Marketing x IT : l’alliance qui fait (vraiment) réussir la transformation digitale

L’ère des silos est close. En 2025, les organisations qui performent ne “coordonnent” plus le marketing et l’IT : elles les font travailler comme un seul système, avec des avec des objectifs, des métriques et des plateformes partagés. Au-delà des outils, c’est une nouvelle façon de créer de la valeur, où où l’histoire de marque et l’exécution digitale sont indissociables sont indissociables.

Dans cet article, on passe en mode concret : gouvernance de la donnée à deux mains, co‑développement de la stack martech, émergence de modèles “Marketing as a Service” (MaaS), nouvelles compétences des équipes, feuille de route 12 mois, exemples récents. Objectif: vous donner la méthode et les repères pour accélérer sans (re)(re)tomber dans la dette technique ou l’usine à gaz.

Pourquoi l’alliance Marketing–IT est devenue stratégique en 2025

• Données comme langue commune. Les parcours clients se jouent en temps réel et à grande échelle. Personnalisation, mesure incrémentale, conformité… exigent un socle data fiable. La co‑gouvernance marketing–IT est devenue la norme dans les organisations performantes.
• Expérience client co‑pilotée. Le CMO apporte la connaissance client et l’expression de marque ; le CIO l’architecture, la sécurité et la scalabilité (dont l’IA). Résultat: des expériences plus cohérentes, émotionnelles et techniquement précises.
• Un duo CMO–CIO “bilingue”. Les CMOs comprennent API, pipelines de données et risques IA ; les CIOs maîtrisent parcours, marque et objectifs business. Les entreprises gagnantes formalisent cette co‑responsabilité avec budgets, métriques et comités conjoints.

📌 À retenir
Le cœur de valeur ne réside plus dans chaque département, mais dans l’interface entre les deux: là où se conçoivent les systèmes, les données, les plateformes et les expériences.

Définitions clés

• Marketing as a Service (MaaS) : modèle dans lequel le marketing s’opère via une plateforme offrant des services packagés (campagnes, assets, analytics, automatisations) “à la demande” avec des standards, SLAs et gouvernance partagés.
• Stack martech composable : écosystème modulaire, API‑first, où l’on assemble des briques spécialisées (CDP, orchestration, consent, analytics…) plutôt qu’un monolithe.
• Co‑gouvernance de la donnée : responsabilité partagée sur qualité, accès, sécurité, usages, incluant des “data contracts” et des métriques communes.
• Data product : jeu de données prêt à l’emploi (définitions, schémas, qualité, consentements) livré comme un produit, avec un “owner”, une roadmap et des SLAs.

Les 3 piliers d’une alliance efficace

1) Gouvernance des données co‑stewardée

• Contrats de données. Définir pour chaque flux (ex. événements web/app) les schémas, propriétaires, règles de versioning et tests automatiques (quality gates).
• Privacy & IA by design. Consentement (TCF v2.2), minimisation, conservation, anonymisation, journalisation des accès, revue d’usage des modèles IA (biais, sécurité).
• Catalogue et lignage. Documenter sources, transformations et définitions business (ex. “client actif”, “lead qualifié MQL”) dans un glossaire commun.
• Accès conditionné. Rôles, masquage des champs sensibles, environnements de sandbox pour analyses marketing.

Indicateurs clés:

• Taux de complétude et fraîcheur des données
• Taux de consentement exploitable par canal
• Incidents de qualité (par million d’événements)
• Délai de mise à disposition d’un data product

2) Co‑développement de la stack martech

• Blueprint cible. Data layer événementiel (web/app), CDP, orchestration des parcours, gestion du consentement, CRM, BI, entrepôt (cloud), ETL/Reverse ETL, activation paid.
• Composable & API‑first. Préférer des systèmes interopérables ; contractualiser l’extraction des données et l’export (éviter le vendor lock‑in).
• Observabilité. Traçage de bout en bout des événements, métriques de latence, gouvernance des identités (résolution cross‑devices).
• Sécurité. Chiffrement, clés managées, segmentation réseaux, secrets vault, audits réguliers.

Risques à maîtriser:

• Tool sprawl (empilement d’outils), dette d’intégration, dépendance éditeur, divergence des définitions (KPI “à géométrie variable”).

3) Opérer le marketing… comme un service (MaaS)

• Plateformisation. Offrir aux équipes un “catalogue de services” marketing: campagnes standardisées, assets, audiences certifiées, dashboards prêts à l’emploi.
• Automatisation contrôlée. Préférences de campagne, déclencheurs cross‑canaux, templates validés legal/brand, avec garde‑fous consentement.
• Mesure partagée. Tableaux de bord communs (temps réel et incrémental), expérimentation intégrée (A/B, holdout), documentation d’interprétation.

