Le rapport ROI Markin pour les équipes de Enterprise GrowthLire maintenant
MARKIN

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Garde ta stack. Change ce qu'elle décide.

Pas de remplacement complet, pas de projet de migration, pas de contrat à défaire. Cette page décrit exactement ce qui est modifié, ce qui ne l'est pas, et dans quel ordre.

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Dernière mise à jour : Septembre 2026

Reste à toi
SnowflakeBigQueryDatabricksSegment
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support_tickets2.4Mread-only

Pas de copie, pas de migration

Rien n'est copié dans un nouveau système et rien ne cesse d'envoyer. Markin insère une couche entre les données que tu possèdes déjà et la plateforme que ton équipe utilise déjà.

La plupart des équipes à la recherche d'une alternative n'ont pas besoin d'une autre plateforme.

Quatre raisons pour lesquelles les équipes enterprise commencent à présélectionner des alternatives à Braze, Iterable ou Salesforce, et pourquoi une couche de decisioning répond à chacune d'elles sans migration.

  1. 01

    La plateforme envoie bien, mais personne ne décide quoi envoyer

    Braze, Iterable, Adobe et Salesforce Marketing Cloud sont des moteurs d'exécution. Les segments, les offres et le calendrier proviennent toujours d'un backlog humain, donc le débit est plafonné par les effectifs, et non par l'outil.

    Remplacer un moteur d'exécution par un autre déplace le même backlog vers une nouvelle interface utilisateur. L'ajout d'une couche de decisioning au-dessus supprime le plafonnement.

  2. 02

    Le volume des campagnes a augmenté, mais pas les revenus incrémentaux

    Plus d'envois sur les mêmes quelques segments produisent des chiffres attribués que la finance décompte discrètement, car rien n'est mesuré par rapport à un groupe de contrôle.

    Markin attache un holdout randomisé à chaque action, de sorte que le chiffre rapporté est le revenu incrémental plutôt que l'attribution.

  3. 03

    L'équipe de données est le goulot d'étranglement de chaque expérimentation

    La création de cohortes, le câblage des tests et la lecture des résultats consomment les heures d'analyse qui étaient censées être consacrées à la recherche d'opportunités de revenus en premier lieu.

    Markin automatise le volume, en générant, classant, envoyant et retirant les hypothèses, et laisse les définitions, les garde-fous et le jugement à ton équipe.

  4. 04

    Une migration a été chiffrée et l'entreprise a reculé

    Les migrations marketing automation signifient la refonte de modèles, le réchauffement de domaines, la recertification de la conformité et un trimestre sans mise en production. Le délai de renouvellement justifie rarement le risque.

    Markin a besoin d'un accès en lecture et de justificatifs d'API cloisonnés. Rien n'est retemplat́e, aucun domaine n'est réchauffé et aucun contrat n'a besoin de prendre fin.

Markin et Braze, côte à côte →Toutes les comparaisons →

Ce qui reste pareil, et ce qui change réellement.

Intact

Ta plateforme d'exécution
Braze, Salesforce Marketing Cloud, Adobe, Iterable ou tout autre système d'envoi actuel continue d'envoyer. Markin y écrit ; il ne le remplace pas et n'a pas besoin que son contrat prenne fin.
Ton warehouse et CDP
Snowflake, BigQuery, Databricks, Segment ou Tealium restent le système d'enregistrement. Markin lit en place, sur tes ressources de calcul, sous la sécurité au niveau des lignes que ton équipe de données a déjà configurée.
Ton équipe data
Les personnes qui possèdent les modèles, les définitions et la gouvernance continuent de les posséder. Markin ajoute du débit analytique, pas une seconde source de vérité.
Consentement, suppression et règles de marque
Les plafonds de fréquence, les listes d'exclusion, l'état du consentement et les approbations de contenu juridique sont appliqués au moment de la décision, avant qu'une action ne puisse atteindre un client.
Ton reporting
Les décisions, les attributions de holdout et les lectures de résultats atterrissent sous forme de tables dans un schéma que tu possèdes, joignables aux tableaux de bord auxquels la finance fait déjà confiance.
Ton modèle d'identité et d'accès
Le SSO, les rôles et les chaînes d'approbation proviennent de ton côté. Markin les hérite plutôt que de te demander de maintenir une liste d'utilisateurs parallèle.

Vraiment différent

Qui décide de la prochaine action
Au lieu d'un calendrier de campagnes trimestriel, chaque client reçoit une décision dérivée de son propre signal, classée par revenus attendus et actualisée au fur et à mesure que le comportement évolue.
Comment les hypothèses sont produites
Les hypothèses ne sont plus limitées par les heures des analystes. Markin les génère, les priorise et les retire en continu, et montre le raisonnement derrière chacune d'elles.
Comment l'impact est prouvé
Chaque action est accompagnée d'un holdout randomisé, de sorte que ce qui est rapporté au conseil d'administration est un revenu incrémental plutôt qu'un avant-après attribué.
À quoi l'équipe growth consacre-t-elle son temps ?
Moins de création manuelle de segments et de QA de campagnes, plus de décision concernant les garde-fous, les offres et les catégories d'actions que les agents peuvent lancer seuls.

