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Qu’est-ce que la modélisation des données clients ?

modélisation des données clients

La modélisation des données clients est une étape essentielle pour déterminer la structure des informations disponibles et mettre en place le processus de vente adéquat. Elle définit aussi les relations caractérisant les données des clients et revêt une importance capitale pour votre entreprise. Retrouvez dans ce billet ses avantages et l’essentiel à connaître pour l’utiliser à bon escient.

Quels sont les avantages de la modélisation des données clients ?

La modélisation des données clients peut être bénéfique à la stratégie marketing et à l’organisation de votre entreprise sur plusieurs plans.

La compréhension et l’amélioration des processus de vente

Pour comprendre vos clients et répondre au mieux à leur attente, vous devez d’abord savoir d’où ils viennent et ce qui les amène sur votre site. Cela est essentiel pour élaborer vos pratiques de vente et avoir de nouveaux acheteurs.

Pour ce faire, vous devez modéliser les données clients à votre disposition. Les informations qui en sortiront vous permettront de comprendre et de déterminer le meilleur processus de vente. Surtout, cela vous permet de l’améliorer au fur et à mesure afin de rester compétitif sur le marché.

Une meilleure communication avec les clients

En général, lorsqu’un client est engagé dans le tunnel de vente, il est difficile de déterminer le stade auquel il est de façon précise. Cette information étant essentielle pour rédiger le message à lui adresser, il est donc fréquent de se tromper durant la rédaction de ses messages.

Grâce à la modélisation des données clients, vous pouvez déterminer cette étape avec précision. Cela vous permet alors de réduire votre taux de désabonnement et d’avoir une vue d’ensemble avec des diagrammes intuitifs.

Une meilleure collaboration entre les équipes

En simplifiant la communication avec les clients, la modélisation des données vous permet d’améliorer la collaboration au sein de vos équipes. Cela permet aussi de comprendre plus rapidement les processus commerciaux. De fait, ce processus participe à la réduction des conflits entre le personnel commercial et le personnel technique. Concrètement, elle facilite leur collaboration en leur permettant de se mettre d’accord sur les dispositions à prendre.

Une utilisation efficace des ressources humaines et du capital

Lorsqu’il s’agit des questions relatives aux clients, les actions à mener demandent un capital important. Pour réduire les coûts et garantir une meilleure utilisation des ressources disponibles, il est recommandé de recourir aux modèles de données clients. Cela permet de réduire :

  • le nombre de révisions nécessaires ;
  • le temps pour déployer vos stratégies ;
  • le capital et les ressources humaines à utiliser.

En d’autres termes, cela apporte une valeur ajoutée à vos stratégies marketing. Cependant, pour en faire usage à bon escient, vous devez utiliser les techniques appropriées pour modéliser les données.

Quelles sont les techniques de modélisation des données clients ?

On distingue trois techniques de modélisation des données clients. Pour y recourir et surtout pour qu’elle soit bénéfique à votre funnel de vente, vous devrez donc faire un choix parmi ces méthodes. La première est le diagramme entité-relation. C’est la technique par défaut utiliser pour modéliser des données. Elle permet notamment :

  • de concevoir des bases de données traditionnelles ;
  • de mettre au point des visuels clairs avec des données de haut niveau ;
  • d’avoir des représentations graphiques d’objets de données avec leurs attributs.

La deuxième technique employée est le langage de modélisation unifié. Il sert de système de notation aux logiciels de la plupart des entreprises. Le plus important, c’est qu’il permet de refléter le comportement des objets de données. Quant à la troisième méthode, le type relationnel, elle permet de répartir les informations dans des tables de lignes et de colonnes.

Par ailleurs, le processus de modélisation des données clients doit générer plusieurs types de modèles de données.

Combien de types de modèles de données génèrent un projet de modélisation ?

Durant la mise en place d’un projet de modélisation, trois types de modèles doivent être générés :

  • le modèle de données conceptuel ;
  • le modèle de données physique ;
  • et celui logique.

Le premier type permet d’exprimer les objectifs commerciaux et stratégiques initiaux. Il traite donc exclusivement des besoins de l’entreprise. Le deuxième tient compte des performances et des ressources de la société. Ici, les technologies souvent utilisées sont le cloud, le SGBD ou l’API. Pour ce qui est du dernier type de modèle, il relie les diverses entités commerciales de la société aux structures de datas.

En somme, la modélisation des données clients s’impose à toutes les entreprises qui désirent être pérennes. Mais pour en tirer profit, il est essentiel d’utiliser les techniques adéquates et de générer des types de modèles de données précis. Pour remplir ces impératifs, il serait préférable de faire appel à un professionnel.


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À propos de l'auteur

Capella

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