Modèle de données sur mesure : le nec plus ultra pour votre base de données marketing

Introduction

Dans l’univers du marketing moderne, les données sont devenues le carburant qui propulse les stratégies les plus abouties. Pourtant, l’abondance de données disponibles peut être écrasante et complexe à gérer. C’est là qu’intervient le modèle de données sur mesure, une approche qui fait toute la différence dans la construction d’une base de données marketing efficace.

Un modèle de données sur mesure est conçu pour répondre spécifiquement aux besoins de votre entreprise, en prenant en compte votre marché, vos objectifs, vos segments, les différents types de clients auxquels vous vous adressez, vos gammes de produits, vos offres, etc… Il offre une structure organisée et cohérente pour collecter, stocker, analyser et exploiter les différents types de données marketing de manière optimale. En d’autres termes, il constitue le fondement solide sur lequel repose votre stratégie de marketing.

Nous verrons ici comment un modèle de données sur mesure peut être la clé de voûte de votre base de données marketing, vous permettant de tirer parti des informations précieuses pour optimiser votre parcours client et stimuler la croissance de votre entreprise. Nous découvrirons également comment chez Scal-e, la création d’un modèle de donnée sur mesure est la base de la mise en place d’une Customer Data Platform dédiée et adaptée à vos besoins en offrant ainsi une expérience utilisateur optimale.

Préparez-vous à plonger dans le monde fascinant des modèles de données sur mesure et à découvrir comment cette approche peut propulser votre stratégie marketing vers de nouveaux sommets de réussite.

1. Qu’est-ce qu’un modèle de données en marketing ?

Une base de données solide constitue le fondement même de toute stratégie de marketing basée sur les données. Elle agit comme un réservoir précieux qui stocke et organise toutes les données essentielles nécessaires pour comprendre, cibler et interagir avec les clients et les prospects. Pour exploiter pleinement le potentiel de ces données, il est essentiel de mettre en place un modèle de données efficace qui permet une analyse approfondie et une utilisation stratégique.

Le modèle de données, quant à lui, définit la structure et les relations entre les différents objets de la base de données. En informatique on utilise également le mot « tables » pour distinguer les différents « objets » de la base. Ainsi un modèle de données permettra de structurer les relations qui existent entre un contact, ses actions (visite de site web,…), ses achats, ses recommandations et avis sur les produits qu’il a achetés, etc…   Le modèle de données assure ainsi la cohérence des informations et facilite la gestion, la recherche et l’exploitation des données. En d’autres termes, il fonctionne un peu comme un organigramme qui guide l’organisation et la structuration des données afin d’en tirer d’en faciliter l’exploitation.

Dans un contexte de données marketing, les types de données à considérer sont nombreux et variés. Les données clients, telles que les informations démographiques, les historiques d’achat et les préférences, fournissent des connaissances précieuses pour personnaliser les messages et les offres. Les données comportementales, comme les interactions avec le site web, les clics sur les e-mails et les actions sur les réseaux sociaux, révèlent les motivations et les intérêts des clients. Les données provenant de différentes sources, telles que les outils d’analyse web comme Google Analytics, les plateformes de marketing automation et les bases de données internes, ajoutent des dimensions supplémentaires à l’analyse et à la segmentation.

Un modèle de données bien conçu permet de structurer ces données de manière qu’elles soient exploitables pour les stratégies marketing. Il permet de regrouper et de relier les données pertinentes, de créer des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité des campagnes et de prendre des décisions éclairées basées sur des informations tangibles. De plus, un modèle de données optimisé facilite la gestion des données, réduisant ainsi les risques d’erreurs et les incohérences.

Il est essentiel de comprendre que les modèles de données peuvent varier en fonction des besoins et des spécificités de chaque entreprise. Certains optent pour des modèles monotables, où toutes les données sont stockées dans une seule table, tandis que d’autres se tournent vers des modèles multitables, où les données sont réparties dans plusieurs tables interconnectées. Chaque approche a ses avantages et ses limites, et il convient de choisir celle qui convient le mieux à vos objectifs et à la complexité de votre activité.

