Les données font désormais partie intégrante de la stratégie, du fonctionnement et de l’exécution des objectifs d’une entreprise moderne. Pour les responsables marketing, il s’agit de mieux comprendre les clients que par le passé et de leur proposer des messages, des offres et des expériences sur mesure pour atteindre ces objectifs.
Pouvoir cibler avec précision les acheteurs tout au long du parcours client devient une réalité lorsque les entreprises déploient des plateformes avancées de gestion de données comme la customer data platform ou CDP. En utilisant une CDP dans le cadre d’un ensemble plus large de technologies marketing, tous les types de données clients peuvent être ingérés, combinés dans un profil unifié et partagés avec la bonne solution technologique pour affecter le contenu, les campagnes et les expériences.
Mais comme tout spécialiste marketing data driven le sait, toutes les données ne se valent pas. Selon le type de plateforme de gestion de données que vous achetez pour vos besoins particuliers, vous disposerez de différentes fonctionnalités pour l’ingestion et l’intégration des données.
Avant d’entrer dans le détail de la gestion des données clients, il convient de poser une question importante : quelle est la différence entre les données structurées et non structurées ?
Qu’est-ce que les données structurées ?
Les données structurées sont des données qui sont prédéfinies. Cela signifie que des champs sont attribués à chacun des points de données dans une feuille de calcul, un tableau ou une base de données. Des exemples typiques de champs sont le nom, l’adresse, le numéro de téléphone, les revenus, l’historique des transactions, les loisirs, etc. d’une personne. Pour que les données soient structurées, une personne telle qu’un entreprise architect doit créer un modèle de données afin de déterminer quels types de données vont dans quels champs.
Les données structurées sont l’objectif ultime pour toutes les données. Plus elle est structurée, plus elle est précieuse et utile pour différentes personnes et applications. Les données structurées peuvent être saisies plus facilement, faire l’objet de recherches plus efficaces, être modifiées et intégrées à d’autres données lorsque les champs peuvent être mis en correspondance avec des champs similaires.
Quels sont les différents types de données structurées ?
Les CDP sont des plateformes idéales pour les données structurées, car elles peuvent utiliser ces données pour créer des profils unifiés pour les clients individuels. Les entreprises peuvent ensuite utiliser ces profils unifiés comme une source unique de vérité pour une organisation, à des fins marketing et de vente. Les CDP prennent en compte toutes les formes de données structurées – des données démographiques aux données firmographiques, et des données comportementales aux données transactionnelles.
Données démographiques
Les données démographiques sont des données liées aux attributs personnels et géographiques, comme :
- Âge
- Localisation actuelle
- Adresse postale
- Nom
- Numéro de téléphone
Données firmographiques
Les données firmographiques sont des données relatives aux entreprises, utilisées pour les campagnes de marketing des comptes stratégiques ou account-based marketing (ABM). Ces données peuvent inclure :
- Adresse de la société
- Nom de la société
- Industrie
- Nombre d’employés
- Revenu
Données comportementales
Les données comportementales sont des données liées à une meilleure connaissance de vos clients. Cela permet aux marques d’effectuer une segmentation de l’audience, un ciblage et un marketing comportemental plus efficaces. Les perspectives comprennent :
- Taux d’ouverture des e-mails
- Modes d’utilisation des produits et services
- Habitudes d’achat
- Interaction avec les médias sociaux
- Vidéos et contenus consommés
- Historique de l’activité Web
Données transactionnelles
Les données transactionnelles sont des données liées à la façon dont un client effectue une transaction avec votre entreprise, notamment :
- Paiements par carte de crédit
- Déclarations de sinistres
- Factures
- Bons de commande
- Commandes
- Documents d’expédition
Qu’est-ce que les données non structurées ?
La plupart des données ne sont malheureusement pas aussi bien structurées, mais sont totalement brutes et non structurées. En fait, les données non structurées représentent 80 à 90 % de toutes les données dans le monde aujourd’hui. Ces données non structurées sont généralement déversées dans un data lake ou une solution similaire. Un modèle de données peut être développé pour structurer les données de façon à ce qu’elles puissent être utilisées à des fins commerciales et pour la valeur vie client.
L’une des façons de considérer toutes ces données non structurées est l’opportunité potentielle de les déployer pour divers besoins et applications commerciaux. S’il est possible de les structurer et de les combiner dans des profils client unifiés, elles peuvent vous aider à comprendre et à vendre à vos clients de manière holistique, de la personnalisation du contenu, l’élaboration des messages et l’expérience client à la création de valeur pour les clients et les prospects.
Quels sont les différents types de données non structurées ?
Les différents types de données non structurées comprennent :
- Fichiers audio
- Images
- Vidéo
- PDFs
- PPTs
- Messages, commentaires et likes sur les médias sociaux
- Documents Word
Qu’est-ce que les données semi-structurées ?
Les données semi-structurées correspondent en grande partie à ce que leur nom suggère. Il s’agit de données non structurées qui comportent un certain niveau de tagging de métadonnées permettant d’identifier le sujet des points de données.
Par exemple, une image peut être une donnée non structurée. Si vous ajoutez des balises ALT aux images, vous obtiendrez des informations sur le sujet de l’image. Cela les transforme en données semi-structurées.
Les données semi-structurées constituent le domaine de données qui connaît la plus forte croissance. Cela est dû à l’augmentation du méta tagging dans les documents, les images et les vidéos pour aider à classer et à catégoriser le contenu pour l’optimisation et l’organisation des moteurs de recherche.
Quels sont les différents types de données semi-structurées ?
Les différents types de données semi-structurées comprennent :
- Fichiers compressés
- E-mails (texte non structuré, mais avec des données structurées comme l’objet et la date d’envoi)
- Images (qui incluent des métadonnées)
- Pages web
Valoriser les données
Pour tirer de la valeur de vos données, vous devez les mettre en forme afin qu’elles puissent être combinées en profils unifiés. La collecte des données doit être normalisée pour que l’intégration soit réussie. Et, le plus souvent, ces données sont fragmentées et se trouvent dans des silos disparates à travers votre entreprise et vos unités commerciales.
De nombreuses marques utilisent les CDP pour rassembler les données non structurées, structurées et semi-structurées, les intégrer et les transmettre aux équipes commerciales concernées afin d’améliorer l’expérience client. Ils utilisent également les CDP pour s’assurer que les données sont sécurisées et conformes aux nouvelles réglementations mondialesen matière de confidentialité des données.
Avec des données normalisées et intégrées dans des profils unifiés, les équipes de l’entreprise peuvent désormais travailler ensemble en utilisant une source unique de vérité pour les données clients. La transformation des données structurées, non structurées et semi-structurées à l’aide d’une CDP peut être l’élément différenciateur dont les marques ont besoin pour garder une longueur d’avance sur la concurrence.
