Considération des implications liées aux données pour la segmentation

Objectifs d’apprentissage

Après avoir terminé cette unité, vous pourrez :

Décrire l’impact de votre modèle de données sur la segmentation
Identifier les types de règles de résolution disponibles dans Data Cloud

Compréhension de vos données

Il est important de collaborer avec votre spécialiste des données pour comprendre les données entrant dans votre compte et la manière dont elles sont liées à votre modèle de données. Dans le module Concepts de base de Data Cloud pour les spécialistes du marketing, nous avons discuté du modèle de données Customer 360. Alors que vous commencez à créer vos segments, un rappel de la terminologie relative aux modèles de données peut être utile.

Domaine

Un domaine est un concept commercial qui permet de connecter des points de données sur la base d’un modèle standard. Des exemples courants de modèles de données sont Party (Partie) (vos clients) et Sales Order (Commandes client) (ce qu’ils ont acheté).

Objet modèle de données

Il s’agit d’un objet dans le modèle de données qui a été créé par les flux de données et les informations ingérés. Les objets modèle de données peuvent être de type standard ou personnalisé, en fonction des besoins de votre entreprise. Un objet modèle de données est semblable à une extension de données Marketing Cloud Engagement (qui est une table de base de données standard) dans la mesure où il s’agit d’un objet qui stocke des données telles que des pistes, des informations sur les produits, des informations sur les clients, etc.

Attributs

Nous avons discuté des attributs dans la première unité, voici donc un bref rappel. Un attribut est une caractéristique unique d’un objet modèle de données, par exemple le prénom d’un client. Ceci est semblable à un champ d’extension de données dans Marketing Cloud Engagement.

Pour en savoir plus sur le modèle de données, consultez la page d’aide Concepts du modèle de données.

Données et segmentation

N’oubliez pas que vous utilisez la bibliothèque d’attributs pour créer des segments dans Data Cloud. La bibliothèque est fondée sur des flux de données ingérés et mappés qui constituent votre modèle de données et les relations créées. C’est pourquoi il est important que vous passiez suffisamment de temps avec la personne qui gère votre modèle de données avant de commencer à créer des segments. Vous devez travailler ensemble pour répondre à ces questions.

Utilisez-vous le modèle de données standard avec des paquets de données prédéfinis ?

Quels attributs ces paquets de données offrent-ils pour la segmentation ?

Souhaitez-vous utiliser les données d’extensions de données Marketing Cloud Engagement spécifiques pour créer des segments ?
Quelles données voulez-vous nettoyer ?

Par exemple, souhaitez-vous que la valeur de « United States » (États-Unis) » dans l’attribut de pays soit standardisée en US ou U.S. ?

Quelles sources de données contiennent les informations les plus récentes à utiliser dans les jeux de règles de résolution de l’identité ?

Par exemple, vos données Marketing Cloud Engagement peuvent contenir l’adresse e-mail la plus à jour, mais vos commandes produit peuvent disposer de l’adresse personnelle la plus à jour en fonction de l’expédition.

À quelle fréquence les sources de données sont-elles actualisées ?

Avez-vous besoin quotidiennement de vos données provenant d’un flux de données de stockage Cloud ? Toutes les semaines ? Qu’en est-il des données Marketing Cloud Engagement ?

Espace de données, nom du segment et description

Lorsque vous créez un segment, vous devez sélectionner l’espace de données dans lequel vous souhaitez le créer. Vous devez également définir le nom et la description du segment, ce qui vous permet de distinguer ce segment des autres dans votre liste de segments.

Segmenter sur

Lorsque vous créez un segment dans Data Cloud, vous devez d’abord sélectionner l’option Segment On (Segmenter sur). Nouveau segment avec l’option Segment On (Segmenter sur) sélectionnée.

Segment On (Segmenter sur) définit l’objet cible sur lequel le segment repose. Il s’agit d’un autre aspect de la segmentation qui dépend de votre modèle de données et de l’objet qui a été marqué comme « profil » lors de la création des flux de données et de la modélisation des données. Passons en revue deux sélections courantes pour Segment On (Segmenter sur).

Individus : personne ou client spécifique provenant d’une source de données spécifique, comme Marketing Cloud Engagement.
Individu unifié : profil client dont les données ont été fusionnées à partir de plusieurs sources à l’aide des règles de résolution de l’identité.

Nous recommandons d’utiliser l’individu unifié. Pourquoi ? Finis les contacts en double ! Vous êtes intrigué ? Ne manquez pas la suite.

Type de publication et planification

Type de publication vous permet de choisir si vous souhaitez utiliser la fonctionnalité de publication standard ou de segment rapide (pour Marketing Cloud uniquement). La fonctionnalité de publication de segment rapide vous permet de publier plus fréquemment. Cependant, gardez à l’esprit qu’il existe des limites aux données d’engagement historiques avec la publication rapide. La planification de publication spécifie la fréquence à laquelle ce segment doit filtrer les individus qui répondent aux critères et informer les cibles d’activation qu’un segment actualisé est disponible.

Résolution de l’identité

Data Cloud utilise des jeux de règles de résolution de l’identité pour vérifier les données sur plusieurs sources de données et vous aide à créer un enregistrement pour chaque client, quelle que soit la provenance des données. Quel est l’avantage pour vous ? Un meilleur contrôle de vos données et, comme nous l’avons indiqué plus tôt, moins de contacts en double. Pour en savoir plus sur les concepts de données et d’identité, regardez cette vidéo.

Il existe deux types de règles qui composent un jeu de règles : de correspondance et de réconciliation.

Les règles de correspondance sont utilisées pour lier plusieurs enregistrements dans un profil client unifié. Elles vous permettent de spécifier des conditions pour faire correspondre et unifier un enregistrement. Par exemple, vous pouvez obtenir une correspondance fondée sur une adresse e-mail ou un nom partiel. Ces règles peuvent être combinées et associées en fonction de votre cas d’utilisation. C’est à vous de déterminer ce qui a du sens pour votre organisation. Si votre organisation stocke les numéros de téléphone plus régulièrement que les adresses e-mail, vous souhaiterez peut-être utiliser la règle permettant de faire correspondre un numéro de téléphone normalisé.
Les règles de réconciliation déterminent comment sélectionner les attributs de profil dans le profil client unifié. En d’autres termes, elles vous permettent de choisir des critères, comme la dernière donnée mise à jour ou la plus fréquente, pour sélectionner les données à utiliser dans le profil. En tant que spécialiste du marketing, cela s’avérerait utile pour des valeurs telles que l’adresse du domicile, car un client pourrait modifier son adresse dans un système, mais pas dans un autre. C’est pourquoi il est utile de savoir quelle source de données contient les informations les plus récentes sur vos clients.

Pour en savoir plus sur les règles de correspondance et de résolution, consultez la page d’aide Unification des profils sources.

Dans l’ensemble, la création de segments filtrés est plus facile si vous comprenez votre modèle de données et les règles qui régissent les attributs dont vous disposez. Dans l’unité suivante, nous passons en revue la logique des filtres ainsi que des exemples.

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