ce qui a pu apporter cette force et surtout ce qui va pouvoir apporter cette force. Bien sûr. Je pense qu'on va être sur les prochaines années sur des choses hyper excitantes. Et je trouve ça sympa de partager ça avec toi.

• Speaker #1

  Complètement. Donc je vais d'abord commencer peut-être par me présenter rapidement parce que je pense que je ne suis pas aussi connu sur la communauté probablement. Moi je m'appelle Akram El Fadil, j'ai un background pour commencer un peu l'histoire d'ingénieur qui a débouché par la suite. J'ai commencé toute ma carrière dans le CRM, client final, boîte de conseil et ainsi de suite. Ensuite j'ai été pris par l'envie d'entreprendre. Donc j'ai monté, j'ai cofondé avec mon associé un cabinet de conseil qui s'appelle Retain qui opère... dans le secteur du CRM. Et je suis aussi, c'est comme ça qu'on s'est connus d'ailleurs, depuis les années maintenant. Depuis la première. 2017, il me semble, 2016. Donc, c'était vraiment au tout début de la communauté quand on a monté le user group Marketing Cloud.

• Speaker #0

  T'avais, génial.

• Speaker #1

  Je me rappelle très bien quand on avait une salle de cinq personnes.

• Speaker #0

  Exactement, je faisais partie des cinq personnes.

• Speaker #1

  Et donc, depuis le temps, on a réussi à monter... une belle communauté qui est super active sur le sujet. Donc, on accompagne sur les bonnes pratiques, sur ce qui se fait sur Salesforce et comment l'évolution aussi de l'écosystème. Donc, je lead aujourd'hui l'user group Marketing Cloud à Paris, qui est une communauté de 700 personnes dont tu es un membre super actif. Et donc, aujourd'hui aussi, c'est pour cette communauté qu'on parle de cette évolution, de cet écosystème.

• Speaker #0

  On peut dire aussi que tu es marketing champion

• Speaker #1

  Oui, exactement.

• Speaker #0

  C'est quand même un titre honorable. On va le souligner quand même.

• Speaker #1

  Il y en a beaucoup d'ailleurs, on leur fait le coucou depuis cette émission. Donc Marketing Champions, c'est un écosystème aussi qui permet de garder l'économie en émulsion et aussi de créer des ambassadeurs de cette plateforme. Pour revenir à ta question de l'évolution de l'écosystème Martech, et on parle de l'écosystème Martech pour ceux qui ne le connaissent pas, donc c'est toutes les technologies, mais aussi les organisations et toutes les compétences qu'on va mobiliser.

• Speaker #0

  Juste ce qui est important, on va revenir sur les termes, parce que Marktech, ça nous parle à nous, mais on va comprendre que c'est la fusion de marketing et de la technologie. Donc voilà pour l'histoire de vulgariser.

• Speaker #1

  Exactement. Donc le Marktech, c'est globalement l'écosystème marketing qui permet, d'un point de vue technologique, mais aussi organisationnel, de supporter la stratégie marketing d'une organisation. Donc quand on parle de Marktech, pour vulgariser, quand vous utilisez une plateforme comme Salesforce Marketing Cloud, ça fait partie de l'écosystème Marktech. Quand vous utilisez... une plateforme qui va héberger vos données que vous utilisez pour le marketing, ça peut être considéré dans l'écosystème MarTech. Et ainsi de suite. On parle aussi de AdTech, donc c'est plutôt la stack de advertising.

• Speaker #0

  Donc la publicité.

• Speaker #1

  Exactement, de médias, qui aujourd'hui aussi commencent à s'imbriquer petit à petit avec la MarTech en complémentaire. Donc ça, on pourra en revenir.

• Speaker #0

  On en parlera en fin de vidéo, justement, de faire un focus sur le futur de tout ça. Parce qu'avec tout ce qu'on a mis en place, Tout ce qui a été mis en place par Salesforce, je pense qu'il y a des belles choses qu'on va pouvoir faire.

• Speaker #1

  Exactement. Et pour revenir à la question que tu m'as posée au début, l'évolution de ce fameux écosystème, j'aimerais juste revenir en arrière un petit peu et prendre un peu de recul sur quelques points. Le premier, c'est la promesse de Salesforce. Et donc la promesse de Salesforce initialement, c'est... Alors, on dit la fameuse phrase que beaucoup de personnes vont reconnaître, The right message on the right channel at the right moment To the right person To the right profile Donc c'est la promesse de Salesforce initiale. Et je pense que cette promesse-là, moi, j'ai envie de rajouter un petit peu ma patte dessus. C'est vraiment l'humanisation des interactions clients. C'est ça la promesse vraiment de Salesforce au final. C'est ce qui a été tout le temps dans l'ADN de tout ce qu'ils font. Et donc finalement, humaniser les interactions clients, en l'occurrence les interactions CRM, ça veut dire quoi Ça veut dire qu'on essaie de faire au maximum que ces interactions automatisées à travers l'écosystème Martech soient le plus proche de l'humain possible. Donc ça veut dire, soient le plus personnalisé possible. Finalement, c'est ça le graal de ce qu'on essaie de faire. qu'un client ne va pas sentir qu'il y a de l'automation derrière, ne va pas sentir qu'il y a de l'algorithmique derrière, ne va pas sentir tout ça. Il va sentir qu'il y a une tâche, qu'il y a une sorte de personnalisation unique pour lui, avec son contexte, avec ses interactions. Et donc, c'est ça la promesse au global. Maintenant, la question, c'est cette promesse-là, pourquoi on n'y arrive toujours pas aujourd'hui Parce qu'il faut se le dire, il y a beaucoup d'entreprises, bien sûr, qui y arrivent, mais la majorité reste encore... on va dire, loin de ce Graal, il y a plusieurs freins qui se sont posés au travers de cette réalisation, au cours des années, au cours des évolutions, parmi lesquels on peut trouver d'abord la multiplication des sources de données. Ça, c'est clairement un gros frein. Pas que des sources de données, des applications aussi. On a vu la prolifération de plusieurs touchpoints, une multiplication des sources de données. Et donc, en fait, ce que ça... Ça a créé une friction dans le parcours. C'est-à-dire que maintenant, le marketeur, il a fallu qu'il construise des ponts au fil du temps entre chaque application, et sachant qu'un pont peut vieillir, donc le maintenir aussi, le faire évoluer, et ainsi de suite. Il a fallu aussi que le marketeur puisse digérer l'ensemble de ces données-là, qui sont énormes, et puisse comprendre comment on tirait de la valeur. Je parle souvent du concept de ROD, donc Return On Data. et je dis vous pouvez avoir toute la donnée que vous voulez si votre return on data c'est 0%

• Speaker #0

  vous n'avez pas réussi même si vous avez toutes les données t'as raison parce que c'est bien d'amasser des données de savoir plein de choses de son client mais si on n'en fait rien ça n'a pas d'utilité exactement Juge je reviens sur un terme que tu utilises beaucoup pour que ça soit clair pour tout le monde quand on parle d'interaction marketing c'est bien sûr des interactions telles qu'envoyer un email une push notification recevoir un SMS ou bien un WhatsApp C'est ça dont on parle d'interaction.

