Base de données CRM : 10 modèles de structuration prêts à adapter à votre activité -

Structurer une base de données CRM ne se résume pas à créer quelques tables “Clients” et “Contacts”. Pour un acheteur professionnel, la façon dont les données sont modélisées conditionne la qualité du reporting, l’efficacité commerciale, la fiabilité des prévisions et, in fine, la performance globale du CRM. Les 10 modèles ci-dessous proposent des structurations prêtes à adapter à votre activité, que vous soyez dans le B2B, le B2C ou un modèle hybride.

1. Modèle “Pipeline de vente B2B” : une base centrée sur l’opportunité

Dans un environnement B2B, l’unité centrale de la base de données CRM est souvent l’“opportunité”. Ce modèle convient aux éditeurs de logiciels, ESN, cabinets de conseil, industriels, etc., avec des cycles de vente longs et complexes.

Tables clés à prévoir

Comptes (entreprises clientes ou prospects)
Contacts (personnes physiques rattachées aux comptes)
Opportunités (dossiers de vente, affaires en cours)
Activités (appels, rendez-vous, emails, tâches)
Produits / Services (catalogue des offres)
Devis (chiffrages associés aux opportunités)
Utilisateurs (commerciaux, managers, avant-vente)

Relations structurantes

Un Compte peut avoir plusieurs Contacts
Un Compte peut être lié à plusieurs Opportunités
Une Opportunité est associée à un Compte et à un ou plusieurs Contacts clés (décideur, prescripteur, utilisateur, etc.)
Une Opportunité peut comporter plusieurs Produits / Services (ligne de devis)
Les Activités sont reliées à la fois au Compte, au(x) Contact(s) et à l’Opportunité

Champs stratégiques

Sur l’Opportunité : stade, probabilité, montant, date de clôture prévisionnelle, source, concurrent, segment.
Sur le Compte : secteur d’activité, taille, chiffre d’affaires, statut (client/prospect), potentiel, type de compte (stratégique, standard).

Ce modèle facilite les reportings sur le pipeline, les prévisions de chiffre d’affaires, le taux de transformation par segment ou par source de lead.

2. Modèle “Gestion de comptes stratégiques (Key Accounts)”

Certains environnements B2B reposent sur un portefeuille limité de comptes générant un chiffre d’affaires élevé. Dans ce cas, la base de données CRM doit raffiner la structure du modèle précédent pour cartographier finement chaque compte.

Tables supplémentaires recommandées

Unités opérationnelles (Business Units) au sein du Compte
Sites (usines, agences, filiales)
Relations internes entre contacts (organigrammes, influence, pouvoir de décision)
Plans de compte (objectifs, enjeux, risques, plan d’action annuel)

Structuration des relations

Un Compte regroupe plusieurs Sites et/ou Unités opérationnelles
Les Contacts sont rattachés à un Site et à une fonction explicite (direction achats, finance, technique, etc.)
Chaque Plan de compte est lié à un Compte, à une période (année) et aux objectifs de revenus et de marge
Les Opportunités sont rattachées à la fois au Compte et au Plan de compte correspondant

Ce modèle donne au CRM une dimension de pilotage stratégique, utile pour suivre la pénétration d’un compte, le cross-sell et l’up-sell par BU ou par pays.

3. Modèle “Vente transactionnelle B2C” : volume et simplicité

Pour une activité B2C à fort volume (e-commerce, retail, services grand public), la base de données CRM doit gérer de grandes quantités de données clients et de transactions tout en restant exploitable par les équipes marketing et relation client.

Tables principales

Clients (individus, ménages potentiellement agrégés)
Commandes (transactions, achats en ligne ou en magasin)
Lignes de commande (détail des produits achetés)
Produits (caractéristiques, catégorie, marque)
Interactions (SAV, support, réclamations, demandes d’information)
Canaux (web, mobile, magasin, call center…)
Campagnes marketing (emailing, SMS, push notification, mailing papier)

Points d’attention

Modéliser le lien entre Clients et Commandes avec des clés stables (éviter les doublons clients).
Prévoir des champs pour la segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) calculés dynamiquement ou stockés pour l’analytique.
Enregistrer le canal d’origine de chaque commande et de chaque interaction pour piloter l’omnicanalité.

Ce modèle soutient efficacement les scénarios de fidélisation, de relance des paniers abandonnés, de campagnes de réactivation et de recommandations produits.

