SolutionScience #027 | Comment un SE devrait (vraiment) utiliser le Magic Quadrant
Un jour ou l’autre, ça arrive.
Tu es en démo, tout se passe plutôt bien, et soudain ton prospect lâche une phrase avec un mélange de sérieux, de questionnement, voire d'inquisition :
« Pourquoi vous n'êtes pas positionnés comme leader dans le dernier Gartner Magic Quadrant ? »
À ce moment précis, beaucoup de SE vivent la même chose : un léger soupir qui vient de l'intérieur, suivi d’une pensée du type :
« OK… on est donc officiellement entrés dans la phase où un graphique bidon à quatre cases va peser autant que douze semaines de travail sérieux. »
Parce que soyons honnêtes : les Magic Quadrants font partie de ces sujets que les profils techniques aiment tourner en dérision : trop simplistes, très en retard, à côté de la plaque, trop marketing.
En fait, souvent tout ça à la fois...
Chaque année, c’est le même rituel. Le Magic Quadrant sort sur mes domaines d’expertise (la data, les CDP, l'expérience client, ce genre de sujets que je vis au quotidien depuis des années) et je sens immédiatement mes épaules se contracter. C'est purement somatique. Je sais déjà ce qui m’attend : des débats hors sol, des interprétations hâtives, des « experts » qui disent n'importe quoi, des certitudes très assurées sur des sujets pourtant infiniment plus nuancés. C’est d'ailleurs (à peu près) le seul rapport capable de me provoquer une tension musculaire avant même d’avoir été mentionné par un prospect.
Le truc, c'est qu'ignorer le sujet, ou le laisser uniquement au marketing, est probablement l’une des erreurs les plus coûteuses côté Presales.
On commence par un petit rappel utile : c’est quoi vraiment un Magic Quadrant ? Ou plutôt, ce que ça n'est pas.
Un Magic Quadrant (publié par Gartner) n’est pas (malgré les apparences) :
- un benchmark technique détaillé,
- un comparatif feature par feature,
- une vérité absolue sur la qualité d’une solution.
En revanche, c’est précisément :
- un outil de lecture de marché,
- un repère pour des décideurs non techniques,
- un mécanisme de réduction du risque perçu.
Il sert surtout à répondre à une question rarement formulée explicitement par les prospects :
« Si je choisis cette solution, est-ce que je prends un risque personnel ou politique dans mon entreprise ? »
Par exemple, choisir Salesforce, c’est rarement un choix produit. C’est surtout une excellente assurance carrière : si ça se passe mal, personne ne pourra dire que le décideur a pris un risque !
Et cette question-là, qu’on le veuille ou non, pèse énormément dans un cycle de vente !
Retiens ceci : le Magic Quadrant est là pour justifier une décision, pas pour la prendre.
Pourquoi les profils Presales ont souvent un problème avec ça ? Bonne question, non ? Côté SE, la réaction est souvent la même :
- « Ce rapport n'a rien compris au marché et a 4 ans de retard.»
- « Cette catégorie n’a aucun sens.»
- « Ils n’ont rien compris à la techno.»
- « Ce sont des analystes, ils ne captent rien à part la théorie.»
Tout ça peut être vrai. Mais ce raisonnement part d’un postulat que je pense être faux : le Magic Quadrant ne cherche pas à être techniquement juste pour les populations techniques.
Non, il cherche à être utilisable par quelqu’un qui doit décider sans maîtriser le sujet. Le regarder uniquement avec un prisme d’expert, c’est un peu comme reprocher à une carte routière de ne pas montrer le relief : ce n’est pas son rôle.
Dans beaucoup d’organisations, le Magic Quadrant joue un rôle très concret :
- il rassure un sponsor qui devra justifier son choix,
- il aide un champion à se couvrir en interne,
- il simplifie la vie du procurement,
- et il réduit l’exposition personnelle des décideurs !
Autrement dit : ce n’est pas un outil de conviction, c’est un outil de justification.
Et c’est précisément pour ça qu’il est puissant malgré sa (grande) pauvreté technique. Un prospect peut être convaincu par ta démo…mais avoir besoin du Magic Quadrant pour convaincre les autres.
Le vrai (et très gros) problème aujourd’hui, c'est que ce sujet est confisqué par le marketing qui n'en fait rien de bien utile.
Chez beaucoup d’éditeurs, le scénario est souvent le même :
- quand le positionnement est bon → grosse communication marketing,
- quand il est bof → silence radio,
- quand il est mauvais → gêne collective (mais on vient quand même travailler, hein)
C’est dommage, parce que je crois sincèrement que nous les SEs sommes les meilleures personnes pour en parler « intelligemment ». Il ne s'agit pas de l'utiliser pour vendre du rêve aux prospects, mais plutôt pour remettre ce truc à sa juste place.
On va plus loin ? Alors, comment un SE peut (et devrait) utiliser un Magic Quadrant ?