• Speaker #1

  Tout à fait. Et donc, je disais, la fragmentation des sources de données, de ces applications, mais aussi le fait d'avoir des restrictions qui sont arrivées au fur et à mesure aussi par rapport à la privacy. Donc, le third party cookie qui est en train de disparaître et ainsi de suite.

• Speaker #0

  Donc là, tu veux parler de toute la réglementation sur la RPPD Je veux parler des freins,

• Speaker #1

  en fait, qui font que ce graal-là n'est pas encore atteint. Donc, finalement, cette transformation de l'écosystème Martech, Elle est issue aussi de tous ces freins qui apparaissent au fur et à mesure et qu'on essaie de lever petit à petit. Et en plus de ça, ce phénomène de transformation de la MarTech, il est exacerbé par des tendances qu'on a vues sur le marché apparaître ces derniers temps. Donc, tendance qu'on connaît très bien, l'intelligence artificielle générative AI, la tendance de la productivité qui est issue de la génération AI, mais qui est à part entière un phénomène et une révolution. L'unification des données, parce que maintenant, on s'est retrouvé avec des volumes. hyper important de données, donc il a fallu retravailler toute l'infrastructure qu'on considérait avant comme stable et fiable, donc l'unification des données, et aussi l'omni-canal, l'omni-canalité, ce n'était pas acquis jusqu'à récemment, donc il a fallu connecter tous les canaux, et pouvoir donner du contexte entre les canaux, c'est-à-dire quand je vais te solliciter sur les réseaux sociaux par exemple, ou sur ton WhatsApp d'entreprise, tu es capable d'identifier que j'ai fait une interaction déjà, sur quel contexte, et de pouvoir me répondre quand je te sollicite. parce que je n'ai pas la réponse que je veux par email ou par téléphone. Et donc, en fait, créer cette omnicanalité, que ce soit en termes d'engagement inbound ou outbound, donc inbound, c'est-à-dire je rentre en interaction avec l'entreprise ou outbound, l'entreprise rentre en interaction avec moi. Tout ça, ça a exacerbé le phénomène de devoir transformer cet écosystème Martech pour qu'il suive ses exigences. Et donc, on arrive à cette transformation d'un écosystème qui commence à vieillir. Donc si on reprend un peu l'histoire, pour revenir à ta question, on a d'un côté ExactTarget, qui a été racheté par Salesforce en juin

• Speaker #0

  2013. On revient un peu dans le temps, effectivement. Là on est dans les années 2010, aux alentours de 2010. Très bon souvenir pour les anciens, mais il y a deux solutions de marketing digital qui sont en avant et qui sont leaders sur ce qu'on a appelé avant des marketing campaign tools. C'était de l'envoi d'emails, c'était très très simple.

• Speaker #1

  Des canons à emails, oui.

• Speaker #0

  Voilà, des canons à emails, des patateurs de mails, on appelait ça comme ça à un moment donné. Et en fait, on avait un outil qui était Neolan, qui était chez beaucoup de clients, et ExactTarget. C'est la vieille heure. Et les challengers. Effectivement, durant ces années-là, et c'est là où j'ai trouvé vraiment, et c'est pour ça que je me suis vraiment rapproché de la solution de Salesforce, que j'ai trouvé ça très intelligent de se dire, on a une solution qui est leader sur un domaine qui est le CRM, on va essayer de grappiller et de trouver des synergies sur des activités qui sont en connexe avec le CRM. dont le marketing digital. Parce qu'à un moment donné, en fait, quand tu es une entreprise comme ça qui grossit, Salesforce a été créée depuis 1999, a tout misé sur le cloud et est devenue leader au fur et à mesure sur le CRM. Et à un moment, si tu veux grossir, il faut aussi élever les propositions que tu peux faire. Et donc, le marketing digital en faisait partie. Et donc, à ce moment-là, en fait, il y a eu deux acteurs. C'est soit tu développes ta propre plateforme. Soit tu rajoutes les existants et ceux qui sont déjà en place. Donc j'ai trouvé ça très, très, très smart de la part de Salesforce, même s'ils avaient déjà fait plein de rachats auparavant, de racheter ExactTarget. Adobe a racheté Neoland, et là, c'est devenu la guerre que c'est aujourd'hui. Mais effectivement, c'est le début, donc juin 2013, rachat d'ExactTarget par Salesforce.

• Speaker #1

  Exactement. Et donc, en fait, Salesforce, à travers cette promesse d'humanisation des interactions clients, Ils ont voulu construire ce fameux écosystème qui va lever ces freins-là. Mais par contre, avec une grosse difficulté, c'est-à-dire moi, j'ai une plateforme Sales Cloud ou Salesforce Core, ou tous les termes qu'on appelle. J'ai un socle qui peut abriter des données CRM de mes clients. Mais par contre, j'ai besoin d'une brique d'interaction, donc email au départ effectivement, mais aussi que je vais enrichir au fur et à mesure avec d'autres canaux. Donc je vais racheter ExactTarget. Ensuite, j'ai besoin d'une brique. de personnalisation à l'échelle, que ce soit sur les sites web ou sur les emails, etc. Donc, je vais racheter Evergage, ce qu'on appelle le marketing cloud interaction studio initialement et ensuite qui s'est transformé en marketing personnalisation. J'ai besoin d'une brique, par exemple, donc Analytics. Je vais racheter Datorama. Je vais racheter Tableau également. Et donc, on voit qu'avec une multitude d'achats qui se sont faits au fur et à mesure, Salesforce a réussi à bâtir cet écosystème tentaculaire qui permet d'adresser cette promesse-là. Le seul problème, c'est qu'avec des rachats, on peut vendre le terme écosystème ou plateforme intégrée. Ça reste une plateforme qui reste hétérogène. Et donc, au travers des années, Salesforce a essayé de bâtir des ponts entre sa plateforme historique, donc Salesforce Core, et ses rachats. Donc, Marketing Cloud, d'ailleurs, on n'a pas parlé de Pardot. Par d'autres aussi, c'est une brique additionnelle pour toute la partie gestion B2B. Marketing Cloud, Exact Target, c'était plutôt du B2C. Et donc, tous ces achats-là ont contribué à créer un écosystème qui, certes, apporte de la valeur, mais a quand même ses limitations. Et donc, à un moment, s'est posé la question de devoir rationaliser tout ça. Et c'est là où, maintenant, la transformation de l'écosystème Martech a commencé. Elle a été entamée, comme je dis, exacerbée. par les tendances que j'ai évoquées précédemment. Et donc, c'est là où je pense que c'était un coup de génie de Marc Pénioff. Alors, je ne sais pas si c'est un coup de chance ou si c'est un coup de génie, mais en tout cas, quand on voit par le passé sa vision de l'AI, donc au début, on ne parlait même pas d'AI générative, il a déjà misé très fort sur l'intelligence artificielle prédictive.

