L’importance du Customer Data Model dans l’implémentation d’une CDP pour les équipes Marketing

Dans un environnement de plus en plus digitalisé, les entreprises cherchent à mieux comprendre leurs clients en s’appuyant sur la donnée. L’intégration d’une Customer Data Platform (CDP) devient essentielle pour centraliser, unifier et exploiter ces informations. Dans ce contexte, le Customer Data Model (CDM), configurable imagino, joue un rôle clé, notamment pour les équipes marketing. Ce modèle apporte une structure simplifiée et adaptée aux besoins métiers, facilitant la prise de décision et l’exécution des campagnes.

Une vision simplifiée et accessible de la donnée

Le principal intérêt d’un CDM réside dans sa capacité à simplifier l’accès aux données pour les utilisateurs métiers. Grâce à un niveau d’abstraction élevé, la donnée brute, souvent complexe et technique, est transformée en indicateurs et métriques adaptés aux besoins du business. Une bibliothèque d’indicateurs pré-calculés permet ainsi aux équipes marketing d’accéder facilement à des informations essentielles sans avoir à manipuler directement la donnée.

Une utilisation facilitée pour les utilisateurs métiers

Un autre avantage significatif du Customer Data Model est l’autonomie qu’il offre aux utilisateurs non spécialistes des données. En proposant une vue « business » des informations, il devient plus facile pour les équipes marketing de sélectionner et d’utiliser les dimensions de ciblage les plus pertinentes. Cette simplification réduit le risque d’erreurs dans la sélection des audiences et accélère le déploiement des campagnes marketing. De plus, le temps de mise sur le marché (time to market) pour des cas d’usage simples est considérablement réduit, grâce à la bibliothèque d’indicateurs prédéfinis. Les cas d’usage complexes peuvent quant à eux être gérés de manière centralisée par les équipes data, assurant une collaboration fluide entre les différentes parties prenantes (thibaud: a modifier).

Un travail préparatoire indispensable

L’intégration d’un CDM nécessite un travail préparatoire rigoureux, notamment au niveau de la couche data. Cette phase doit être anticipée dès le cadrage du projet, après une étude approfondie des personas utilisateurs. Il s’agit d’identifier les besoins métiers et de préparer une bibliothèque d’indicateurs sur-mesure. Par ailleurs, un processus d’enrichissement continu de cette bibliothèque, en lien avec les équipes data, doit être mis en place pour garantir la pertinence des indicateurs dans le temps.

Customer Data Model vs Data Lake

Contrairement à un data lake, qui peut parfois être perçu comme rigide, le Customer Data Model offre une plus grande flexibilité grâce à une approche low-code. Les équipes marketing peuvent ainsi créer ou ajuster des indicateurs sans avoir à toucher à la structure du data lake sous-jacent, rendant le modèle moins intrusif et plus adaptable aux besoins changeants du business.En conclusion, le Customer Data Model constitue un véritable levier pour les équipes marketing en simplifiant l’accès à la donnée et en augmentant leur autonomie.