4. Modèle “Marketing automation & nurturing”

Pour les entreprises qui misent sur le lead nurturing (notamment dans le SaaS, l’édition de logiciels et les services B2B), la base CRM doit refléter précisément le parcours de chaque lead au travers des différents points de contact.

Tables incontournables

Leads (contacts non encore qualifiés commercialement)
Sources de lead (formulaires, téléchargements, salons, partenaires, campagnes payantes)
Scénarios d’automation (workflows, séquences d’emails, scoring)
Événements marketing (ouvertures, clics, soumissions de formulaires, visites de pages clés)
Scores (score d’engagement, score de fit, score global MQL/SQL)

Structuration des données de nurturing

Chaque Lead est associé à une ou plusieurs Sources de lead (première et dernière source, par exemple).
Les Événements marketing sont liés au Lead, à la Campagne et au Canal.
Le Score est recalculé en fonction des événements et stocké dans une table dédiée ou en champ calculé sur la table Lead.
Un workflow de qualification MQL (Marketing Qualified Lead) peut être directement relié à la conversion en Opportunité dans le modèle B2B.

Ce modèle permet des segmentations très précises (par comportement, par maturité, par centre d’intérêt) et facilite le passage fluide du marketing aux ventes.

5. Modèle “Service client & tickets”

Pour les organisations où la relation client passe par un centre de support, une hotline ou un service après-vente structuré, la base de données CRM doit intégrer une brique “ticketing” robuste.

Tables spécifiques au support

Tickets (incidents, demandes, questions)
Catégories de ticket (incident, question, réclamation, demande de modification…)
Priorités (critique, haute, normale, basse)
Niveaux de service (SLA) (délais de réponse, délais de résolution)
Agents / équipes (groupes de support technique, facturation, logistique…)
Historique des réponses (interactions liées au ticket)

Relations à modéliser

Un Ticket est lié à un Client ou à un Compte (en B2B) et éventuellement à une Commande ou un Produit spécifique.
Chaque Ticket est associé à une Catégorie, une Priorité et un niveau de SLA.
Les Agents sont rattachés à des équipes pour gérer le routage des tickets.
L’Historique des réponses trace toutes les interactions liées au ticket, avec date, canal et auteur.

Un tel modèle facilite l’analyse des causes racines de réclamations, le suivi des SLA, la mesure de la satisfaction client et la mise en place de processus d’amélioration continue.

6. Modèle “Abonnements & revenus récurrents (SaaS, télécom, médias)”

Les entreprises qui fonctionnent par abonnement (SaaS, télécommunications, plateformes média, box mensuelles) ont besoin d’un modèle CRM centré sur le cycle de vie de l’abonnement et la valeur vie client (CLV).

Tables clés pour les revenus récurrents

Contrats / Abonnements (plans, dates de début et de fin, statut)
Plans tarifaires (offres, options, remises)
Factures (émissions mensuelles, trimestrielles, annuelles)
Consommations (si facturation à l’usage : volume, unités, dépassements)
Événements de cycle de vie (renouvellement, upgrade, downgrade, suspension, résiliation)

Structuration orientée CLV

Chaque Contrat est associé à un Client ou un Compte.
Les Factures sont liées au Contrat et alimentent les indicateurs de MRR, ARR, churn, expansion, contraction.
Les Événements de cycle de vie permettent de suivre précisément les passages d’un plan à un autre et les risques de résiliation.

Ce modèle est particulièrement utile pour piloter les KPIs SaaS (MRR, churn, net revenue retention), optimiser les campagnes de rétention et structurer les plans d’upsell.

7. Modèle “Partenaires & canal indirect”

Lorsque les ventes passent en grande partie par un réseau de distributeurs, revendeurs ou intégrateurs, la base CRM doit refléter à la fois les flux commerciaux directs et indirects.

Tables spécifiques au canal indirect

Partenaires (revendeurs, intégrateurs, distributeurs)
Types de partenaires (Gold, Silver, Registered, OEM…)
Leads partenaires (leads transmis, co-sell, co-marketing)
Opportunités indirectes (affaires portées par un partenaire)
Programmes partenaires (niveaux, avantages, obligations)
Objectifs et incentives (targets, rebates, MDF – Market Development Funds)

Relations essentielles

Les Partenaires sont reliés à des Comptes finaux (clients finaux gérés via le partenaire) et à des Opportunités indirectes.
Les Leads partenaires permettent de tracer la provenance des opportunités et les règles d’attribution.
Les Programmes partenaires structurent les avantages (remises, support marketing, formation) et sont liés à des objectifs chiffrés.

