Une stratégie marketing client efficace est indispensable. Pourtant, de nombreuses publicités mal ciblées agacent encore vos clients potentiels. Selon une étude McKinsey , 71 % des consommateurs attendent des entreprises des publicités personnalisées, et 76 % sont frustrés lorsque ce n'est pas le cas. Il existe différents moyens d'améliorer la pertinence des publicités, notamment l'utilisation d'un modèle de données client performant. Poursuivez votre lecture pour découvrir les avantages d'une telle stratégie !
Qu'est-ce qu'un modèle de données client ?
Un modèle de données client (MDC) définit la manière dont les informations relatives à vos clients sont stockées dans la database (BD). Comme tout modèle de données, il se compose de points de données pertinents pour le sujet (ici, le client), tels que les transactions, les attributs et les événements, illustrés dans la figure ci-dessous. Il contient également des informations sur certaines propriétés de ces points de données, comme le nombre de transactions, et sur les relations entre eux. Avant de créer une database, vous élaborez un modèle de données qui sert de base à l'architecture de votre BD.
Un modèle de données client peut ressembler à ceci :
Source : www.crystalloids.com
Chacune de ces variables contient différents types de données client. Par exemple, elle peut contenir des données d'identité (nom, adresse, courriel et numéro de téléphone) ou des données d'engagement, comme le nombre de visites des clients dans votre magasin le mois dernier et leur panier moyen.
Certaines de vos données peuvent être quantitatives, comme le nombre de visites d'un client dans votre magasin le mois dernier. D'autres peuvent être qualitatives, telles que le contenu des avis clients. Les données clients peuvent également être spécifiques à un domaine, comme les préférences en matière de design automobile, et inclure des informations tierces, comme des profils démographiques et financiers.
Un modèle de données client élaboré vous permet de combiner toutes ces données et d'en tirer le meilleur parti. Examinons cela plus en détail ci-dessous.
Pourquoi avez-vous besoin d'un bon modèle de données clients ?
Avec un bon système de gestion des données clients (CDM), toutes les données nécessaires sur vos clients sont propres, cohérentes et centralisées. Vous pouvez ainsi facilement exploiter ces informations pour étayer vos décisions commerciales et répondre rapidement aux besoins de vos clients , améliorant ainsi leur expérience. Un rapport indique que les entreprises qui utilisent des analyses poussées en marketing ont plus de chances de croître plus rapidement que leurs concurrents. Mais sans un CDM adapté, impossible d'utiliser des outils d'analyse client basés sur les données !
De plus, grâce à un modèle de données clients robuste, vous pouvez facilement créer un profil client à 360 degrés : une représentation unifiée des données issues de différents points de contact liés à un client donné. Cela vous permet de résoudre rapidement les problèmes marketing les plus courants, comme la vente croisée et la fidélisation.
En résumé, un bon modèle de données clients est essentiel à toute entreprise : il renforce sa position sur le marché et améliore la satisfaction client . Mais comment créer un tel modèle ?
Comment créer un modèle de données client
Pour construire un bon de données clients , il convient de collecter les données clients provenant de diverses sources et de s'assurer qu'elles sont propres, cohérentes et disponibles dans un seul et même endroit . Elles seront ainsi exploitables pour l'analyse.
Il convient tout d'abord de faire correspondre les données provenant de différentes sources à un seul objet client dans votre database. Si vous rencontrez le même nom de client dans deux sources, conservez une occurrence et liez l'autre à celle-ci, plutôt que d'avoir plusieurs champs portant le même nom.
Mais comment savoir si des enregistrements provenant de deux sources différentes appartiennent au même client ? C’est là que les propriétés d’identité principales de chaque client, appelées clés de correspondance, s’avèrent utiles. Elles permettent de retrouver des informations sur un même client dans plusieurs sources de données. Comment ? Observons la figure ci-dessous.
Supposons que vous disposiez d'une source de données contenant les noms des clients (Source de données 1), d'une autre contenant leurs coordonnées (Source de données 2) et d'une troisième contenant des informations sur leurs achats récents (Source de données 3). Vous pouvez utiliser les champs « nom » et « prénom » combinés comme clé de correspondance pour les Sources de données 1 et 2, et l'adresse e-mail pour les Sources de données 2 et 3.
Comme vous pouvez le constater ci-dessous, l'âge est stocké différemment dans deux des sources de données (une fois sous forme d'entier et une fois sous forme de chaîne de caractères). Cela constitue une incohérence de données, et vous devrez utiliser un algorithme pour résoudre ce conflit .
Après avoir regroupé toutes les propriétés disponibles, vous devez supprimer toutes les informations non pertinentes (par exemple, vous n'avez pas besoin du mélange de café préféré du client ni de son adresse personnelle) :
Une fois vos données collectées et nettoyées, vous pouvez enfin construire votre modèle de données. Chaque enregistrement de votre modèle devra posséder un identifiant unique, comme illustré ci-dessous :
La conception de votre modèle de données dépendra des besoins de votre entreprise et des tâches que vous effectuerez le plus souvent dans votre database. Par exemple, si vous prévoyez d'utiliser l'apprentissage automatique pour la prédiction des comportements, vous devrez peut-être exporter les événements comportementaux répétitifs dans un format spécifique.
Qu’est-ce qui constitue un bon modèle de données clients ?
Un bon modèle de données clients présente les caractéristiques suivantes :
- Des données de bonne qualité . Les données doivent être bien affinées : lors de la mise en correspondance des sources de données avec les objets de données, considérez toutes les valeurs dupliquées comme une seule propriété, même en cas de variations orthographiques.
- adaptées à l'objectif . Des données organisées optimisent votre analyse. Ne conservez que les informations pertinentes et éliminez les redondances. Par exemple, si vous vendez des jouets, notez si les enfants du client fréquentent une école privée ou publique, mais ne stockez pas sa marque de café préférée. Vous réduirez ainsi vos coûts de stockage.
- du temps , il est conseillé de stocker vos variables de segmentation de manière concise. Par exemple, si vous prévoyez une segmentation par adresse, stockez le pays, la ville et la rue comme des propriétés distinctes database , plutôt que l'adresse complète sous forme d'une seule chaîne de caractères.
- Facile à comprendre et à maintenir database contient des relations complexes entre les entités , assurez-vous qu'elles soient suffisamment claires pour toute personne qui utilisera les données ultérieurement.
- Portable database courantes et s'intégrer aux outils analytiques populaires. Sinon, vous ne pourrez pas tirer profit des technologies de pointe et vous prendrez du retard sur vos concurrents. La portabilité vous permettra également de saisir les opportunités de migration si vous décidez de changer de technologie à l'avenir.
Conclusion
Concevoir un CDM est une tâche complexe . Il est essentiel de l'aborder avec rigueur, en ayant une vision claire de vos objectifs commerciaux et une description détaillée de votre public cible. Bien que la création d'un CDM puisse prendre plus de temps que prévu, n'hésitez pas à entreprendre cette démarche : elle apportera une valeur ajoutée à votre entreprise.
Il peut être difficile de préserver un modèle de données client (CDM) lors d'une migration entre services d'assistance. Notre logiciel de service d'assistance garantit l'intégrité de votre CDM après la migration. Notre outil assure un transfert de données rigoureux qui préserve la structure de vos données. Vous bénéficierez ainsi d'un service d'assistance plus moderne et performant améliorant votre service client .