Dans la prochaine partie de cet article, nous plongerons plus en profondeur dans les différents modèles de données en marketing et examinerons comment choisir le plus adapté à votre entreprise. Nous explorerons aussi comment les données marketing peuvent être exploitées pour optimiser les campagnes et maximiser les résultats.

2. Les différents modèles de données en marketing

Disons le clairement, la modélisation de données est un métier à part entière dans lequel peuvent intervenir plusieurs spécialistes (des architectes ou administrateurs en bases de données, des data analysts,  data scientists, des  ingénieurs…). Pour simplifier la compréhension de cet article, nous ne rentrons pas dans les détails mais nous resterons au niveau du modèle de données global.

Et notez également qu’en informatique, il existe de nombreux modèles qui peuvent être utilisés pour organiser tous types d’informations. Mais nous nous intéresserons ici plus spécialement aux modèles les plus couramment utilisés pour structurer des données marketing.
Chaque modèle offre des avantages uniques en fonction des objectifs de l’entreprise et de la complexité des données à gérer.

Modèle monotable	Le modèle de données monotable est une approche où toutes les données marketing sont stockées dans une seule table. Cela permet une gestion simplifiée et une récupération rapide des informations. Ce modèle est souvent privilégié par les petites entreprises avec des besoins simples et sommaires en matière de données. Cela peut être un choix pertinent pour les entreprises qui souhaitent se lancer en toute simplicité, tout en gardant la possibilité de compléter et de faire évoluer leur modèle par la suite.
Modèle multitables	Le modèle multitables est une approche où les données sont réparties dans plusieurs tables interconnectées. Chaque table représente une entité ou un aspect spécifique des données, ce qui permet une plus grande flexibilité et une analyse plus approfondie. Ce modèle est généralement utilisé par les entreprises plus matures dans leur approche data et qui ont donc besoin de gérer plus de complexité en termes d’organisation de données. Les modèles ci-après sont des modèles multi-tables.
Modèle en étoile	Le modèle en étoile est  multi-tables ; il est  couramment utilisé en marketing. Il se compose d’une table centrale (le plus souvent dédiée au contact,  et de tables périphériques, qui contiennent les informations associées au contact (ses consentements, ses achats, etc). Ce modèle permet d’organiser les données marketing dans des objets structurés tout en restant customer centric (centré sur le client/prospect).
Modèle en flocon	Le modèle en flocon est une variante du modèle en étoile pur lequel les tables périphériques peuvent être hiérarchisées pour fournir plus de granularité. Par exemple les données d’achats d’un contact peuvent être séparées en « commandes » et « détails de commande ». C’est un modèle très fréquemment utilisé pour structurer des données marketing.
Modèle en constellation	Le modèle en constellation est une modélisation plus complexe dans laquelle on retrouve des données en étoiles et en flocons reliées entre elles. Ce modèle convient aux organisations les plus matures avec des niveaux de complexité plus élevés.
Modèle relationnel	Le modèle relationnel utilise des relations et des clés étrangères pour lier les différentes tables. Il offre une structure rigoureuse et cohérente, favorisant l’intégrité des données et la facilité d’interrogation. Ce modèle est souvent utilisé lorsque les données sont interconnectées et nécessitent des requêtes complexes.
Modèle hiérarchique	Le modèle hiérarchique est utilisé lorsque les données peuvent être organisées sous forme de structure hiérarchique, avec des relations parent-enfant. Il est couramment utilisé dans le secteur du marketing pour gérer les relations entre les clients et les prospects, ainsi que pour l’analyse des parcours client. Par exemple, un parent peut représenter une entreprise et ses enfants peuvent représenter les différents contacts ou segments de cette entreprise.