• Speaker #0

  Justement, ce que j'aimerais bien qu'on y revienne là-dessus, parce qu'aujourd'hui, on parle de l'AI comme si c'était une nouveauté. Mais il ne faut pas oublier que Salesforce, finalement, a toujours fait de l'AI.

• Speaker #1

  Exactement.

• Speaker #0

  Prédictive, certes, soit, mais c'était de l'intelligence artificielle. Ce qu'on appelle Einstein, c'est de l'intelligence artificielle. Exactement. Prédictive, et ça, ça existe depuis des années. Et surtout les clouds que propose Salesforce.

• Speaker #1

  Tout à fait. Et notamment par des rachats aussi. Il ne faut pas l'oublier. iGo Digital sur ExactTarget, d'autres rachats sur Salesforce Core. Ils ont racheté des boîtes spécialisées dans l'AI à l'époque. Et c'est vrai qu'à l'époque, c'était, il faut le dire, avant-gardiste. Alors, en tout cas, de mon point de vue. Donc, ils ont misé énormément sur l'intelligence artificielle. Ensuite, il y a eu le deuxième coup de chance ou coup de génie, c'est la data. Et donc là, en fait, je pense que le coup de chance, c'était la CDP, l'avènement de ce qu'on appelle la CDP, la Customer Data Platform. qui a fait qu'on a besoin de remettre en considération notre socle de gestion des données marketing, en tout cas, et donc on a besoin de chercher une solution. Donc la solution, ça s'est présenté comme étant la CDP, qui a ensuite évolué en un vrai socle de données hyper structurant pour la plateforme Salesforce. Et c'est un socle de données qui, vraiment, maintenant, qui devient la colonne vertébrale de Salesforce. Parce que... Quand il y a eu la révolution generative AI qui est arrivée avec Einstein, bien sûr, Einstein Wine. Donc, ils ont présenté une plateforme Einstein Wine. Et ensuite, il y a eu la partie Agent Force qui est arrivée par la suite. Ils se sont dit, en fait, tout ça, on ne pourrait jamais le faire si on n'a pas une plateforme de données.

• Speaker #0

  Clairement, je te suis.

• Speaker #1

  Qui est scalable, qui est hyper robuste. Mais surtout, je pense que là, c'était une révolution. Si je dois mettre un mot sur une révolution chez Salesforce. c'était la révolution de la métadatification de Salesforce. Donc là, aujourd'hui, si je veux mettre un terme sur la révolution Martech qu'on est en train de vivre, en tout cas Martech Salesforce, je vais dire que c'est la métadatification.

• Speaker #0

  Elle n'est pas facile,

• Speaker #1

  tant mieux. Elle n'est pas facile, mais elle a un sens. C'est-à-dire que maintenant, tout l'écosystème parle métadata. Et le framework métadata de Salesforce, c'est ce qui fait sa force, c'est ce qui a fait sa force initialement. Et donc maintenant, toutes les applications... parlent le même langage, alors qu'avant, ExactTarget versus Datorama, versus Pardot, versus Salesforce, encore, ils parlent des langages différents. Et donc, il faut créer des traducteurs. C'est comme si je te disais, il faut créer des traducteurs à chaque fois que tu veux parler à quelqu'un. Et donc, là, maintenant, on parle le même langage. On parle la metadata. Donc, ça veut dire que c'est une plateforme unique avec un socle commun. Ça veut dire que ça transcende les frontières entre les différentes applications, que ce soit marketing, service ou autre. En plus de ça, tu mets un data cloud qui va mettre de la donnée dans tout ça et de la donnée qui est pertinente parce que c'est de la donnée client, ça te permet d'avoir une plateforme qui a un avantage compétitif qui est considérable. Donc un avantage compétitif en termes de la donnée, un avantage compétitif en termes de personnalisation, mais aussi un avantage compétitif quand il s'agit de productivité et d'adhésion à sa réalité.

• Speaker #0

  Je vais vous ramener un rapport sur... Il faudra qu'on donne une définition de ce qu'est Data Cloud, pour ceux qui ne savent pas. Data Cloud, c'est la solution de Salesforce qui va permettre de collecter des informations sur différents touchpoints, la connecter avec énormément de data, de pouvoir la transformer pour qu'on puisse l'utiliser comme on souhaite, et dessus, appliquer les règles d'activation. On va pouvoir envoyer des e-mails, des SMS en temps réel. La vraie révolution de cette solution, c'est de pouvoir... drainer énormément de data, chose qu'on n'a pas pu faire auparavant, de pouvoir jouer avec, c'est-à-dire de les mapper, de les transformer, comme bon me semble, sans que j'ai pas besoin de retransformer ces données-là sur les systèmes sources. Donc, ma donnée Data Cloud, elle va être dans mon application et je vais pouvoir l'utiliser pour activer des choses dessus.

• Speaker #1

  Tout à fait. Alors, Data Cloud, là où c'est une plateforme assez unique, c'est qu'on s'est dit, il y a d'un côté, l'écosystème IT qui veut stocker sa donnée, qui veut une plateforme robuste, qui puisse abriter de la donnée non structurée, qui soit scalable, qui soit comme je dis, robuste. Et il y a d'un côté les marketeurs, ou d'autres utilisateurs aussi, qui veulent avoir une donnée accessible, modélisée, qui soit facilement actionnable et qui soit utilisable d'un point de vue opérationnel. Donc,

• Speaker #0

  créer des segments,

• Speaker #1

  pour créer... Et donc, Data Cloud, on peut... On pourrait le voir comme une sorte de tentacule, de plusieurs tentacules qui, d'un côté, vont drainer de la donnée, donc vont se plugger aux sources, et d'un autre côté, vont pouvoir activer sur plein de destinations différentes, que ce soit, attention, destination de marketing direct, mais aussi de destination média. Et c'est là où je dis que la tech va se brancher à la martech. Dans tout ça, il y a un cerveau au milieu, qui est finalement le cerveau qui permet la coexistence à la fois de la brique IT, avec des données non structurées, et des données structurées avec un modèle de données.

• Speaker #0

  Juste pour expliquer ce que c'est que les données structurées et non structurées. Oui, tout à fait. Donc les données structurées, c'est des saisies qui ont été faites par les utilisateurs.