L'ordre d'entrée, en phases plutôt qu'en dates.

Chaque compte évolue à la vitesse permise par ses propres revues d'accès, nous ne citons donc pas de durées. La séquence, cependant, ne change jamais.

  1. 01

    Lire le signal, ne rien changer

    Markin se connecte en lecture seule à l'entrepôt de données, au CDP et aux événements produit, et reconstitue l'image des revenus par client : ce qu'il paie, ce qu'il utilise, là où il dérive. Rien n'est lancé et rien n'est copié dans un nouveau système.

    Markin a besoin de :
    Accès en lecture aux tables et flux d'événements existants, ainsi qu'aux définitions que ton équipe utilise déjà pour l'ARPU et le churn.
    Tu décides :
    Quels segments sont dans le champ d'application et quelles données sont hors limites.

  2. 02

    Premières hypothèses, derrière un holdout

    Un petit ensemble d'opportunités de revenus est transformé en actions candidates et envoyé à une fraction de la base, chacune par rapport à un groupe de contrôle randomisé. Le but de cette phase est d'obtenir un nombre lisible, et non du volume.

    Markin a besoin de :
    Une action pour commencer, généralement l'activation d'onboarding, l'upgrade ou le recouvrement, et un réviseur désigné.
    Tu décides :
    Les garde-fous : plafonds de remise, fréquences maximales, audiences exclues, et ce qui nécessite une approbation.

  3. 03

    Exécution au sein de ta propre plateforme

    Les actions approuvées sont écrites dans l'outil qui gère déjà le canal, avec tes templates, ta réputation d'expéditeur et ton contenu de conformité. Les clients reçoivent quelque chose qui ressemble exactement à ce qu'ils ont toujours reçu.

    Markin a besoin de :
    Identifiants API définis pour les campagnes ou les audiences que Markin est autorisé à toucher.
    Tu décides :
    Quels types d'actions les agents peuvent lancer seuls et lesquels restent soumis à une approbation humaine.

  4. 04

    Étend-toi par segment, sur la base des preuves

    Les actions qui franchissent la barre de l'incrementality s'étendent à une plus grande partie de la base et à une plus grande partie du lifecycle. Les actions qui ne le font pas sont abandonnées. La portée croît parce qu'un chiffre le justifie, pas parce qu'un plan de déploiement l'a dit.

    Markin a besoin de :
    Accord sur le seuil qu'une expérimentation doit atteindre pour être mise à l'échelle.
    Tu décides :
    Où s'étendre ensuite, et quand suspendre quoi que ce soit.

L'équipe interne

Ton équipe data conserve le jugement. Markin prend le volume.

Le goulot d'étranglement de la growth de l'ARPU est rarement le manque d'idées, c'est le nombre d'hypothèses qu'une petite équipe peut construire, mettre en œuvre et analyser en un trimestre. Ce plafond, Markin l'élimine.

Les modèles existants continuent de fonctionner

Les scores de propension, de LTV ou de churn que ton équipe a déjà construits deviennent des entrées que Markin peut utiliser. Il n'exige pas qu'ils soient reconstruits, et il ne les cache pas derrière une boîte noire.

Les analystes montent en compétence

Le travail répétitif, construire des cohortes, câbler des tests, lire des résultats, est ce qui est automatisé. Définir ce qui vaut la peine d'être testé et ce que l'entreprise acceptera reste humain.

Tout est inspectable

Chaque action remonte au signal, à l'hypothèse et à la valeur attendue qui l'ont produite, et descend jusqu'au résultat mesuré. Ton équipe peut auditer ou annuler n'importe laquelle de ces actions.

Rien n'est verrouillé

Les décisions et les attributions de holdout vivent dans ton entrepôt de données. Si Markin était désactivé, l'historique, les segments et la plateforme que ton équipe utilise seraient toujours là.

Markin et ton équipe de data science →Markin et ton équipe growth →

Outil par outil : ce que Markin ajoute, ce que l'outil conserve.

Braze

Markin
Décide quel client mérite quelle action, quand, et le prouve par rapport à un holdout.
Reste à toi
Possède le canal : l'envoi, les modèles, la délivrabilité et les canevas que ton équipe a déjà construits.
Intégration →Côte à côte →

Salesforce Marketing Cloud

Markin
Fournit la next best action classée et la valeur attendue qui la sous-tend.
Reste à toi
Les parcours, la gestion des abonnés et la gouvernance enterprise déjà validée.
Intégration →Côte à côte →

Adobe Journey Optimizer

Markin
Génère et retire continuellement des hypothèses au lieu de le faire par cycle de campagne.
Reste à toi
L'orchestration, la livraison des offres et la couche de données Adobe.
Intégration →Côte à côte →