En choisissant le modèle de données approprié, une entreprise peut mieux exploiter les informations dont elle dispose. Il permet une segmentation précise des données, une personnalisation des campagnes et une meilleure compréhension du parcours client. En combinant les données marketing avec des outils tels que l’analyse de données et les solutions de marketing automation, une entreprise peut obtenir des informations approfondies pour orienter sa stratégie marketing et maximiser son impact.

Dans la prochaine partie de cet article, nous explorerons les types de données les plus utiles en marketing et comment les intégrer efficacement dans un modèle de données sur mesure pour des résultats optimaux.

3. Quelles sont les données les plus utiles en data marketing ?

Dans le domaine de la data marketing, certaines données se révèlent particulièrement précieuses pour comprendre les clients, cibler les prospects et optimiser les campagnes. Voici une liste des données les plus utiles à prendre en compte :

Données d’identification des contacts (prospects ou clients)	Les données d’identification des contacts font référence aux informations spécifiques qui permettent d’identifier et de contacter individuellement les prospects, les clients ou les contacts dans une base de données marketing. Ces données sont utilisées pour établir et maintenir une communication ciblée avec les individus dans le cadre des efforts de marketing d’une entreprise. Les données d’identification des contacts peuvent inclure des informations telles que : la civilité,  le nom, le prénom, l’adresse e-mail, le numéro de téléphone fixe ou mobile, l’adresse postale… En B2B on pourra retrouver également le nom de l’entreprise, le poste occupé, la fonction, etc… Ces données d’identification des contacts sont essentielles pour établir des relations personnalisées avec les individus, leur envoyer des communications ciblées, les informer sur les produits ou services de l’entreprise, et les engager dans des actions spécifiques telles que des achats, des abonnements ou des participations à des campagnes marketing.
Données de consentement	Les données de consentement font référence aux informations recueillies auprès des individus pour obtenir leur accord explicite à l’utilisation de leurs données personnelles à des fins de marketing. Ces données incluent des détails tels que les consentements donnés pour recevoir des communications, participer à des programmes promotionnels, partager des informations avec des tiers, ou utiliser des cookies et des technologies de suivi en ligne. Les données de consentement sont cruciales pour assurer la conformité aux réglementations sur la protection des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne. Elles permettent aux entreprises de s’assurer qu’elles utilisent les données des individus de manière légale et éthique, en respectant leurs préférences et en garantissant la confidentialité de leurs informations personnelles. Les données de consentement jouent un rôle essentiel dans la construction d’une relation de confiance avec les consommateurs et dans le maintien d’une approche responsable en matière de marketing.
Données comportementales	Les données comportementales sont un aspect clé du data marketing. Elles englobent les actions et les interactions des clients et des prospects avec votre entreprise, telles que les clics sur les e-mails, les visites sur le site web, les interactions sur les réseaux sociaux, les téléchargements de contenus, etc. Ces données offrent des informations sur les intérêts, les préférences et les motivations des individus, ce qui permet de personnaliser les messages et les offres.
Données comportementales en temps réel	Les données comportementales en temps réel sont de plus en plus importantes dans le data marketing. Elles fournissent des informations instantanées sur les actions des utilisateurs, telles que les interactions sur les applications mobiles, les achats en ligne, les recherches sur les sites commerce, les clics sur les publicités, etc. Ces données permettent de réagir rapidement et d’adresser des messages personnalisés en temps réel en fonction du comportement détecté.
Données transactionnelles	Les données transactionnelles font référence aux informations recueillies lors de transactions commerciales effectuées par les clients. Elles incluent des détails tels que les produits ou services achetés, les dates et heures des transactions, les montants dépensés, les modes de paiement utilisés, etc. Ces données fournissent des informations précieuses sur les comportements d’achat des clients, les préférences des produits, les habitudes de consommation, et permettent aux entreprises d’analyser et d’optimiser leurs stratégies marketing, de personnaliser les offres et d’améliorer l’expérience client.
Données sociaux-démographiques	Les données démographiques en marketing font référence aux informations relatives aux caractéristiques socio-démographiques d’un groupe de personnes. Ces informations fournissent des insights sur des aspects tels que l’âge, le sexe, la localisation géographique, le niveau d’éducation, le revenu, l’occupation professionnelle et d’autres facteurs démographiques similaires. Les données démographiques permettent de segmenter et de comprendre le public cible d’une entreprise ou d’une campagne marketing spécifique. Elles aident à définir et à cibler les consommateurs en fonction de leurs caractéristiques démographiques, ce qui permet de personnaliser les messages et les offres pour les rendre plus pertinents.
Données liées aux campagnes marketing	Les données liées aux campagnes marketing fournissent des informations sur les performances et les résultats de vos initiatives marketing. Cela inclut les métriques telles que le taux d’ouverture des e-mails, le taux de clics, les conversions, les revenus générés, le retour sur investissement, etc. Ces données permettent de mesurer d’évaluer l’efficacité de vos campagnes, d’identifier les meilleures pratiques et d’optimiser vos actions futures.
Données de fidélisation	Les données de fidélisation font référence aux informations collectées sur les clients fidèles. Elles comprennent généralement des détails tels que la fréquence des achats, les montants dépensés, les programmes de fidélité utilisés, les préférences de produits, les commentaires, les avis clients et d’autres interactions avec la marque. Ces données permettent aux entreprises de mieux comprendre et de suivre le comportement des clients fidèles, de développer des programmes de fidélité ciblés, de personnaliser les offres et de renforcer les relations avec ces clients. Les données de fidélisation jouent un rôle clé dans la création d’une base de clients fidèles et dans l’amélioration de la rétention des clients, ce qui contribue à la croissance et à la rentabilité à long terme.