• Speaker #1

  Les données structurées, c'est des tables où il y a un modèle relationnel, et c'est des tables qui sont plutôt, on va dire, limitées en termes de scalabilité, mais par contre qui sont facilement actionnables et utilisables par les marketeurs. Les données non structurées, c'est vraiment de la donnée brute, pour le coup, tu te bloques à des sources et tu stockes, tu stockes, tu stockes et en fait, l'enjeu dans les données non structurées, c'est un enjeu de volume et de processing de volume plutôt qu'un enjeu d'actionnabilité finalement, comme ce que ferait un marketer. Voilà, donc du coup le fait qu'on ait cette brique-là qui est vraiment au centre de l'écosystème Salesforce, ça va complètement transformer l'écosystème Martech chez Salesforce parce que Maintenant, ça devient la colonne vertébrale de toutes les solutions. Et maintenant, on se retrouve avec un système vraiment intégré. On se retrouve avec une vraie plateforme intégrée. Et donc c'est maintenant où on commence, donc c'est là où on va arriver à la transformation, on va commencer à remplacer, brique par brique, toutes les pièces entre guillemets rapportées, qui vont maintenant rentrer dans les rangs d'un écosystème metadata Salesforce avec une vraie donnée, et donc pouvoir débloquer ou pouvoir réaliser le full potentiel de cette plateforme-là, avec de l'AI, avec de la donnée, avec de l'omnicanalité, et avec tout ce qu'on s'est dit. comme tu peux le voir, on est en train de lever tous les freins que j'ai évoqués initialement.

• Speaker #0

  Donc déjà, par rapport à ce que tu disais sur Data Cloud Marketing, on a fait une petite série de webinars fin septembre. Je vous mettrai en description le lien pour y accéder, dans lequel on parle en détail de toutes les fonctionnalités de Data Cloud. Donc je vous invite à jeter un coup d'œil pour voir un peu plus dans le détail qu'est-ce qu'on peut faire avec l'audit. Donc super intéressant, effectivement. Donc là, on passe à un nouvel ère, en fait. Effectivement, je partage complètement avec toi ce qui se passe, c'est que du rachat, en fait, d'Exact Target par Salesforce, là, en juin 2013 à maintenant, l'outil a totalement évolué et on a ramé de plus en plus de briques. J'appelle ça souvent, en fait, quand je donne des cours de formation sur Marketing Cloud, j'appelle ça un millefeuille. parce que c'est vraiment ça, en fait, finalement. Marketing Cloud, c'est des couches qu'on a rajoutées au fur et à mesure. Aujourd'hui, ça se voit un petit peu moins, mais à un moment, c'était tellement flagrant, en fait. Quand tu passes d'un menu à un autre, où tu vois même la charte graphique, elle est totalement différente, c'était complètement dingue. Effectivement, juste pour revenir un peu sur l'évolution, parce que je trouve que c'est important de parler de l'évolution de l'outil et de où on va. Donc, tu as bien parlé de où on va et conceptuellement, où est-ce que... qu'est-ce qu'on pourrait faire Mais effectivement, à la base, c'était comme on l'a dit, un canon à mail, simple, mono source, enfin, mono 4 channels. Et uniquement, on a rajouté ensuite du SMS, on a rajouté des push notifications, on a rajouté un outil qui est magnifique pour moi, qui est Journey Builder.

• Speaker #1

  Ça, c'était le game changer.

• Speaker #0

  Pour moi, en fait, je me rappellerai toute ma vie. Je suis à Dreamforce en 2015 et je vois une démo de Journey Builder avec Mattel. Tu sais, les jouets, les petites voitures. Et je vois le truc dessiné et je trouve ça incroyable. Parce qu'en fait, auparavant, j'avais vu des démos sur Neoland. Et je trouvais ça trop tech, en fait. Moi, je ne suis pas du tout développeur. Je n'ai pas du tout ce background-là. Et quand j'ai vu Journey Builder, j'ai trouvé ça complètement dingue. Et quand j'ai eu l'occasion de monter sur un projet dessus, et j'ai creusé ce truc-là, c'était magnifique. Et donc, je te rejoins par rapport à où on en est maintenant. Donc, l'évolution de l'outil s'est faite. Il y a eu beaucoup de features. On a essuyé les plâtres au début. Je ne sais pas si tu as vécu ça, mais tu sais, avec le connecteur, avec le core, on s'est un peu cassé les dents. Parce que pour revenir un peu sur le sujet, ce qu'il faut savoir, c'est que Salesforce rachète ExactTarget. mais c'est une solution qui est en chambre de loan. Donc, pour le connecter avec le core, ils ont mis en place un connecteur, et au début le connecteur, c'était un peu compliqué. J'ai vécu des trucs très très sympas. On n'est plus du tout dans ça actuellement, donc il y a un vrai passage des données entre les deux systèmes, et effectivement, pour moi, de ce que je vois de l'avenir, c'est la venue de Data Cloud, ça change tout.

• Speaker #1

  Complètement. Ça change en fait tout le paradigme d'intégration qu'on avait par le passé. Si on doit dresser les capabilités de l'écosystème Martech, on doit avoir bien sûr notre outil qui va centraliser toutes les données clients avec toutes les données essentielles de référence dont on a besoin dans le cadre du CRM. On a besoin d'un outil socle de données qui est robuste pour avoir toute la granularité essentielle de données, et notamment par rapport à des données d'interaction, donc des données... de comportemental sur le site web, de comportemental sur l'application, des données de transactions, plein de différentes typologies de données qui peuvent servir dans les plans d'engagement. On a besoin de cet outil robuste qui permet à la fois de les récolter, mais aussi d'en tirer une valeur, d'en tirer une histoire, et de finalement pouvoir les activer sur quelque chose de concret. Comme je l'ai dit, on peut avoir de la donnée, mais derrière, si on ne tire pas une histoire de cette donnée-là, et si on n'a pas en face une stratégie de contenu... qui va suivre, ça ne sert absolument à rien. Donc, cet outil-là de segmentation, c'est essentiel. On a besoin d'un outil qui nous permet de l'engagement et d'omnicanalité. Je parle de Marketing Cloud, du Journey Builder, avec tout le panel de canaux qu'il peut nous offrir aujourd'hui. Aujourd'hui, on couvre vraiment absolument tous les canaux, que ce soit du WhatsApp, du Line, du SMS, du MMS, du email, etc., du wallet même. Donc, il y a tout un panel qui nous permet de faire de l'engagement en direct, mais aussi... Toutes les connexions ad-tech, donc avec les fameuses DSP, donc les plateformes de médias, que ce soit en termes de retargeting sur les réseaux sociaux ou en termes de retargeting sur du Google Ads ou autre.

• Speaker #0

  Donc ça rejoint en fait ce que tu disais tout à l'heure, effectivement. Donc ces données-là, on va les utiliser pour des interactions, des emails, du post-application, du WhatsApp, etc. Mais également, elles vont être utilisées pour des ads, donc des publicités sur les réseaux sociaux.

