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COMMENT EFFECTUER UNE MODÉLISATION DES DONNÉES EN RAPPORT À LA VUE CLIENT UNIQUE

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November 15 2016

Ce que vous devez savoir au sujet de la modélisation des données

Gartner estime que l'adéquation du modèle de données à son objet reste le critère essentiel pour choisir des produits CDI (intégration des données client). Le modèle doit être capable de gérer des relations complexes et correspondre aux besoins en données client de référence de toute l'entreprise, et pas uniquement de certains domaines.

Le moyen le plus facile d'assortir des données consiste à modéliser le client en tant qu'entité avec tous les attributs connexes comme le nom, l'adresse, le compte bancaire, etc. Toutefois, que se passe-t-il si l'adresse de livraison doit être différente ? Bien entendu, vous pouvez créer deux jeux d'attributs d'adresse ou plus, et cela vaut aussi pour les comptes bancaires et les contacts. Mais, jusqu'à quel point ? 

Au moins pour les clients B2B, l'existence de plusieurs attributs aboutirait au chaos. 

La norme consiste à établir chaque attribut sous forme d'entité et à la corréler au client. Toutefois, qu'est-ce que « le client » dans ce cas ? Un contexte B2B présente différentes parties : donneur d'ordre, destinataire, client facturé, par exemple. Certaines correspondent et d'autres diffèrent. C'est la raison pour laquelle il faut définir les données propres à une partie sous forme d'entités indépendantes avec un sous-ensemble distinct de champs obligatoires. Alors que les données pour le destinataire peuvent contenir des détails sur les heures de livraison, les autres portent sur les conditions de règlement. En outre, si un client est également un fournisseur ou un employé, le rôle risque de varier.

Une fois le client défini, vous pouvez commencer à créer des ménages (regrouper tous les membres d'une famille). Toutefois, un groupe est susceptible de changer (par exemple, mariage, divorce, naissance ou décès d'un membre de la famille), les enfants peuvent déménager et fonder leur propre ménage ou héberger leurs parents plus tard. Vous devez donc mettre en place des processus permettant d'actualiser ultérieurement ces relations.

Relate customer data with product data to attain the most detailed view

Axez votre stratégie marketing sur vos bons clients

Vous connaissez maintenant le profil de vos clients, mais savez-vous aussi (d'après la loi de Pareto) que 80 % de vos ventes proviennent de 20 % de vos clients ? Pour axer votre stratégie marketing sur vos bons clients, vous devez calculer la valeur du client. Une méthode pour ce faire réside dans l'analyse RFM (récence, fréquence, montant). L'analyse RFM détermine vos meilleurs clients en examinant la date du dernier achat, la fréquence d'achat et le montant dépensé par le client.

La méthode RFM implique de corréler les clients à leurs produits achetés. Cette information peut également s'avérer utile à votre service client.

Voici une autre raison de déployer une solution MDM multidomaine de qualité. 

Quant aux enjeux majeurs de l'utilisation des données pour impliquer des publics cibles, 61 % des répondants d'une étude récente de Forbes1 déclarent qu'il s'agit d'éliminer les silos de données entre les équipes internes pour assurer une bonne circulation de l'information. Plus de la moitié citent comme obstacle des solutions techniques complexes. 14 % seulement des répondants ont mis en place une gamme d'outils d'analyse et de planification qui reposent pleinement sur une plateforme unique et des bonnes pratiques.

L'ubiquité des Big Data oblige à placer les données client et les données produit (ainsi que d'autres domaines) dans un seul système afin que les entreprises aient la possibilité de créer des relations entre ces clients et ces produits, comme l'indique Christophe Marcant, VP Stratégie produits de Stibo Systems

Data Sheet: B2C Customer DataData Sheet: B2B Customer Data

 


Karl Meier brings more than 20 years of experience in enterprise software implementation projects and Master Data Management. In his present role at Stibo Systems, Karl is project manager and solution consultant and is implementing projects for product and customer Master Data Management in the retail and distribution sector. Follow Karl on:



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