Bien entendu, cette liste n’est pas exhaustive et vous pouvez disposer d’autres types de données, qui seront également très utiles à exploiter dans vos stratégies marketing. En utilisant ces données de manière effective et en les combinant dans un modèle de données sur mesure, vous pourrez obtenir des informations précieuses pour optimiser vos campagnes, adapter vos stratégies marketing et fournir des expériences personnalisées à vos clients et prospects.

Dans la partie suivante de cet article, nous explorerons en détail la définition et l’importance d’un modèle de données en data marketing.

4. Les meilleures pratiques pour créer un modèle de données en marketing

La création d’un modèle de données efficace est essentielle pour maximiser l’utilisation des données marketing. Voici quelques conseils pratiques pour les concevoir et les mettre en place :

Étape 1 : Définir les objectifs

Avant de commencer, il est crucial de définir clairement les objectifs. Identifiez les questions que vous souhaitez répondre, les types de données que vous souhaitez collecter et analyser, et les résultats que vous souhaitez obtenir. Cela vous permettra de concevoir un modèle adapté à vos besoins spécifiques.

Étape 2 : Collecter les bonnes données

La collecte des bonnes données est essentielle pour alimenter votre modèle de données. Identifiez les sources de données pertinentes, telles que votre site web, vos outils de marketing automation, vos systèmes CRM, vos médias sociaux, etc. Assurez-vous de collecter des données de haute qualité, précises et pertinentes pour vos objectifs marketing.

Étape 3 : Organiser les données de manière logique 

Structurez vos données de manière logique en utilisant des catégories et des attributs pertinents. Créez des tables et des champs clairement définis pour stocker différentes informations telles que les données clients, les données comportementales, les données de campagne, etc. Veillez à ce que chaque donnée ait sa place appropriée dans le modèle.

Étape 4 : Maintenir la cohérence des données

Assurez-vous de maintenir la cohérence des données dans votre modèle. Définissez des conventions et des règles pour les formats de données, les valeurs acceptables et les relations entre les différentes tables. Cela garantit que les données sont interprétables et utilisables de manière cohérente à travers l’ensemble du modèle.