• Speaker #1

  Tout à fait. Et en fait, cet écosystème va nous permettre d'assurer cette fameuse omnicanalité, mais contextualisée, parce que derrière, elle est baquée par de la donnée et de la donnée pertinente. Parce qu'on arrive maintenant à réconcilier toutes les sources de données. Mais aussi, il y a tout le panel dans les capabilités et toute la partie analytics. Donc, ça veut dire que comment j'analyse mes données, j'en tire des patterns, donc une histoire. Mais l'idée, c'est de ne pas s'arrêter à l'histoire. c'est de rendre une histoire actionnable. Et donc finalement, de transformer ce pattern-là avec un plan actionnable d'engagement. Donc il y a, comme je l'ai dit, cette brique analytique qui est importante. Hier, c'était complètement siloté. On demandait à une équipe qui était complètement à côté, peut-être même pas dans le même bureau, de faire des analyses et ces analyses, au final, elles vont rester sur un bout de papier. Aujourd'hui, c'est complètement en train de changer avec justement Data Cloud et tout l'écosystème connecté. Et donc, quand on met en perspective cette Capability Map, on pourrait très bien commencer à imaginer le futur de la MarTech. Pourquoi Parce que d'un côté, on a Data Cloud, qui est le centre de réacteur de la donnée. D'un autre côté, on a Marketing Cloud, qui est le centre de réacteur de l'engagement, d'orchestration et de l'omnicanalité, qui peut être aussi substitué, attention, Si on pousse plus loin, il y a Marketing Cloud sur Core qui va arriver. Donc Marketing Cloud Advanced et Marketing Cloud Growth Edition. Exactement. Donc cela, c'est le futur de la MarTech, comme je dis, dans le cadre de la transformation Metadata. Il y a d'un côté, on l'a vu, Tableau CRM, qui est complètement plugé à Data Cloud maintenant et qui se sert de ce socle de données pour créer de l'analytics, mais actionnable, parce que c'est sur le même... socle de données qui est connecté aussi au socle de marketing cloud ou autre. Et on a aussi le service, bien sûr, le sales dans la plateforme Core History, qui reste accessible pour garantir une vision 360, dans le sens où on tient en considération toutes les interactions clients, et notamment du service client, par exemple. Et donc, avec tout ça, tu rajoutes à ça un levier intelligence artificielle, parce qu'il va être catalysé. par la donnée qu'on a sur Data Cloud, tu as le combo magique de finalement comment on arrive à humaniser les interactions avec les clients. Donc avec tous ces leviers-là. Maintenant, la question qui se pose, et le challenge qui va se poser, probablement, c'est la donnée et la qualité de la donnée. Maintenant, on a beau avoir un outil robuste pour gérer la donnée, la qualité de la donnée reste le maître mot. dans cette transformation.

• Speaker #0

  C'est rigolo parce que j'ai l'impression d'entendre ce sujet depuis 20 ans, de la qualité de données, d'avoir une vue 360 du client, mais finalement, comme les données viennent de plein de systèmes, elles n'ont pas le même référentiel et c'est un peu compliqué. Moi, j'ai l'impression quand même qu'avec Data Cloud, on va réussir à pallier à ce truc-là parce qu'on va avoir la main plus sur la donnée que ce qu'on avait auparavant. Auparavant, on était des stockeurs de données. tu vois, mais vraiment, ça veut dire que j'ai plein de systèmes, je les stocke et déjà je suis content de la stocker, ok Donc ça c'est la première chose et la deuxième chose c'est qu'on se tirait les cheveux pour essayer de créer quelque chose d'uniforme et de 360 avec ce que j'ai vu de Data Cloud et le peu de choses que j'ai vu sur des projets c'est que ça, ça va vraiment régler la promesse d'avoir une vue 360 de la donnée parce que je vais pouvoir la modéliser même si mon référentiel dans le système source n'est pas pas comme ce que je voudrais avoir sur ma fiche client, et je vais pouvoir le modéliser avec Data Cloud. Donc là, j'ai l'impression qu'on se rapproche de plus en plus de ce qu'on voulait faire il y a quelques années.

• Speaker #1

  Alors, effectivement, on se rapproche probablement, mais on se rapproche aussi pour plusieurs raisons. C'est que...

• Speaker #0

  Par définition, plus tu vas répliquer la donnée dans plusieurs systèmes fragmentés, plus tu vas avoir du mal à avoir la bonne info dans le bon système et d'avoir une cohérence entre tes expériences. Parce que les systèmes vont parler une langue différente à chaque fois et donc on a du mal à créer une expérience cohérente. Donc là, l'unification de l'écosystème permettra de travailler sur un socle commun. Et donc le socle commun permet aussi d'avoir une cohérence, même si on a de la donnée qui potentiellement peut être pas à 100% nette, on a quand même une amélioration de la qualité de la donnée qu'on peut avoir. Donc ça, c'est un. Le deuxième point, c'est sûr, il faut aussi prendre en considération le facteur de décision des entreprises à switcher sur cet écosystème connecté. Parce que dans ce cadre-là, il y a deux écoles. Il y a une école qui te dit, je ne veux pas mettre tous mes œufs dans le même panier. Et il y a une école qui te dit, moi, je privilégie l'écosystème et je suis... prêt à mettre full sur Salesforce et derrière de profiter de, comme j'ai dit, la metadata, de la connexion, de tout ce que ça peut apporter. Donc, finalement, de ce socle commun qui va permettre d'avoir plus de maîtrise de la donnée et plus d'utilisation de cette donnée-là. Donc, c'est ce switch-là qu'il faut convaincre pour l'avoir. Donc, ce que je dis, il y a deux choses sur lesquelles j'aimerais revenir. C'est, un, pour moi, le... le secteur qui va le plus avoir de jobs, probablement dans le futur proche, ce n'est pas peut-être l'AI, ça va être la donnée. D'accord Parce que je pense que c'est vraiment le prérequis. Et l'AI, on a déjà les modèles qui marchent bien. On a des experts qui sont ultra pointus sur le sujet. Et je ne pense pas, profondément, je ne pense pas qu'on a besoin d'experts AI. On a besoin de vulgarisation de l'AI, comme la vulgarisation... sur la donnée qu'on a eue pendant des années maintenant.

• Speaker #1

  Je suis tout à fait d'accord avec toi. Et en fait, même quand tu regardes un peu sur les jobs, sur les job boards de la data, enfin pardon, de l'AI, la plupart du temps, ce que tu vois, finalement, on a besoin de... d'experts sur la data. Parce qu'effectivement, avec l'AI, on peut tout faire. Mais tu lui donnes à manger n'importe quoi, il va te sortir n'importe quoi. Donc, je te rejoins complètement aujourd'hui. On parle beaucoup d'AI, mais déjà, ça a toujours existé, même si le génératif, effectivement, avec OpenAI, ça a été un game changer de folie. Et le génératif, on en est en plein dedans. Mais on a toujours parlé d'AI. C'est des choses qui existent depuis longtemps. Mais je suis d'accord avec toi que le sujet principal, c'est la data et sa qualité.

• Speaker #0

  Et donc, si on parle de transformation de l'écosystème MarTech, je suis obligé de parler aussi de transformation de l'écosystème des jobs MarTech. Donc, on a parlé de la migration. Pour moi, il va y avoir une migration des jobs. Donc, initialement, on avait besoin de beaucoup d'intégrateurs. On avait besoin de, soi-disant, les créateurs de ponts entre les systèmes. À maintenant... On est en train de changer de paradigme. On est en train d'adopter des plateformes unifiées. On est en train d'adopter des paradigmes comme le zéro copie data. On est en train d'adopter des solutions comme, par exemple, MuleSoft, qui a déjà des connecteurs pré-construits.