- Comme un outil de conversation, et non comme une sorte d'argument d’autorité
Le MQ ne doit jamais clore une discussion. Il doit en fait l’ouvrir.
Par exemple :
« Ce quadrant est souvent utilisé par des équipes qui veulent se rassurer sur la viabilité d’un choix. Ce qui m’intéresse surtout, c’est comment vous allez l’utiliser en interne.»
- Pour aider un champion, et non pour impressionner
Le vrai bénéficiaire du Magic Quadrant, ce n’est pas toi : c’est la personne en face qui devra défendre le projet quand tu ne seras pas dans le coin. Je t'invite à lire mon numéro sur la bonne gestion des champions, si cela t'intéresse.
Ton rôle consiste à l’aider à répondre à des questions comme :
- Pourquoi cet éditeur et pas un autre ?
- Pourquoi pas un leader historique ?
- Comment justifier ce choix face à la direction ?
- Pour cadrer les limites du MQ (sans arrogance)
Un très bon usage Presales consiste à dire, calmement :
- ce que le Magic Quadrant montre,
- ce qu’il ne montre pas,
- et pourquoi le contexte du prospect est plus déterminant que sa position sur un axe.
Juste avec le bon niveau de recul. Ton prospect appréciera également ton travail d'éducation sur le sujet.
- Pour reprendre la main quand le prospect l’utilise « contre toi »
Quand un prospect te dit :
“Votre concurrent est mieux positionné.”
Ce n’est pas une attaque : c’est une invitation à contextualiser.
Et souvent, à ramener la discussion sur :
- le périmètre réel du besoin,
- les cas d'usage à prioriser (pour de vrai),
- les critères de décision,
- ce qui fait vraiment la différence dans leur cas précis.
- Pour les prospects qui hésitent entre un choix « rassurant » et un choix vraiment adapté à leurs challenges,
Le Magic Quadrant joue souvent le rôle d’arbitre par défaut, parce qu’il permet de se couvrir politiquement. Dans ce type de situation, ton rôle de Presales n’est pas de nier la valeur du leader ni de sacraliser le quadrant (en allumant des bougies et en chantant « Feel the magic in the air »), mais d’aider le prospect à comprendre ce que ce rapport / graphique apporte (de la réassurance externe) et ce qu’il ne fera jamais (décider à sa place).
Avant d’aller plus loin, une chose mérite d’être dite très clairement : le Magic Quadrant peut aider un deal… mais il ne doit jamais devenir une béquille intellectuelle, ni un alibi politique, et encore moins un substitut à une vraie compréhension du besoin. Jamais !
Le jour où tu as (ou ton AE) besoin du Magic Quadrant pour compenser un mauvais message, il est déjà trop tard.
- Un cache-misère pour une proposition faible : NON !
- Une excuse pour ne pas expliquer la valeur : NON !
- Une slide plaquée sans lecture critique : NON !
- Un substitut à la compréhension du client : NON !
Pourtant, il est essentiel d'en faire quelque chose car ignorer les Magic Quadrants par principe, c’est souvent laisser :
- le marketing les utiliser sans aucune nuance dans le genre « regardez on est ici c'est super on a bien travaillé hein ! » (je taquine, j'adore les équipes marketing.)
- ou les prospects les interpréter seuls (aïe, c'est ici que les problèmes commencent).
Le rôle du Presales, ce n’est pas de défendre Gartner... mais ce n’est pas non plus de les démonter (même si tu verses quelques larmes à chaque nouveau rapport).
C’est de créer de l’intelligence là où il n’y a souvent qu’un classement sans le contexte spécifique de ton prospect.
Maintenant, on passe à un vrai cas concret expliqué de bout en bout (et vulgarisé).
Donc, pour rendre tout ça encore plus concret, je te propose de prendre un cas réel : le dernier Magic Quadrant CDP 2026 tout fraîchement publié par Gartner. Je te passe le rapport, je te montre juste la photo-finish (qui va être le centre des débats houleux sur LinkedIn) :
Deux mots de contexte. Je rigole déjà en regardant cette grille. Salesforce tout en haut, je suis certain que c'est une private joke ou un pari qui a très mal tourné chez Gartner.
Une CDP (Customer Data Platform), c’est un outil (ou plutôt des catégories d’outils) dont l’objectif (de manière très vulgarisée) est de centraliser, structurer et activer la donnée client à travers les différents canaux marketing et business. Dit autrement : faire des trucs autour de l’expérience client avec des données. En pratique, la réalité est évidemment plus nuancée.
Ce sujet, je le connais bien : j’ai travaillé chez Twilio Segment et un (gros) bout de temps chez Adobe (AEP), et je côtoie depuis des années l’ensemble des acteurs de cet écosystème. Je connais les promesses, les forces, les angles morts, les blagues… et les discours un peu trop bien rodés.
Ce qui est intéressant dans ce Magic Quadrant 2026, c’est que Gartner commence enfin à mettre des mots sur une réalité que le terrain connaît depuis longtemps : toutes les CDPs ne reposent pas sur la même philosophie.
