Le Data Modeling est la discipline qui consiste à concevoir la structure logique d'une base de données ou d'un entrepôt analytique : quelles entités existent (clients, transactions, campagnes), quelles sont leurs propriétés et comment elles se relient entre elles. Un bon modèle de données marketing permet de répondre efficacement à des questions complexes — "quel est le LTV par canal d'acquisition ?" — sans retraitements laborieux.
En marketing analytics, les patterns de modélisation les plus courants sont le schéma en étoile (fact table des événements + dimension tables clients/campagnes/produits) et les modèles dbt (Data Build Tool) qui transforment des données brutes en tables agrégées prêtes pour la BI. La qualité du modèle détermine directement la vitesse et la fiabilité du reporting.
Pour un CMO, l'enjeu pratique est de s'assurer que le data model capture les événements clés du parcours client (premier contact, conversion, rétention, churn) avec les dimensions nécessaires à l'attribution multi-touch. Un modèle mal conçu oblige les équipes à contourner en permanence les limites du système, ce qui génère des silos de données et des incohérences dans les reportings.