• Speaker #1

  C'est exactement ce que j'allais dire. En fait, les ponts auparavant, qui étaient hyper compliqués à créer, des appels API. Donc, les appels API, en fait, c'est les connexions entre un système à un autre. On avait besoin d'équipes de développeurs à maintenir, à développer. C'était laborieux. Et effectivement, quand tu vois un outil comme... je parlerais plutôt de data cloud, tu as un connecteur, suivant, suivant, c'est réglé, c'est connecté. Donc, ça, c'est complètement dingue.

• Speaker #0

  Donc, en fait, ça va changer complètement l'écosystème des jobs qui sont proposés aujourd'hui. Donc, on va, je pense, probablement vivre une migration des compétences d'intégrateur à des compétences de data goove, peut-être même data scientist et data engineering. Je ne suis pas non plus un expert data, mais en tout cas, tous les jobs de données pour garantir la bonne qualité de données et ainsi de suite. Et bien sûr, il va y avoir une démocratisation de les connaissances AI. Bien sûr, pour tout le monde, ça va devenir un mast en termes de compétences. Et donc, c'est ça aussi l'impact qu'il faut prévoir sur nos jobs futurs. Donc, plus de AI, plus de data. Et ça, je pense que je prêche un convaincu et c'est évident. Mais moins d'intégrateurs, probablement. Et aussi, il va y avoir une mise en évidence. plus des jobs de créateur d'idées, donc de concepts, de stratégies. Parce qu'aujourd'hui, si on remarque comment jusqu'à maintenant le marketeur était, un marketeur, c'était principalement beaucoup de travail sur l'opérationnel, sur les créations justement de ses ponts, sur les tâches au quotidien pour faire ce qu'il doit faire, donc des tâches qui peuvent être répétitives, qui peuvent être techniques, etc. Et finalement... beaucoup moins de travail sur la stratégie.

• Speaker #1

  Je suis d'accord.

• Speaker #0

  Je pense qu'avec cet écosystème connecté... Ce qu'il va y avoir, c'est que, effectivement, peut-être ça peut paraître un investissement additionnel pour les CIO et pour les sociétés en général. Mais moi, mon pari sur l'avenir par rapport à ça, c'est que cet écosystème unifié va permettre de passer les investissements, d'investissements de créateurs de bons à des investissements de stratégie. Et ces investissements de stratégie, ce qu'ils vont faire, c'est qu'ils vont augmenter la valeur. donc la bottom line qui est finalement le chiffre d'affaires, qui va augmenter finalement les retours sur investissement, qui va augmenter finalement les investissements martèques et on va rentrer dans un cercle virtueux. Alors qu'avant, ce qui se passait, c'est que tu créais des ponts, tu passais toute ta vie à créer des ponts entre les systèmes, à, comme tu dis, stocker de la donnée, à essayer d'en tirer quelque chose, et c'était laborieux, pour au final faire un use case qui ne va pas aboutir et qui va tout tuer, en fait, finalement. c'est-à-dire qu'on va revenir sur les investissements initiales en disant ça valait pas le coup, c'était pas à propos, etc. Ces investissements-là qu'on faisait avant qui étaient focalisés plus sur le comment on va faire, maintenant ils vont être focalisés plutôt sur le qu'est-ce qu'on va faire.

• Speaker #1

  Je partage avec toi sur les différents projets sur lesquels j'ai travaillé effectivement, la mise en place d'un use case il peut prendre parfois un temps très très très long jusqu'au moment où tu l'as testé, finalement, le temps que tu as mis et le test, finalement, ce n'est pas très concluant. Donc, tu reviens en arrière, tu essaies de proposer d'autres choses. Donc, je suis tout à fait d'accord avec toi. Je pense que demain, sur la Martech, on sera plus sur de la stratégie parce que tout ce qui a été... à faire opérationnellement, l'AI va nous aider à gagner un temps fou. Je vois un peu la vision de ce qui va être fait dans Marketing Cloud. Donc, on va en parler parce que, effectivement, moi, de ce que je vois, en fait, c'est vraiment une évolution de cet outil-là. C'est qu'aujourd'hui, en fait, c'était en standalone. Donc, c'était ExactTarget. Je vois qu'il y a un rapatriement quand même des fonctionnalités avec Marketing Cloud Advanced dans le corps. Et je constate aussi, c'est la même chose côté e-commerce. Donc, je ne sais pas si tu as vu, mais... tu auras la possibilité de créer un e-commerce aussi dans le corps. Et quand tu réfléchis bien, ça make sense, clairement. Pourquoi Parce qu'on a créé notre puits de données, même plus un puits, c'est un fossé, c'est énorme, c'est le grand canyon de toutes les données que tu vas mettre dedans. Ces données-là, on va pouvoir les activer avec de l'AI. L'AI est très gourmand en données de qualité. Et finalement, dans ma plateforme, je vais avoir mon CRM, Mon analytics, mon marketing, mon e-commerce. Donc finalement,

• Speaker #0

  demain... Ma personnalisation.

• Speaker #1

  Ta personnalisation, ça va être énorme. Le Salesforce qu'on a connu, nous, quand on a débuté, et ce qui va arriver demain, il va être totalement différent. Et pour revenir à ce que tu disais, de ce que je vois dans la promesse future, c'est qu'effectivement, la création de contenu, donc les emails, ça va se faire sur un prompt. Tes idées de parcours client, tu vas pouvoir le partager avec l'AI. comme tu le partagerais avec un consultant qui te met en place un marketing cloud. Donc, j'ai vu un peu les idées. Alors, c'est des concepts, d'accord Mais les idées qui vont être mises en place, c'est je souhaite fidéliser mes clients et leur offrir quelque chose pour leur anniversaire. Ils te proposent des parcours clients avec du contenu associé sur du multi-channel. Donc, effectivement, le temps qu'on va passer demain, ce sera plus basé sur la stratégie et sur les options que te proposera l'AI. que tu vas optimiser au fur et à mesure. Je pense qu'un des métiers aussi qui va être important, c'est d'être un master en prompt. Parce qu'il faut savoir lui parler. Il y a une manière de lui parler, de structurer ton prompt. Et je pense que demain, l'un des gros métiers, je parle pour les fonctionnels surtout, parce que la technique, comme tu as dit, finalement, au fur et à mesure, on aura moins besoin de grands techniciens sur ces sujets-là. Mais par contre, de rédiger un prompt, d'avoir des idées créatives, là, on aura de plus en plus besoin de personnes comme ça.