Ce changement de lecture est clé parce qu’il rend le MQ « plus juste » et qu’il change la manière dont un Presales devrait l’interpréter… et l’utiliser dans un cycle de vente orienté CDP.
Ma lecture à chaud du MQ :
- Le positionnement de Salesforce n’a aucun sens si on regarde l’aspect fonctionnel ou le produit en tant que tel, mais il est parfaitement cohérent si on le lit comme un signal politique : capacité d’exécution massive, omniprésence dans les grands comptes et choix « sans risque » pour les décideurs.
- Le recul de Twilio Segment est féroce (relégué au rang d’acteur de niche, ce qui est techniquement un comble), mais il s’explique par un décalage total entre la grille Gartner et une approche volontairement pensée pour des stacks data modernes (et des cas d'usage faciles à implémenter) plutôt que pour une plateforme globale.
- Treasure Data semble un peu noyé malgré une vraie richesse fonctionnelle, mais cette position traduit surtout une difficulté à incarner une vision claire face à des modèles CDP qui ont évolué plus vite que son discours.
- Hightouch apparaît enfin sur le radar, ce qui marque, tardivement, la reconnaissance des CDPs composables et warehouse-native comme une catégorie à part entière. Je le rabâche depuis 2022.
- Adobe n’a pas participé, ce qui rappelle que le Magic Quadrant mesure autant une stratégie d’engagement avec Gartner qu’une réalité produit !
Bref, tout ça est (très) discutable… mais finalement explicable en fonction de l'angle de lecture. Gartner ne rattrape pourtant pas son retard : le marché a déjà de nouveau changé.
A partir de ce MQ, voici 3 exemples d'argumentaire (simplistes) pour certaines situations déjà évoquées plus haut :
Cas 1
Prospect :
« Pourquoi n’êtes-vous pas positionnés plus près de Salesforce en haut à droite ? »
SE :
« Être proche de Salesforce dans le MQ, ça veut surtout dire partager la même logique de plateforme intégrée et de réassurance politique.
Le quadrant répond très bien à la question « est-ce que ce choix est défendable en comité », mais beaucoup moins à la question « est-ce que ça correspond à notre réalité data ».
« La vraie discussion, à mon sens, c’est de savoir si vous cherchez avant tout un choix perçu comme le plus sûr… ou une CDP réellement alignée avec votre stack data et vos usages concrets. »
Cas 2
Prospect :
« Pourquoi Twilio Segment est positionné seulement ici, parmi les acteurs de niche ? »
SE :
« Parce que le Magic Quadrant privilégie aujourd’hui des CDPs très intégrées. Segment, historiquement, s’est construit sur une autre promesse : la collecte, la gouvernance et la distribution de la donnée client, avec une forte neutralité vis-à-vis des outils d’activation.
Ce positionnement est extrêmement répandu sur le marché, mais il correspond moins bien à la définition Gartner actuelle d’une CDP full suite, qui a évolué cette année (toujours avec un gros retard).
« Le quadrant ne remet pas en cause la solidité de Segment : il reflète surtout un décalage entre une approche très spécialisée et une grille d’analyse qui valorise la couverture fonctionnelle maximale. »
Cas 3
Prospect :
« Pourquoi Hightouch arrive seulement maintenant dans le Magic Quadrant, et pourquoi il est encore loin de Salesforce même s’il est classé leader ? »
SE :
« Parce que le Magic Quadrant a longtemps été pensé pour des CDPs de type plateformes intégrées, et que Hightouch n’entre pas dans ce moule-là.
Son arrivée marque surtout une reconnaissance tardive d’un autre modèle plus moderne : une CDP warehouse-native, qui s’appuie sur un stack data existant au lieu de le remplacer.
« Être plus loin de Salesforce sur le graphique ne veut pas dire être moins pertinent : ça reflète simplement une philosophie technologique différente. Et c’est justement ce que le Magic Quadrant peut vous aider à expliquer en interne : vous ne choisissez pas une alternative plus petite, vous choisissez un modèle différent, reconnu par Gartner, et cohérent avec votre architecture data actuelle. »
Cette réponse aide le champion à justifier un choix non monolithique, sans s’opposer frontalement au MQ, mais en s’appuyant dessus pour expliquer pourquoi ce choix est assumable et désormais défendable.
On s'arrête là aujourd'hui. Si tu veux échanger sur ce sujet, je suis disponible sur LinkedIn ou en répondant à cet email.
Et toi… ?
Dans tes derniers deals, est-ce que le Magic Quadrant t’a servi… ou est-ce que tu l’as subi ?
Merci d’avoir lu ce numéro.
S’il peut aider un collègue SE à arrêter de lever les yeux au ciel et à mieux utiliser ces fameux quadrants, partage-le autour de toi. Et si tu n’es pas encore abonné à SolutionScience (je ne suis pas sur le Magic Quadrant), c’est le meilleur moyen de soutenir la newsletter !
On se retrouve vendredi prochain !
Philippe