Exemple récent:

• Le 26 août 2025, RE/MAX lance MaaS pour ses 145 000+ agents (États‑Unis/Canada): automatisations de campagnes, assets unifiés, analytics temps réel, base gratuite et options avancées (lead gen, print, vidéo). C’est typiquement une plateformisation des opérations marketing à grande échelle, adossée à l’IA et à une gouvernance centrale.

Qui fait quoi ? Les responsabilités partagées

Compétences à développer

Pour les marketeurs:

• Data literacy (définitions, biais, lecture d’un schéma événementiel)
• Expérimentation et statistiques appliquées (effet de levier, puissance, lift)
• Bases API et automation (webhooks, payloads, authentification)
• Gouvernance & privacy (RGPD, TCF v2.2, DPIA, dark patterns à proscrire)
• IA générative & RAG: prompt design, contrôle qualité, détection d’hallucinations

Pour l’IT:

• Mapping de parcours et jobs-to-be-done
• Design d’expériences (cohérence marque/service)
• Métriques marketing (CAC, LTV, incrémentalité, mix media)
• Agilité “growth” (sprints expérimentation, time-to-learn)

💡 Astuce
Organisez des “learning sprints” croisés de 2 semaines: une fonctionnalité marketing est conçue et instrumentée par une escouade mixte (PO marketing, data engineer, dev front, analyste). Objectif: livrer et apprendre, pas “tout livrer”.

Défis courants… et comment les surmonter

• Systèmes hérités hétérogènes. Solution: cartographie, middleware iPaaS, plan de décommission, priorisation par valeur business.
• Qualité de données inégale. Solution: data contracts, tests automatisés, data ownership clair, et un “Data Quality Council” bimensuel.
• Compétences rares. Solution: upskilling ciblé, pairs coaching, staffing hybride (chapters data/marketing), attractivité via projets visibles.
• Change management. Solution: sponsor DG, narration claire des bénéfices, pilotes à ROI rapide, mesure de l’adoption.
• Coûts & ROI. Solution: business case par cas d’usage, métriques incrémentales, clauses de sortie éditeur, “land & expand”.
• Sécurité & conformité. Solution: privacy by design, revues trimestrielles, minimisation, chiffrement, registres de traitements.

Études de cas et signaux de marché

• RE/MAX (août 2025) – MaaS à l’échelle réseau: standardisation, automatisation, analytics partagés. Illustration concrète d’un marketing “plateforme”.
• Solocal (plan 2013–2014) – Accélération digitale mesurée: part de CA digital passée de 63% à 68% fin 2014 après investissement structurant. Enseignement: quand gouvernance, data et offre convergent, les résultats suivent.
• Organisations “data‑smart” – Co‑stewardship data: CMO et CIO partagent responsabilité qualité, accessibilité et usages des données, avec des décisions tech/marketing conjointes. Effet: meilleure réactivité aux attentes clients.

La feuille de route 12 mois (pragmatique)

0–100 jours

• Désigner un binôme CMO–CIO sponsor + un “Head of Marketing Platform”
• Auditer data layer, consentement, stack et contrats éditeurs
• Aligner les définitions et KPIs transverses (glossaire partagé)
• Lancer deux pilotes: 1) data product “Audience CRM qualifiée consentie” 2) parcours automatisé cross‑canaux avec mesure incrémentale

100–180 jours

• Formaliser la co‑gouvernance (comité mensuel, RACI, data contracts)
• Sélectionner/ajuster la CDP et l’orchestrateur, sécuriser l’extractabilité des données
• Déployer un “catalogue de services” marketing v1 (templates, audiences, dashboards)
• Programme d’upskilling croisé (marketeurs techniques / IT orientés CX)

180–365 jours

• Étendre la plateformisation (MaaS interne): assets, campagnes, expérimentation
• Intégrer l’IA de manière responsable (génération d’assets, scoring, routing) avec contrôle qualité et journalisation
• Mutualiser une partie du budget (50/50) sur la plateforme et fixer des OKR communs
• Décommissionner 10–30% d’outils redondants; renforcer l’observabilité

📊 KPIs transverses à suivre

• Time‑to‑market d’un nouveau parcours (brief → live)
• Part des campagnes instrumentées avec mesure incrémentale
• Taux d’adoption des services du “catalogue” par les équipes
• Coût d’acquisition et LTV par segment (définitions standardisées)
• Dépendance éditeurs (indice de réversibilité des données)

✅ Checklist express d’alignement Marketing–IT

• Glossaire commun et KPIs unifiés
• Data contracts et tests sur les événements clés
• Comité CMO–CIO avec budget partagé
• Catalogue de services marketing disponible en self‑service
• Observabilité bout‑en‑bout des parcours
• Politique IA responsable documentée et revue

En bref, la transformation digitale ne se gagne ni par l’empilement d’outils ni par la seule “meilleure communication” entre équipes : elle se gagne en bâtissant une plateforme commune, une gouvernance partagée et des des compétences “bilingues” au service de la valeur client.