• Speaker #0

  Tout à fait, je suis complètement aligné avec toi et on voit que, effectivement, ce paradigme est facilité par le fait qu'on ait maintenant une donnée unifiée, qu'on ait une metadata, donc une même langue qui est parlée à travers toutes les applications. Et donc l'AI va faire finalement ce qu'il est supposé faire, c'est-à-dire comprendre et agir d'une manière sans frontières entre les différents systèmes. Et quand on dit sans frontières, c'est-à-dire aussi en termes d'innovation, ça va... accélérer les innovations que ce soit côté Salesforce mais aussi côté client parce que comme on parle la même langue donc tout ce qu'on sort va pouvoir bénéficier à tout l'écosystème et donc en fait c'est ce fameux cercle virtueux dont je parlais c'est à dire qu'il y aura une augmentation de la valeur qui va driver finalement les investissements MarTech suite à cela et qui va être finalement la réticence qu'on voit par rapport à avoir une plateforme unifiée ou par rapport à investir beaucoup plus dans l'AI, etc. vont peut-être être adressées à travers cet angle-là. Pour revenir à la transformation de la MarTech dont tu parlais, on voit beaucoup de substitutions qui vont arriver. C'est-à-dire, on a Marketing Cloud, effectivement, là pour l'instant, il survit dans son coin, mais on voit Marketing Advanced Edition et Growth. qui sont bâtis sur Core, qui ont le paradigme de Core et donc la méthode Data, qui sont plugués, branchés à Data Cloud, comme toutes les nouvelles applications. On voit d'un autre côté Sales Cloud et Service Cloud qui sont toujours là. On a Commerce Cloud qui va être rapatrié aussi. Exact. On a personnalisation, Interaction Studio qui maintenant va être décommissionné, et donc qui va être remplacé par une brique dans Data Cloud qui s'appelle Einstein Personnalisation. On a CRM Tableau qui est déjà intégré. On a rajouté de l'AI avec Tableau Pulse. Et donc, en fait, tout l'écosystème qu'on voyait avant, fragmenté mais connecté,

• Speaker #1

  qui était éclaté un peu en étoile.

• Speaker #0

  Exactement. Tout est recentré. Il est en train d'être recentré. Et donc, ça va être ça, je pense, le futur de SESC. Oui,

• Speaker #1

  clairement. Et c'est marrant parce qu'en fait, ce qu'on a connu auparavant, ça va être... plus du tout la même chose, on avait des rachats et moi je trouve ça quand même stratégiquement très intéressant, le move qu'a fait Salesforce, de combler en fait des lacunes qu'ils avaient sur des topics, le marketing, le commerce, le reporting et au fur et à mesure d'apprendre en fait avec ces outils-là et de les reconstruire dans le corps. Je trouve ça hyper smart. Donc effectivement je pense que ces outils-là qui sont en ébuleuse sur le connecter au corps, peut-être qu'ils n'auront plus de pertinence plus tard, à voir. Mais effectivement, ça a du sens de tout intégrer. Parce qu'au fur et à mesure, en fait, quand tu parles avec des clients, je ne sais pas si tu as eu l'occasion d'en parler, mais quand on était au début, quand tu disais, oui, mais c'est intéressant, on a tout sur la même plateforme. Non, non, non. Il y a le corps. C'est connecté au corps, mais ce n'est pas la même plateforme. Donc là, la promesse de j'ai une plateforme multi-topique, enfin, je pense que c'est la vision des fondateurs de Salesforce depuis le début, d'avoir une plateforme qui permet de faire tout. Là, on y arrive enfin. Et là, je trouve que dans le futur, ça va vraiment être des choses intéressantes.

• Speaker #0

  Exactement. Et ça va ouvrir, comme j'ai dit, des opportunités. Donc maintenant, les opportunités que ça va ouvrir, c'est probablement que je passe moins de temps à faire des actions opérationnelles ou des actions du projet qui, pour connecter, ça va aussi des opportunités. Je pense, on parlait de comment l'AI va servir dans le futur. Moi, honnêtement, je ne crois pas à un AI qui va servir, en tout cas dans le moyen et court terme, qui va servir à créer des campagnes de zéro et à les publier. Moi, je pense que ça va être un assistant, effectivement. Je suis d'accord. Et un assistant, je crois plus à certains domaines que d'autres. Donc, les domaines sont, par exemple, un assistant qui va pouvoir identifier les opportunités, les pépites dans le cadre de ta donnée et qui va te pointer les opportunités que tu es en train de rater, qui va te pointer tes forces, tes faiblesses. Les choses qu'aujourd'hui, on a du mal à tirer rapidement et facilement. Demain, l'AI, parce qu'il aura une plateforme unifiée, va pouvoir te les pointer et t'assister avec de l'analytics. Il y aura aussi de l'aide sur la partie contenu, et je parle principalement du contenu du texte. Photos restent à voir, ça reste quand même assez limité pour l'instant, même si ça évolue.

• Speaker #1

  Si tu le plugs avec OpenAI, qui lui-même est plugé avec des systèmes qui te permettent de créer de la génération d'images,

• Speaker #0

  Oui, alors c'est pour ça que je pense que c'est un pari. Bien sûr, tout est possible. Je pense que ça va se faire graduellement. il y a la partie là on parlait de Einstein, Agent Force donc les agents que cette force sur lesquels cette force met un gros investissement en ce moment on parle de Campaign Agents donc au Campaign Agents tu lui donnes un objectif tu lui donnes un brief tu lui donnes un objectif tu lui donnes la manière de faire et lui il va te générer le brief il va te générer le plan d'action et donc ils vont servir comme des assistants virtuels finalement plus que des opérateurs qui vont aller jusqu'à la fin

• Speaker #1

  Et c'est là où je voulais insister avec toi parce que tu as tout à fait raison. Aujourd'hui, on est sur un principe de, on a une idée d'un cas d'usage et on va le faire. demain effectivement on va être comme tu le dis très justement on va être sur la stratégie donc on va partir d'un objectif quel est mon objectif aujourd'hui sur ce que je veux faire et notre assistant il va nous aider à créer du contenu proposer des options de parcours client et effectivement on est sur un aspect qui est totalement différent donc je suis d'accord avec toi ça ne va pas remplacer ça va être un vrai assistant une vraie aide pour tuer les tâches répétitives et surtout ce qui est intéressant c'est que là on va vraiment on va pouvoir Produire des choses. Enfin On va enfin passer plus de temps à produire des choses qui auront une valeur ajoutée que de perdre du temps à la réalisation de projets. Donc ça va même changer notre métier finalement.

