Dans beaucoup d’entreprises, les données clients les plus fiables dorment déjà dans un data warehouse : commandes, historique de navigation, abonnements, retours. Le problème, c’est que l’équipe marketing ne sait pas les exploiter sans passer par un data analyst, un export CSV et un import manuel dans chaque outil. DinMo, start-up parisienne créée en 2022 et dont le nom contracte « Data in Motion », s’attaque à ce goulet d’étranglement avec une customer data platform dite composable.
Quel problème DinMo règle, et pour qui
Une CDP classique collecte les données dans sa propre base, ce qui crée une copie de plus à sécuriser, à synchroniser et à payer. DinMo prend le chemin inverse : l’outil se branche sur le data warehouse existant (Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Databricks, Microsoft Fabric, PostgreSQL ou ClickHouse) et exécute ses calculs avec le moteur du client. La documentation précise que seuls des schémas techniques (vues de segments, statistiques, instantanés pour calculer les différences entre deux synchronisations, sorties des modèles prédictifs) sont créés dans l’entrepôt.
Le produit s’adresse donc à des entreprises qui ont déjà fait l’effort de centraliser leurs données : e-commerçants, enseignes, promoteurs ou plateformes B2B, dont les cas clients publiés citent Nexity, Ankorstore ou Krüger Dirndl. Pour celles qui n’ont pas encore d’entrepôt, le module Hosting provisionne une base dédiée chez Google Cloud ou AWS, hébergée en France ou en Europe et réinternalisable à tout moment. La disparition progressive des cookies tiers, dont nous avons détaillé les causes dans notre article sur l’abandon des cookies tiers par Google, renforce l’intérêt de ces données first-party.
Fonctionnement et prise en main
La mise en route suit trois étapes décrites dans le guide de démarrage : connecter une source (réservé aux administrateurs du workspace), déclarer des modèles (clients, transactions, produits) avec leurs clés primaires et leurs relations, puis créer une destination. Cette deuxième étape reste le vrai chantier : si les tables clients et commandes sont mal structurées, rien ne fonctionnera côté marketing. Le module Identity aide ensuite à normaliser les e-mails et numéros, à fusionner les doublons et à rapprocher parcours en ligne et achats en magasin.
Une fois les modèles en place, le marketing travaille dans le segment builder visuel : choix de l’entité de départ, filtres combinés en ET/OU, conditions sur des modèles liés (au moins une commande sur les deux dernières semaines, par exemple), exclusion d’un segment existant et plafond de taille. Avant d’activer, les onglets de ventilation et de recouvrement montrent comment se répartit l’audience et ce qu’elle partage avec d’autres segments. La synchronisation se règle ensuite en manuel, par intervalle, selon des récurrences ou avec une expression cron.
Les couches suivantes s’ajoutent par modules : Intelligence entraîne des modèles de valeur client, de churn, de propension et de recommandation sur vos propres tables ; Journeys orchestre des parcours ; Web & App Tracking collecte les événements avec un tag unique côté serveur ; Ask Dan, l’analyste IA intégré, répond en langage naturel avec tableaux ou graphiques et expose sa méthode.
Cas d’usage concrets par profil
- Responsable acquisition : exclure des campagnes Google Ads ou Meta Ads les clients ayant acheté dans les six derniers mois, et envoyer des conversions hors ligne pour mieux piloter les enchères.
- Responsable CRM : pousser les attributs à jour (dernier achat, score de churn, canal préféré) vers Brevo, Klaviyo, Braze ou Splio pour personnaliser les envois, en complément d’un outil de marketing automation déjà en place.
- Équipe fidélisation : bâtir une segmentation RFM et un parcours de réactivation qui attend un achat pendant quatorze jours avant de basculer sur un autre canal, utile pour nourrir votre stratégie de fidélisation.
- Équipe commerciale : alimenter Salesforce, HubSpot ou Pipedrive avec des signaux d’usage ou de valeur pour prioriser les relances.
- Équipe data : garder la main sur la gouvernance (droits par équipe ou par marque, journal d’audit, IP fixes à autoriser) tout en déléguant la création d’audiences.
DinMo face à Hightouch, Census et Segment
Sur le créneau de la CDP composable, DinMo croise surtout Hightouch et Census, deux éditeurs américains nés du reverse ETL. Les trois partagent la même logique de travail sur l’entrepôt du client. DinMo se distingue par son ancrage européen (serveurs dans l’Union européenne, documentation de conformité RGPD détaillée, option d’hébergement en France) et par des modules prédictifs et un entrepôt géré pensés pour des équipes marketing qui n’ont pas de data scientist.
Face à Segment, CDP historique qui collecte les événements dans sa propre infrastructure, le choix porte sur l’architecture : Segment convient quand le tracking est le point de départ, DinMo quand l’entrepôt fait déjà référence. Les entreprises qui collectent encore peu de données web peuvent combiner les deux approches, ou utiliser le tracking server-side de DinMo.
Les limites à connaître
La première tient au prérequis technique. Même si le marketing devient autonome sur les segments, il faut une personne capable de connecter l’entrepôt, de modéliser les tables et de vérifier leur qualité, faute de quoi les audiences seront fausses. Un passage par des outils de data cleaning peut s’imposer avant le lancement.
La seconde est contractuelle : aucun tarif n’est publié, l’abonnement initial court sur un an avec renouvellement tacite et préavis de deux mois, et les CGU ne prévoient pas d’engagement de niveau de service sans contrat spécifique. Enfin, la documentation est rédigée en anglais, comme les écrans qu’elle présente, même si le site commercial existe en français.
Quel plan choisir
DinMo vend ses modules à la carte et chiffre chaque projet après démonstration. La documentation mentionne trois niveaux d’offre. Le niveau Standard traite les synchronisations dans l’Union européenne sur Google Cloud, ce qui suffit à la plupart des entreprises françaises. Business ajoute le choix de la zone géographique et du cloud entre AWS et Google Cloud, utile si votre entrepôt tourne chez Amazon. Enterprise ouvre le choix de la région, l’authentification unique SAML et le module Customer Hub, à réserver aux organisations multi-marques ou multi-pays.
Pour cadrer le budget, l’éditeur recommande lui-même une preuve de concept limitée dans le temps, sur un cas précis comme la réactivation de clients inactifs : elle mesure la consommation de l’entrepôt, le temps de préparation des données et l’effet réel sur les campagnes avant de signer pour un an.