Nous avons écrit cet eBook pour tous les utilisateurs de Marketing Cloud. Que vous soyez un spécialiste des données, un spécialiste du marketing électronique ou technique, que vous travailliez dans un secteur spécifique, dans une agence ou en tant que consultant, cet eBook a été rédigé en tenant compte de tous les publics concernés et notre objectif a été de le rendre aussi utile que possible pour vous.
Comment lire cet eBook
L'objectif de ce livre est de servir de guide pour la gestion des données dans Marketing Cloud. Le livre est logiquement divisé en sections séquentielles qui démêlent les processus de données dans Salesforce Marketing Cloud (SFMC).
Principaux sujets traités dans cet ebook :
- Qu'est-ce qu'un modèle de données ?
- Identifier et préparer les données pour Salesforce Marketing Cloud
- Comment définir votre modèle de données dans Salesforce Marketing Cloud
- Comment exploiter les données dans les studios et les constructeurs de Salesforce Marketing Cloud
- Comment gérer les données dans Salesforce Marketing Cloud
Nous avons essayé de rendre ce document aussi pratique que possible et nous espérons que vous trouverez cet outil utile à ajouter à votre boîte à outils Salesforce. Vous pouvez l'utiliser comme un manuel pratique, en revenant à tout moment aux informations dont vous pourriez avoir besoin.
Qu'est-ce qui n'est pas couvert par cet eBook ?
Notre objectif est de donner aux spécialistes du marketing les connaissances nécessaires à la gestion des données dans Marketing Cloud. Nous nous sommes délibérément concentrés sur des domaines spécifiques afin que le livre soit cohérent et aussi pratique que possible.
Cet eBook ne couvre pas certains studios comme Audience Studio, Mobile Studio, Advertising Studio, Web Studio ou Interaction Studio. Il ne couvre pas non plus les autres solutions Salesforce pour la gestion des données, comme Datorama ou Customer360. Nous pourrions les couvrir à l'avenir. Si cela vous intéresse, faites-le nous savoir en envoyant un courriel à [email protected] ! Tout comme nous développons DESelect en fonction des besoins de nos clients, nous alignons notre stratégie de contenu sur les besoins de l'"Ohana" Salesforce, c'est-à-dire vous !
Si vous souhaitez découvrir d'autres aspects de Marketing Cloud qui ne sont pas abordés dans cet eBook, vous pouvez vous abonner à notre newsletter ici et être le premier à découvrir les meilleures pratiques de SFMC.
Qu'est-ce qu'un modèle de données ?
Pour aller droit au but, un modèle de données est un cadre qui organise les relations élémentaires au sein d'une base de données, en normalisant leurs relations entre elles et les propriétés des entités du monde réel. Par exemple, un modèle de données peut spécifier qu'un élément de données représentant une maison doit comprendre plusieurs autres éléments, qui représentent les matériaux de construction, le nombre de pièces, ainsi que la définition de son habitant.
D'une part, le terme "modèle de données" (DB) peut faire référence à la formalisation des objets et des relations présents dans un domaine d'application particulier : Par exemple, les clients, les produits et les informations sur les commandes détenus par une organisation. A d'autres moments, il fait référence à l'ensemble des concepts utilisés pour définir ces formalisations : Par exemple, des concepts tels que les entités, les attributs, les relations ou les tables. Cet eBook utilise le terme dans les deux sens.
Quelles bases de données sont utilisées dans Salesforce Marketing Cloud ?
Les bases de données relationnelles visent à représenter le monde d'une manière logique.
L'une de ces bases de données est une base de données relationnelle - une base de données numérique fondée sur le modèle relationnel des données.
La normalisation est le processus d'organisation des données. Cela comprend la création de tables puis l'établissement de relations entre elles, selon des règles destinées à protéger les données tout en rendant la base de données plus flexible. Cela élimine les redondances et les dépendances incohérentes.
Le modèle de données normalisé est utilisé dans la fonction de conception de données de Contact Builder, que nous abordons plus en détail dans un chapitre ultérieur. Continuez à lire et nous y viendrons 🙂 ...
(Modèle de données normalisé dans Marketing Cloud.)
Les bases de données à plat représentent le monde d'une manière plus pratique.
Cependant, il est également possible de dénormaliser les données, en concevant votre modèle de données en utilisant le moins d'objets possible, afin de pouvoir lire les données avec des requêtes simples et moins de jointures entre les tables. Essentiellement, lorsque vous dénormalisez les données, vous obtenez des bases de données à plat.
Avec une base de données à plat, les enregistrements suivent un format uniforme, et il n'y a pas de structures pour indexer ou reconnaître les relations entre ces enregistrements. Le dossier est simple. Un fichier plat peut être du texte brut ou un CSV. Les relations peuvent être déduites des données, mais le format de la base de données ne rend pas ces relations explicites.
Un exemple de modèle de données à fichier plat serait une extension de données dans Salesforce Marketing Cloud.
(Exemple d'un modèle de données à fichier plat).
Pour une meilleure visualisation des différents modèles de données, nous avons décidé d'ajouter des modèles spécifiques à certains secteurs, notamment ceux de l'éducation, du commerce de détail et de l'assurance :
(Modèle de données normalisé pour le secteur de l'éducation. Source : HESA).
(Modèle de données normalisé dans le secteur de l'assurance.
Source :
.)
Ces tables peuvent être familières à certains utilisateurs de Salesforce, car le CRM de Salesforce utilise un modèle de données normalisé comme celui ci-dessous :
(Modèle de données normalisé de Salesforce CRM.
Source :
.)
Toutefois, lorsque vous commencez à manipuler les données dans des modèles de données relationnelles dans Marketing Cloud (par exemple lors de l'interrogation des données), elles sont converties en modèle de données à plat pour une utilisation plus facile dans les campagnes de marketing réelles. Dans Marketing Cloud, vous utiliserez des tableaux appelés extensions de données (comme visualisé dans la capture d'écran ci-dessus). Nous aborderons le sujet des extensions de données Salesforce Marketing Cloud plus tard dans l'eBook. Continuez à lire 🙂
Il est important de se rappeler que vos données (tout comme vos clients !) continueront d'évoluer. De nombreux facteurs peuvent l'influencer. Par exemple, au fil du temps, vous pouvez ajouter ou retravailler les sources de données qui alimentent Marketing Cloud, ce qui peut avoir un impact sur votre modèle de données. Vous pouvez lancer de nouvelles initiatives de campagne qui nécessitent une amélioration de votre modèle de données ou vous obligent à recombiner des morceaux de votre modèle de données relationnelles dans de nouveaux fichiers plats.
C'est ce que nous appelons "avoir un modèle de données agile". Votre agilité est la clé pour garantir une adaptation facile à toute nouvelle réalité, pour vous assurer que vous pouvez continuer à exploiter votre modèle de données de manière optimale et à l'épreuve du temps.