• Speaker #0

  C'est pour ça qu'on parle aujourd'hui de transformation. Je pense que c'est une transformation pas que des outils, mais aussi des jobs, des personnes et des compétences. L'autre point, l'autre opportunité que je vois dans le cadre de cette transformation, c'est que... Mine de rien, dans les organisations, il y a un gros facteur qui est finalement le travail entre les différentes équipes, entre les différents départements. Et ça, je pense que c'est un gros facteur de succès ou d'échec en fonction de comment on le prend. Parce qu'il faut se le dire, il y a des départements qui ne se parlent absolument pas pour plusieurs questions qu'on ne va pas adresser aujourd'hui. La plateforme unifiée et surtout Data Cloud aussi vont permettre de travailler sur un même socle. Donc, ils vont forcer les équipes à travailler ensemble. Ils vont forcer l'alignement. organisationnel qu'on a du mal à avoir au quotidien. Et donc finalement, quand tu travailles sur le même socle, quand tu utilises la même plateforme, même si ce n'est pas forcément la même application, mais la même plateforme, les mêmes objets, les mêmes champs, tu vas dégager les mêmes KPI. Donc finalement, ça va forcer le travail commun et on va parler aussi, finalement, la transformation de la metadata va se propager même au niveau des compétences et des humains. Parce que non seulement on va maintenant travailler ensemble, mais en fait, on va rationaliser nos compétences. La personne, l'admin qui va te faire le flow builder avec un flow, va pouvoir te faire une journée avec un flow, va pouvoir te faire un trigger et ainsi de suite.

• Speaker #1

  Revoir ton HTML, il va pouvoir faire plus de choses qu'il faisait auparavant avec un outil.

• Speaker #0

  Exactement. Donc en fait, on aura une rationalisation des compétences, on aura le travail des équipes qui va être fait dans la même plateforme, donc on va être obligé de communiquer et de travailler en harmonie, il y aura toutes les capacités dont on a parlé, AI, de la donnée, si elle est clean, bien sûr. Et donc, finalement, ce que ça donne, pour revenir à mon point initial, ça donne un time to market qui est optimal. Et donc, qui dit time to market optimal, dit plus d'itération, d'accord Et qui dit plus d'itération, dit plus d'optimisation, et qui dit plus d'optimisation, dit plus de valeur qu'on va tirer de la plateforme en termes de use case. Je donne souvent un exemple de Dyson. qui a fait des milliers de tests avant de trouver le prototype du Dyson qu'on connaît aujourd'hui, et donc finalement le succès. Mais avant le succès, il y a eu 5000 tentatives pour arriver au succès. Et donc finalement, ce que ça veut dire, ça veut dire que là où hier, on pouvait faire un essai ou deux avec le même budget, aujourd'hui, on va pouvoir faire énormément d'essais, et trouver le bon angle, et finalement trouver de la valeur. et augmenter les investissements. Donc je pense que la transformation ainsi, non seulement elle va, entre guillemets, faire migrer des jobs et supprimer des jobs, mais aussi il va augmenter l'investissement. Donc même le gâteau va augmenter. Donc finalement, on n'a pas de crainte à se faire sur le secteur.

• Speaker #1

  Et je trouve ça intéressant ce que tu dis, parce qu'effectivement, ce qu'on connaît aujourd'hui, c'est qu'on essaye un cas d'usage et on prend un peu de temps pour revenir sur le ROI dessus. Là, effectivement, avec toutes les données qui vont être drainées et la rapidité d'exécution de ces données-là, on va pouvoir tester tout de suite et surtout changer tout de suite s'il y a besoin de changer. Chose qu'on n'a pas trop aujourd'hui parce que tu sais comme moi, quand on met en place un journée, on le fait tourner, on fait des reports dessus et on voit ce que ça donne, mais l'analyse qu'on se fait dessus, on prend énormément de temps. Là, ça va être beaucoup plus rapide, on a nos résultats tout de suite et on pourra changer s'il y a besoin plus rapidement.

• Speaker #0

  Et je parle souvent du concept de rampe de lancement. Et donc finalement, c'est comme si on mettait une rampe de lancement et finalement on peut envoyer autant de fusées qu'on veut, et donc avec de l'optimisation. Mais aussi, rappelons-nous, on est dans la même plateforme, le plan de taggage qui va servir à piloter les KPI de performance qu'on va avoir par rapport à nos tentatives va être dans la même plateforme. Et donc finalement, les KPI de performance ou d'optimisation vont être dans la même plateforme. Et c'est-à-dire qu'on va pouvoir rapidement comprendre d'où vient le problème et ajuster avec le même outil.

• Speaker #1

  Oui, tout à fait. Ça, je suis convaincu là-dessus. Bon, plein de bonnes choses pour l'avenir, surtout dans le marketing et avec les outils Salesforce. Tu as quelque chose à rajouter encore

• Speaker #0

  Demain.

• Speaker #1

  Demain Let's go.

• Speaker #0

  Non, non, la question c'est, si on imaginait comment demain sera fait, et donc... Quelles sont les transformations qu'on va subir demain Donc, on a parlé de transformation de l'écosystème. Donc, on part sur un écosystème unifié qui va converger. Donc, toutes les applications vont converger dans la metadata et la donnée à travers Data Cloud. On parle aussi de transformation des compétences et des métiers. Et donc, demain, le marketeur de demain, il faut qu'on puisse imaginer le marketeur de demain. Jusqu'à maintenant, le marketeur de... d'aujourd'hui c'était un marketeur qui est plutôt tech savvy. Donc jusqu'à maintenant, le métier du marketing avait évolué d'un marketing pur et dur métier, à un marketing où maintenant on avait besoin de compétences techniques, donc comprendre un peu l'HTML, comprendre un peu du code, comprendre un peu du SQL, etc. Et donc il a évolué au fur et à mesure. Aujourd'hui je pense qu'il va encore évoluer, demain, et donc il va évoluer à un marketeur data. Donc en fait, là où on trouvait des compétences techniques pures dans les équipes marketing aujourd'hui, avec la transformation qui s'est passée aujourd'hui, demain, on va trouver plutôt des profils data dans les équipes marketing.

• Speaker #1

  Analytics.

• Speaker #0

  Data analytics, data gov. Donc pourquoi je dis ça Parce que ça va être le nerf de la guerre. Ça va être la donrera. dont les marketeurs vont avoir besoin pour mener à bien leur transformation. Parce que la partie technique, maintenant avec les génératives AI, il y a un accélérateur sur le code, il y a un accélérateur sur la partie technique, l'unification de la plateforme et le low code vont faire qu'on a de moins en moins besoin de la technique, mais on a de plus en plus besoin de quelqu'un qui comprend la donnée, qui va nous maîtriser la qualité de la donnée, qui va nous comprendre comment l'optimiser, comment la cliner, et finalement... comment débloquer le potentiel de la plateforme.

• Speaker #1

  Je suis tout à fait d'accord avec toi. C'est vrai que le métier de marketer va être totalement changé. Et ce que je te disais aussi tout à l'heure, une bonne connaissance de la data, une stratégie claire et un master en prompt. Je pense que ça va être les trois compétences qui vont devoir être demandées demain au futur marketer.

• Speaker #0

  Tu as tout résumé.

• Speaker #1

  Je pense. Parfait. Écoute, Akram, c'est un vrai plaisir de passer ce moment-là avec toi.

• Speaker #0

  Plaisir partagé.

• Speaker #1

  J'espère te revoir bientôt. Merci à tous. Merci pour avoir suivi ce premier épisode. On se retrouve très bientôt. Ciao.