Uma estratégia robusta de marketing de clientes é essencial. No entanto, ainda existem muitos anúncios mal direcionados que incomodam seus potenciais clientes. De acordo com um estudo da McKinsey , 71% dos consumidores esperam que as empresas ofereçam anúncios personalizados e 76% ficam frustrados quando isso não acontece. Existem várias maneiras de tornar os anúncios relevantes, e uma delas é usar um bom modelo de dados do cliente. Continue lendo para saber mais sobre os benefícios de tê-lo implementado!
O que é um modelo de dados do cliente?
Um modelo de dados do cliente (CDM) define como as informações sobre seus clientes são armazenadas no database (BD). Como qualquer outro modelo de dados, ele consiste em pontos de dados relevantes para o sujeito (que, neste caso, é o cliente), como transações, atributos e eventos, conforme ilustrado na figura abaixo. Ele também contém informações sobre certas propriedades desses pontos de dados, como o número de transações, e sobre os relacionamentos entre os pontos de dados. Antes de criar um database, você cria um modelo de dados e baseia sua arquitetura de BD nele.
Um modelo de dados do cliente pode ter a seguinte aparência:
Fonte: www.crystalloids.com
Cada uma dessas variáveis contém diferentes tipos de dados do cliente. Por exemplo, pode conter dados de identidade — como nome, endereço, e-mail e número de telefone — ou dados de engajamento, como o número de vezes que os clientes visitaram sua loja no último mês e o valor médio de suas compras.
Alguns dos seus dados podem ser quantitativos, como quantas vezes um cliente visitou sua loja no último mês. Outros dados podem ser qualitativos, como o conteúdo das avaliações dos clientes. Os dados dos clientes também podem ser específicos de um domínio, como preferências de design de carros, e podem incluir informações de terceiros, como perfis demográficos e financeiros.
Um modelo de dados do cliente bem elaborado ajuda você a combinar todos esses dados e a utilizá-los da melhor forma. Vamos analisar isso em detalhes a seguir.
Por que você precisa de um bom modelo de dados do cliente?
Com uma boa plataforma de dados do cliente (CDM), todos os dados necessários sobre seus clientes ficam organizados, consistentes e disponíveis em um só lugar. Como resultado, você pode facilmente transformar essas informações em inteligência para fundamentar suas decisões de negócios e responder rapidamente às necessidades dos clientes , melhorando a experiência deles. Um relatório afirma que empresas que utilizam análises extensivas em marketing têm maior probabilidade de crescer mais rápido do que seus concorrentes. Mas sem uma CDM adequada, você simplesmente não consegue usar ferramentas de inteligência de clientes baseadas em dados!
Além disso, com um modelo de dados robusto do cliente, você pode facilmente criar um perfil de cliente de 360 graus — uma representação unificada de dados de vários pontos de contato relacionados a um cliente específico. Isso permite que você resolva rapidamente os desafios de marketing mais comuns, como vendas cruzadas e fidelização.
Nosso ponto é que um bom modelo de dados do cliente (CDM) é essencial para qualquer negócio: ele fortalece a posição da empresa no mercado e deixa os clientes mais satisfeitos . Mas como criar um modelo de dados do cliente?
Como criar um modelo de dados do cliente
Para construir um bom de dados de clientes , você deve coletar dados de clientes de várias fontes e garantir que sejam limpos, consistentes e estejam disponíveis em um único local . Dessa forma, serão adequados para análise.
Primeiramente, você deve mapear os dados de diferentes fontes para um único objeto de cliente em seu database. Se encontrar o mesmo nome de cliente em duas fontes, mantenha uma ocorrência e vincule a outra a ela, em vez de ter vários campos com o mesmo nome.
Mas como saber se os registros de duas fontes pertencem ao mesmo cliente? É aqui que as propriedades de identidade primárias de cada cliente, chamadas de chaves de correspondência, se tornam úteis. Elas ajudam a encontrar informações sobre o mesmo cliente em várias fontes de dados. Como? Vejamos a figura abaixo.
Suponha que você tenha uma fonte de dados com nomes de clientes (Fonte de dados 1), outra com informações de contato (Fonte de dados 2) e uma contendo informações sobre compras recentes (Fonte de dados 3). Você pode usar os campos de nome e sobrenome combinados como chave de correspondência para as Fontes de dados 1 e 2, enquanto pode usar um endereço de e-mail para corresponder às Fontes de dados 2 e 3.
Como você pode ver abaixo, a idade é armazenada de forma diferente em duas das fontes de dados (uma vez como inteiro e outra como string). Isso constitui uma discrepância de dados e você precisará usar um algoritmo para resolução de conflitos .
Após reunir todas as propriedades disponíveis, você deve remover todas as informações irrelevantes (por exemplo, você não precisa da mistura de café favorita do cliente nem do endereço residencial):
Após coletar e limpar seus dados, você finalmente pode construir seu modelo de dados. Cada registro em seu modelo precisará de um identificador único, como na figura abaixo:
O design do seu modelo de dados dependerá das necessidades do seu negócio e das tarefas que você executará com mais frequência no seu database. Por exemplo, se você planeja usar aprendizado de máquina para previsão de comportamento, talvez precise exportar eventos comportamentais repetitivos em um formato específico.
O que caracteriza um bom modelo de dados do cliente?
Um bom modelo de dados do cliente possui as seguintes características:
- Boa qualidade dos dados . Os dados devem ser bem refinados: ao mapear as fontes de dados para os objetos de dados, considere todos os valores duplicados como uma única propriedade, mesmo que existam variações ortográficas.
- Adequado ao propósito . Dados organizados tornam sua análise mais eficiente. Inclua apenas as propriedades relevantes e elimine redundâncias. Por exemplo, se você vende brinquedos, mantenha um registro se os filhos do cliente frequentam escola particular ou pública, mas não armazene a marca de café favorita do cliente. Isso também economizará custos de armazenamento de dados.
- Otimização de tempo . Você deve armazenar suas variáveis de segmentação de forma concisa para aumentar a velocidade de segmentação. Por exemplo, se você planeja segmentar com base no endereço, armazene os parâmetros de país, cidade e rua como propriedades separadas database , em vez de armazenar o endereço inteiro como uma única string.
- Fácil de entender e manter . Lembre-se de que a compreensão de um modelo de dados pode variar de pessoa para pessoa. Se você tiver relacionamentos complexos entre entidades dentro do seu database , certifique-se de que esses relacionamentos sejam claros o suficiente para quem for usar os dados posteriormente.
- Portabilidade database comuns e integrado a ferramentas analíticas populares. Caso contrário, você não poderá se beneficiar de tecnologias de ponta e ficará para trás da concorrência. A portabilidade também permitirá que você aproveite as oportunidades de migração, caso decida mudar para outra pilha de tecnologia no futuro.
Conclusão
Criar um CDM é uma tarefa desafiadora . É preciso abordá-la minuciosamente, com uma compreensão clara dos objetivos de negócios e uma descrição detalhada do público-alvo. Embora a criação de um CDM possa levar mais tempo do que o esperado, não hesite em fazê-lo; isso agregará valor ao negócio.
Pode ser um desafio preservar um Modelo de Dados do Cliente (CDM) durante a migração entre sistemas de help desk. Nosso software de help desk garante que o modelo de dados do seu cliente permaneça intacto após a migração. Nossa ferramenta assegura uma transferência de dados cuidadosa, preservando a estrutura dos seus dados. E você terá um help desk mais moderno e eficiente que aprimora o seu serviço de suporte ao cliente .
