🏳️‍🌈♿️👩‍🎨🌱 En février, je remets 3% de mes ventes à des organismes qui favorisent la diversité, les arts et l'environnement 🏳️‍🌈♿️👩‍🎨🌱

Magic Scroll Icon

Le grimoire informatique

Magic Scroll Icon

Parcours client et stratégie de données

Dans ce billet, je te partage quelques astuces pour démarrer la création de ta stratégie de données du bon pied ! Pour ce faire, nous allons nous centrer autour du parcours client.

Pour créer une bonne stratégie de données, il faut tout d'abord se mettre dans la peau des clients. On doit faire le parcours d'achat avec elles et eux et noter les informations qui sont générées tout au long.

Ensuite, on doit penser aux entités. Ce sont les parties prenantes ainsi que les transactions. Chaque doit avoir son propre identifiant unique. C'est ce qu'on appelle une clé primaire.

Chacune est reliée entre elles par ces clés. Ce sont les associations (attention, les relations sont les liens entre les clés et les attributs, même si en anglais, la traduction d'association est relation). La combinaison de ces concepts se nomme le modèle entité-association.

Afin de représenter ce modèle de façon normalisée, nous utiliserons ensuite le langage de modélisation unifié. En anglais, on le nomme UML, pour Unified Modeling Language.

Un cas pratique de parcours client

Description du parcours client

Nous allons explorer un cas pratique construit autour d'un commerce de détail qui offre un programme de fidélisation. Cet exemple nous servira de support pour vulgariser le concept de stratégie de données.

Le parcours client se composera ici de 6 étapes:

Étape Description
1. L'accueil du client par l'employée
2. La création de la facture à partir des items
3. L'appel à la fidélisation
4. La création du compte client
5. Le paiement de la facture
6. La production du relevé de transaction

Parcours du nouveau client.
Un nouveau client arrive au comptoir caisse pour payer ses achats
Étape 1: Accueil - L'employée accueille le client
Étape 2: Création facture - L'employée scanne le code-barre de tous les articles du client
Étape 3. Fidélité - L'employée demande au client s'il possède la carte de fidélité du magasin
Étape 4. Création du compte - L'employée crée le compte avec le client
Étape 5. paiement - Le client effectue le paiement avec une carte de crédit ou de débit
Étape 6. Production relevé - L'employée émet le relevé de caisse et le remet au client

États et séquences

En informatique, ces étapes sont nommées des états, et ils forment une séquence qui a une entrée et une sortie. Certains
états peuvent être facultatifs, d'autres obligatoires.

Dans ce cas-ci, si le client a déjà la carte de fidélité, l'étape 4 n'aura pas lieu. En informatique, on peut représenter cette séquence avec la notation en chemin de fer (railroad diagram).

Voici une représentation avec le langage Python, construite en utilisant la librairie railroad-diagrams.

Diagram(
  Stack(
    NonTerminal("Accueil"),
    Group(OneOrMore(NonTerminal("Ajout item")),"Facture"),
    NonTerminal("Fidelisation"),
    Optional("Compte client", "skip"),
    NonTerminal("Paiement"),
    NonTerminal("Relevé"),
  )
)

Ce code permet de générer une image vectorielle comme suit. J'ai utilisé un outil en ligne pour ce faire.

Les données produites par le parcours client

Chaque étape du parcours génère des données ou des identifiants.

Les données produites par le parcours client

Les entités et les attributs

Construire un modèle de données se fait généralement après avoir étudié plusieurs processus d'affaires de l'entreprise. Mais, pour les fins de l'exemple, nous le ferons seulement pour ce parcours client.

Identifions d'abord les entités à représenter et leurs identifiants

Attention: Le relevé n'est pas une entité, c'est un rapport !

Puis, identifions les attributs de chacune de ces entités. Cette liste n'est pas exhaustive et est généralement évolutive. L'important, c'est d'avoir les bonnes entités au début.

Je vais utiliser un tableau structuré comme un modèle de données relationnel. Je vais utiliser la notation suivante :

Entité Attribut Contrainte
Client Numéro_client PK
Prénom
Nom
Employé Numéro_employé PK
Prénom
Nom
Interaction Numéro_interaction PK
Temps_début
Temps_fin
Numéro_employé FK (Employé)
Numéro_client FK (Client)
Produit Code_barre PK
Description
Prix
Promotion Code_promotion PK
Code_barre FK (Produit)
Rabais
Date_début
Date_fin
Item Numéro_item PK
Numéro_facture FK (Facture)
Code_barre FK (Produit)
Quantité
Facture Numéro_facture PK
Temps_facture
Taxes
Numéro_interaction FK (Interaction)
ID_carte_paiement FK (Carte_paiement)
Solde
Carte_fidélité Numéro_carte_fidélité PK
Numéro_client FK (Client)
Date_entrée_vigueur
Carte_paiement ID_carte_paiement PK
Type_carte
Numéro_carte
Numéro_client FK (Client)
Date_expiration

Le modèle de données

Avec cette information, nous pouvons maintenant construire un modèle de données UML. Chaque entité devient une table. Les liens entre les tables représentent la cardinalité des relations.

J'ai ici seulement représenté des relations 1-1, 1-plusieurs et plusieurs-plusieurs, mais il en existe d'autres types et ce modèle pourrait être davantage raffiné. Encore une fois, cela dépend du modèle d'affaires de l'entreprise.

Diagramme UML du modèle

Ce diagramme a été fait avec le logiciel PlantUML. Voici le lien vers le code source.

La stratégie de données

Une fois que nous avons identifié quelles données sont générées par le processus client, nous sommes maintenant en mesure de mettre en place une stratégie de données. Celle-ci comprendra notamment les éléments suivants:

Comme une stratégie de données est intimement liée à la maturité numérique de l'entreprise et à ses objectifs d' affaires, c'est un travail qui doit être effectué de manière personnalisée en collaboration avec les dirigeants et les employés. C'est mon expertise !

Articles connexes

Abonne-toi au flux RSS pour ne rien manquer.

Étiquettes