Snowflake

Markin
Lit l'historique en place et réécrit les décisions et les résultats sous forme de tables qui t'appartiennent.
Reste à toi
Système d'enregistrement, contrôle des coûts et sécurité au niveau des lignes.
Intégration →

Segment

Markin
Utilise le flux d'événements comme signal et peut se déclencher dessus en temps quasi réel.
Reste à toi
Collecte, résolution d'identité et synchronisations en aval.
Intégration →

Amplitude

Markin
Transforme le comportement produit en opportunités de revenus plutôt qu'en tableaux de bord.
Reste à toi
L'analyse produit et les funnels dans lesquels tes chefs de produit évoluent.
Intégration →

Voir chaque système à partir duquel Markin lit et dans lequel il exécute →

Des équipes qui ont conservé leur stack et ont quand même fait progresser l'ARPU.

Les objections, répondues.

Nous évaluons les alternatives à Braze. Où se situe Markin ?
Markin n'est pas une plateforme d'envoi alternative. Si la lacune est la délivrabilité ou la couverture des canaux, un autre outil d'exécution est la bonne réponse. Si la lacune est que personne ne peut décider, au niveau du client, quelle action vaut la peine d'être entreprise ensuite, Markin se place au-dessus de Braze et fournit cette décision, pas de remplacement, pas de migration.
S'agit-il d'un projet de migration marketing automation ?
Non. Il n'y a pas de refonte de modèles, pas de réchauffement de domaine et pas de recertification de la copie de conformité. Markin lit les données déjà présentes dans l'entrepôt et écrit les actions approuvées dans la plateforme que ton équipe utilise déjà.
Devons-nous quitter Braze, Salesforce ou Adobe pour utiliser Markin ?
Non. Markin est une couche de decisioning qui s'exécute via la plateforme que tu utilises déjà. Ton contrat, tes modèles et ta réputation d'envoi restent exactement où ils sont, Markin décide ce qui mérite d'être envoyé et la plateforme l'envoie.
Nos données doivent-elles être transférées à Markin ?
Non. Markin lit à partir de l'entrepôt de données, du CDP et des événements produit déjà en place, sur tes ressources de calcul, et réécrit les décisions et les attributions de holdout dans un schéma qui t'appartient. Rien n'est copié dans un nouveau système d'enregistrement.
Cela remplace-t-il notre équipe de data science ou de growth ?
Non. Cela supprime le plafond sur le nombre d'hypothèses que cette équipe peut produire, tester et abandonner. L'équipe reste propriétaire des définitions, des garde-fous et des jugements ; Markin effectue le volume analytique qu'une équipe de cette taille ne pourrait jamais atteindre manuellement.
Qu'advient-il des modèles que nous avons déjà construits ?
Ils deviennent des entrées. Les scores de propension, de LTV et de churn existants peuvent alimenter le classement de Markin, et les propres sorties de Markin se présentent sous forme de tables que ton équipe peut inspecter, joindre et contester.
Qui approuve une action avant qu'elle n'atteigne un client ?
Tu le fais, au niveau que tu choisis. Chaque déploiement déclare quels types d'actions les agents peuvent lancer seuls, lesquels nécessitent un réviseur nommé, et lesquels sont hors limites, par canal et par audience.
Pouvons-nous commencer par un seul mouvement au lieu de l'ensemble du lifecycle ?
C'est la configuration par défaut. La plupart des comptes commencent par une seule action, activation de l'onboarding, mise à niveau ou recouvrement de l'impayé, derrière un holdout aléatoire, et ne s'étendent qu'une fois que le nombre dépasse le seuil que tu as défini.
Et si nous devons l'arrêter ?
Toute campagne, agent ou l'ensemble du déploiement peut être mis en pause instantanément, les actions en cours étant arrêtées à la limite d'exécution. Parce que l'exécution se trouve dans ta plateforme et l'historique dans ton entrepôt de données, arrêter Markin laisse ta stack fonctionner comme avant.
Comment savoir si l'uplift est réel et non de l'attribution ?
Chaque décision comporte un groupe de contrôle randomisé. Ce qui est rapporté est la différence entre la cohorte traitée et ce holdout sur une fenêtre de mesure complète, et non une comparaison avant-après.
Markin a-t-il besoin de nos informations personnelles identifiables (PII) concernant nos clients ?
Uniquement les identifiants requis pour agir. Les données restent dans les régions de l'UE, le consentement et l'état de suppression sont appliqués au moment de la décision, et les contrôles sont documentés sur la page de sécurité.
Combien de temps dure la première phase ?
Cela dépend de la rapidité avec laquelle l'accès en lecture et les garde-fous sont convenus de ton côté, nous ne citons donc pas de délai fixe. Ce qui est fixe, c'est l'ordre : lire le signal d'abord, prouver un mouvement par rapport à un holdout ensuite, exécuter dans ta plateforme en troisième, étendre sur la base de preuves en dernier.

Étape suivante

Apporte la stack que tu utilises déjà lors du premier appel.

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