Une stratégie robuste de marketing client est essentielle. Cependant, il y a toujours beaucoup de publicités mal ciblées qui agacent vos futurs clients. Selon une étude de McKinsey, 71 % des consommateurs s'attendent à ce que les entreprises diffusent des publicités personnalisées, et 76 % sont frustrés lorsque cela ne se produit pas. Il existe divers moyens d'atteindre la pertinence publicitaire, et l'un d'entre eux consiste à utiliser un bon modèle de données client. Lisez la suite pour découvrir les avantages de sa mise en place !
Qu'est-ce qu'un Modèle de Données Client ?
Un modèle de données client (MDC) définit la manière dont les informations concernant vos clients sont stockées dans la base de données (BD). Comme tout autre modèle de données, il est composé de points de données pertinents pour le sujet (qui dans ce cas est le client), tels que les transactions, les attributs et les événements, comme le montre 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 les points de données. Avant de créer une base de données, vous créez un modèle de données et basez votre architecture de BD dessus.
Un modèle de données client peut ressembler à ceci :
Chacune de ces variables contient différents types de données client. Par exemple, cela peut contenir des données d'identité telles que le nom, l'adresse, l'e-mail et le numéro de téléphone, ou des données d'engagement, comme le nombre de fois où les clients ont visité votre magasin le mois dernier et leur achat moyen.
Certaines de vos données peuvent être quantitatives, comme le nombre de fois où un client a visité votre magasin le mois dernier. D'autres données peuvent être qualitatives, comme le contenu des avis des clients. De plus, les données client peuvent être spécifiques à un domaine, comme les préférences en matière de design automobile, et peuvent inclure des informations tierces telles que 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. Explorons cela plus en détail.
Pourquoi Avez-vous Besoin d'un Bon Modèle de Données Client ?
Avec un bon MDC, toutes les données nécessaires sur vos clients sont propres, cohérentes et disponibles en un seul endroit. Par conséquent, vous pouvez facilement transformer ces informations en intelligence pour étayer votre processus de prise de décision commerciale et répondre rapidement aux besoins des clients, améliorant ainsi leur expérience. Un rapport indique que les entreprises utilisant des analyses approfondies en marketing ont plus de chances de croître plus rapidement que leurs concurrents. Mais sans un MDC approprié, vous ne pouvez tout simplement pas utiliser les outils d'intelligence client basés sur les données !
De plus, avec un modèle de données client robuste, vous pouvez facilement créer un profil client à 360 degrés - une représentation unifiée des données provenant de différents points de contact liés à un client particulier. Grâce à cela, vous pouvez rapidement résoudre les défis marketing les plus courants, tels que la vente croisée et la rétention.
Notre point de vue est le suivant : un bon MDC est essentiel pour toute entreprise : il renforce la position de l'entreprise sur le marché et rend les clients plus heureux. Mais comment créez-vous un modèle de données client ?
Comment Créer un Modèle de Données Client
Pour construire un modèle de données client de qualité, vous devez collecter les données client auprès de différentes sources et vous assurer qu'elles sont propres, cohérentes et disponibles en un seul endroit. Ainsi, elles seront adaptées à l'analyse.
Tout d'abord, vous devez mapper les données provenant de différentes sources vers un objet client dans votre base de données. Si vous rencontrez le même nom de client dans deux sources, vous conservez une occurrence et liez l'autre à celle-ci, plutôt que d'avoir plusieurs champs avec le même nom.
Mais comment sauriez-vous que les enregistrements de deux sources appartiennent au même client ? Ici, les propriétés d'identité principale pour chaque client, appelées clés de correspondance, deviennent utiles. Elles vous aident à trouver des informations sur le même client dans plusieurs sources de données. Comment ? Regardons la figure ci-dessous.
Supposez que vous ayez une source de données avec les noms des clients (Source de données 1), une autre avec des informations de contact (Source de données 2), et une contenant des informations sur les achats récents (Source de données 3). Vous pouvez utiliser les champs de nom et de prénom combinés comme clé de correspondance pour les Sources de données 1 et 2, tandis que vous pouvez utiliser une adresse e-mail pour faire correspondre les Sources de données 2 et 3.
Comme vous pouvez le voir ci-dessous, l'âge est stocké différemment dans deux des sources de données (une fois en tant qu'entier et une fois en tant que chaîne de caractères). Cela constitue une divergence de données, et vous devrez utiliser un algorithme de résolution des conflits.
Après avoir agrégé toutes les propriétés disponibles, vous devriez supprimer toutes les informations non pertinentes (supposons que vous n'avez pas besoin du mélange de café préféré du client et de l'adresse de la maison) :
Après avoir collecté et nettoyé vos données, vous pouvez enfin construire votre modèle de données. Chaque enregistrement dans votre modèle nécessitera un identifiant unique, comme le montre la figure 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 base de données. Par exemple, vous devrez peut-être être capable d'exporter des événements comportementaux répétitifs dans un format spécifique si vous prévoyez d'utiliser l'apprentissage automatique pour la prédiction du comportement.
Qu'est-ce qui fait un bon modèle de données clients ?
Un bon modèle de données clients présente les caractéristiques suivantes :
- Bonne qualité des données. 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 en double comme une seule propriété, même s'il existe des variations orthographiques.
- Adapté à l'usage. Des données organisées rendent votre analyse plus efficace. Incluez uniquement les propriétés pertinentes et éliminez la redondance. Par exemple, si vous vendez des jouets, conservez un enregistrement indiquant si les enfants du client fréquentent une école privée ou publique, mais ne stockez pas le mélange de café préféré du client. Cela vous permettra également d'économiser des coûts de stockage de données.
- Efficace en temps. Vous devriez stocker vos variables de segmentation de manière concise pour augmenter la vitesse de segmentation. Par exemple, si vous prévoyez de segmenter en fonction de l'adresse, stockez les paramètres du pays, de la ville et de l'adresse de rue en tant que propriétés distinctes de la base de données, au lieu de stocker l'adresse entière sous forme de chaîne de caractères.
- Facile à comprendre et à entretenir. Rappelez-vous que la compréhension d'un modèle de données par une personne peut ne pas être la même pour une autre. Si vous avez des relations complexes entre les entités à l'intérieur de votre base de données, assurez-vous que les relations sont suffisamment claires pour ceux qui utiliseront les données ultérieurement.
- Portable. Votre modèle de données devrait pouvoir être facilement mis en œuvre dans les bases de données couramment utilisées et intégré à des outils analytiques populaires. Sinon, vous ne pourrez pas profiter des technologies de pointe et vous resterez à la traîne par rapport à vos concurrents. La portabilité vous permettra également de tirer parti des opportunités de migration si vous décidez de passer à une autre pile technologique à l'avenir.
Conclusion
La conception d'un modèle de données clients est une tâche difficile. Vous devez l'aborder avec soin, en ayant une compréhension claire de vos objectifs commerciaux et une description détaillée de votre public. Bien que la création d'un modèle de données clients puisse prendre plus de temps que prévu, vous ne devriez pas hésiter à le faire ; il augmentera la valeur commerciale.
Il peut être difficile de préserver un modèle de données clients lors de la migration entre les centres d'assistance. Notre logiciel de centre d'assistance assure que votre modèle de données clients reste intact après la migration. Notre outil assure un transfert de données soigneux qui préserve la structure de vos données. Et vous obtiendrez ainsi un meilleur centre d'assistance qui améliorera votre service client.