Étape 5 : Traiter et nettoyer les données 

Avant d’intégrer les données dans votre modèle, effectuez des étapes de traitement et de nettoyage. Éliminez les doublons, corrigez les erreurs, normalisez les données et assurez-vous de leur qualité globale. Cela garantit que les analyses et les décisions basées sur les données sont fiables et précises.

Étape 6 : Sécuriser les données 

La sécurité des données est d’une importance capitale en marketing. Mettez en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles et confidentielles. Utilisez des protocoles de cryptage, des autorisations d’accès appropriées et des sauvegardes régulières pour prévenir les risques de perte ou de vol de données.

Étape 7 : Analyser les données efficacement 

Une fois que vos données sont organisées et stockées dans votre modèle, utilisez des outils d’analyse adaptés pour extraire des informations exploitables. Utilisez des techniques d’analyse de données telles que les requêtes SQL, les tableaux de bord personnalisés, les algorithmes de machine learning, etc. pour obtenir des insights précieux sur vos campagnes et vos stratégies marketing.

En suivant ces meilleures pratiques, vous serez en mesure de créer un modèle de données solide qui vous permettra d’exploiter efficacement vos données marketing. Cela vous aidera à prendre des décisions éclairées, à optimiser vos campagnes et à fournir des expériences personnalisées à vos clients.

5. Quels sont les avantages d’un modèle de données sur mesure ?

Exploiter un modèle de données sur mesure en marketing présente plusieurs avantages par rapport à l’utilisation d’un modèle de données générique. Voici quelques-uns de ces avantages :

1. Adaptation aux besoins spécifiques
   Un modèle de données sur mesure peut être conçu pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise en matière de marketing. Il peut prendre en compte les différentes sources de données, les variables clés et les indicateurs de performance pertinents pour l’entreprise, ce qui permet une analyse plus précise et des insights plus pertinents.
2. Meilleure intégration des données
   Un modèle de données sur mesure permet d’intégrer facilement différentes sources de données, qu’elles proviennent de systèmes internes ou de sources externes. Cela permet d’avoir une vue globale et unifiée des données, facilitant ainsi l’analyse et la prise de décision.
3. Personnalisation et segmentation avancées
   Un modèle de données sur mesure permet de créer des segments et des profils clients plus précis et plus détaillés. Cela permet d’effectuer des campagnes de marketing plus ciblées et personnalisées, ce qui peut améliorer l’efficacité et les résultats des initiatives marketing.
4. Flexibilité et évolutivité 
   En utilisant un modèle de données sur mesure, une entreprise a la possibilité de le modifier et de l’ajuster en fonction de l’évolution de ses besoins en marketing. Cela permet de s’adapter aux changements de l’entreprise, des marchés et des technologies, et de rester agile dans un environnement en constante évolution.

En résumé, l’exploitation d’un modèle de données sur mesure offre une plus grande adaptabilité, une meilleure intégration des données, des possibilités de personnalisation avancées et une meilleure évolutivité. Cependant, cela nécessite des ressources et des compétences pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir un tel modèle de données.

Conclusion

Un modèle de données bien conçu joue un rôle essentiel en marketing. Il permet de collecter, stocker, traiter et analyser les données marketing pour prendre des décisions éclairées.

L’analyse de données est essentielle pour exploiter les données marketing et mesurer l’efficacité des stratégies. Les outils de marketing automation, tels que Google Analytics, facilitent la collecte et l’exploitation des données.

Chaque entreprise a des besoins spécifiques, d’où l’importance d’un modèle de données sur mesure. Scal-e est une solution qui vous permet d’adapter et de faire évoluer votre modèle de données pour optimiser le parcours client, en personnalisant les offres et en analysant les comportements d’achat.

En conclusion, un modèle de données adapté est essentiel pour une gestion efficace des données marketing. En utilisant des modèles appropriés et des solutions de marketing automation, les entreprises peuvent maximiser leur potentiel de marketing digital et prendre des décisions éclairées pour une croissance durable.