Uma estratégia sólida de marketing para clientes é essencial. No entanto, ainda existem muitos anúncios mal direcionados que irritam seus potenciais clientes. De acordo com um estudo da McKinsey, 71% dos consumidores esperam que as empresas entreguem anúncios personalizados, e 76% ficam frustrados quando isso não acontece. Existem várias maneiras de alcançar relevância nos anúncios, e uma delas é usar um bom modelo de dados de clientes. Continue lendo para aprender sobre os benefícios de tê-lo em vigor!
O Que É um Modelo de Dados de Cliente?
Um modelo de dados de cliente (CDM) define como as informações sobre seus clientes são armazenadas no banco de dados (DB). Como qualquer outro modelo de dados, ele é composto por pontos de dados relevantes para o assunto (que, neste caso, é o cliente), como transações, atributos e eventos, representados na figura abaixo. Ele também contém informações sobre certas propriedades desses pontos de dados, como o número de transações, e sobre as relações entre os pontos de dados. Antes de criar um banco de dados, você cria um modelo de dados e baseia sua arquitetura de DB nele.
Um modelo de dados de cliente pode se parecer com isto:
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 a média de compras deles.
Alguns de 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. Além disso, os dados dos clientes podem ser específicos do domínio, como preferências de design de carro, e podem incluir informações de terceiros, como perfis demográficos e financeiros.
Um modelo de dados de cliente elaborado ajuda você a combinar todos esses dados e a tirar o melhor proveito deles. Vamos explorar isso mais a fundo.
Por Que Você Precisa de um Bom Modelo de Dados de Cliente?
Com um bom CDM, todos os dados necessários sobre seus clientes estão limpos, consistentes e disponíveis em um só lugar. Como resultado, você pode facilmente transformar essas informações em inteligência para embasar o processo de tomada de decisão de negócios e responder rapidamente às necessidades dos clientes, melhorando a experiência deles. Um relatório afirma que empresas que usam análises extensivas em marketing têm mais chances de crescer mais rápido do que seus concorrentes. No entanto, sem um CDM adequado, você simplesmente não pode usar ferramentas de inteligência de clientes orientadas por dados!
Além disso, com um modelo de dados de cliente robusto, você pode criar facilmente um perfil de cliente de 360 graus - uma representação unificada de dados de vários pontos de contato relacionados a um cliente específico. Com isso, você pode resolver rapidamente os desafios mais comuns de marketing, como a venda cruzada e a retenção.
Nossa mensagem é que um bom CDM é essencial para qualquer negócio: ele fortalece a posição da empresa no mercado e deixa os clientes mais satisfeitos. Mas como você cria um modelo de dados de cliente?
Como Criar um Modelo de Dados de Cliente
Para construir um bom modelo de dados do cliente, você deve coletar dados do cliente de várias fontes e garantir que eles estejam limpos, consistentes e disponíveis em um só lugar. Assim, eles serão adequados para análise.
Primeiro, você deve mapear dados de diferentes fontes para um objeto de cliente em seu banco de dados. Se você 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 você saberia que registros de duas fontes pertencem ao mesmo cliente? Nesse caso, as propriedades de identidade principal para cada cliente, chamadas de chaves de correspondência, se tornam úteis. Elas ajudam você a encontrar informações sobre o mesmo cliente em várias fontes de dados. Como? Vamos dar uma olhada na 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 outra com informações sobre compras recentes (Fonte de dados 3). Você pode usar os campos de nome e sobrenome combinados como uma chave de correspondência para Fontes de Dados 1 e 2, enquanto pode usar um endereço de e-mail para corresponder às Fontes de Dados 2 e 3.
Conforme você pode ver abaixo, a idade é armazenada de maneira diferente em duas das fontes de dados (uma vez como inteiro e outra vez como string). Isso constitui uma discrepância de dados, e você precisará usar um algoritmo de resolução de conflitos.
Após agregar todas as propriedades disponíveis, você deve remover todas as informações irrelevantes (suponha que você não precisa saber a mistura de café favorita do cliente e o endereço residencial):
Após coletar e limpar seus dados, você pode finalmente 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 de seu negócio e das tarefas que você mais frequentemente realizará em seu banco de dados. Por exemplo, você pode precisar ser capaz de exportar eventos comportamentais repetitivos em um formato específico se planejar usar aprendizado de máquina para previsão de comportamento.
O Que Torna 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 estar bem refinados: ao mapear fontes de dados para objetos de dados, considere todos os valores duplicados como uma única propriedade, mesmo se existirem variações na grafia.
- Adequado para o propósito. Dados organizados tornam sua análise mais eficiente. Inclua apenas propriedades relevantes e elimine a redundância. Por exemplo, se você vende brinquedos, mantenha um registro se as crianças do cliente frequentam escola particular ou pública, mas não armazene a mistura de café favorita do cliente. Isso também economizará custos de armazenamento de dados.
- Tempo-eficiente. Você deve armazenar suas variáveis de segmentação de forma concisa para aumentar a velocidade de segmentação. Por exemplo, se planeja segmentar com base no endereço, armazene os parâmetros de país, cidade e endereço da rua como propriedades separadas do banco de dados, em contraste com o armazenamento do endereço completo como uma única string.
- Fácil de entender e manter. Lembre-se de que a compreensão de um modelo de dados por uma pessoa pode não ser a mesma de outra. Se você tiver relacionamentos complexos entre entidades dentro de seu banco de dados, certifique-se de que os relacionamentos sejam suficientemente claros para quem utilizará os dados no futuro.
- Portátil. Seu modelo de dados deve ser facilmente implementado em bancos de dados comumente usados e integrado a ferramentas analíticas populares. Caso contrário, você não poderá aproveitar as tecnologias de ponta e ficará atrás dos concorrentes. A portabilidade também permitirá que você aproveite oportunidades de migração se decidir mudar para outra plataforma tecnológica no futuro.
Conclusão
Projetar um CDM é uma tarefa desafiadora. Você deve abordá-la minuciosamente, com um entendimento claro dos objetivos de seu negócio e uma descrição detalhada de seu público. Embora criar um CDM possa levar mais tempo do que o esperado, você não deve hesitar em fazê-lo; isso aumentará o valor do negócio.
Pode ser desafiador preservar um CDM ao migrar entre sistemas de help desk. Nosso software de help desk garante que seu modelo de dados do cliente permaneça intacto após a migração. Nossa ferramenta garante uma transferência de dados cuidadosa que preserva a estrutura de seus dados. E você acabará com um melhor help desk que melhora o serviço de suporte ao cliente.