Un tel modèle permet de piloter le chiffre d’affaires par partenaire, d’analyser les performances de chaque canal, et de gérer les conflits de territoire entre ventes directes et indirectes.

8. Modèle “Retail omnicanal”

Entre magasins physiques, site e-commerce, application mobile, marketplace, click & collect, la base de données CRM doit unifier les identités et les interactions pour rendre possible une expérience véritablement omnicanale.

Tables additionnelles pour l’omnicanal

Identités clients multiples (comptes en ligne, cartes de fidélité, profils app)
Magasins / points de vente (identifiants, zones géographiques, typologie)
Cartes de fidélité / programmes (points, statuts, avantages)
Coupons et offres personnalisées
Interactions offline (achats magasin, retours, événements en boutique)

Clé de voûte : la réconciliation d’identité

Prévoir une table d’alias d’identités qui relie un même client à plusieurs identifiants : email, numéro de téléphone, ID e-commerce, ID carte de fidélité, ID app.
Rattacher toutes les Commandes et Interactions à l’identifiant maître du client.
Stocker la source (magasin, web, app, marketplace) pour chaque transaction afin d’analyser les parcours omnicanaux.

Ce modèle permet des scénarios avancés : reconnaissance du client en caisse via sa carte, offres personnalisées sur app en fonction des achats en magasin, suivi de la valeur client sur tous les canaux combinés.

9. Modèle “Pilotage data & gouvernance”

Au-delà des dimensions purement commerciales et marketing, une base de données CRM professionnelle doit intégrer des mécanismes de gouvernance, de qualité et de conformité, notamment RGPD.

Tables et champs de gouvernance

Journal des consentements (opt-in, opt-out, canal, date, preuve)
Préférences de communication (canaux préférés, fréquence, thématiques)
Qualité des données (scores de complétude, fiabilité, date de dernière vérification)
Fusions et déduplications (historique de traitement des doublons)
Log des modifications (audit trail : qui a modifié quoi et quand)

Relations de gouvernance

Chaque Client / Contact est associé à un profil de consentement détaillé par canal (email, SMS, téléphone, courrier).
Les Préférences de communication sont stockées dans une table dédiée liée au contact, pour permettre des segmentations fines.
Les opérations de fusion de doublons sont tracées pour garantir la traçabilité des décisions de nettoyage.

Ce modèle est crucial pour assurer la conformité réglementaire, mais aussi pour fiabiliser les analyses issues de la base CRM et renforcer la confiance des équipes dans les données.

10. Modèle “Vue 360° sur-mesure” : assembler plusieurs briques

Dans la pratique, une base de données CRM opérationnelle combine souvent plusieurs des modèles précédents pour fournir une “vue 360°” du client adaptée à votre secteur et à vos process internes.

Construction d’un modèle hybride

Commencer par une base “cœur” : Comptes / Clients, Contacts, Opportunités ou Commandes, Activités / Interactions.
Ajouter les briques pertinentes : par exemple, “Tickets de support”, “Abonnements”, “Partenaires”, “Programmes de fidélité”.
Définir un référentiel commun d’identifiants pour relier toutes les dimensions : un identifiant client unique qui irrigue l’ensemble des tables.
Prévoir des tables d’agrégation ou des vues (même logiques) pour consolider les données utiles au reporting (CA, MRR, nombre de tickets, NPS, etc.).

Exemple de combinaison dans une société SaaS B2B

Modèle 1 (Pipeline B2B) pour gérer les opportunités et les prévisions.
Modèle 4 (Marketing automation) pour le lead nurturing jusqu’au MQL.
Modèle 6 (Abonnements) pour suivre le MRR, le churn et les upgrades.
Modèle 5 (Tickets) pour la satisfaction client et les SLA.
Modèle 9 (Gouvernance) pour le RGPD, la qualité des données et les logs.

L’objectif est d’obtenir une architecture cohérente, où chaque brique est simple, mais où l’assemblage offre une vision exhaustive et exploitable par les directions commerciale, marketing, finance et service client.

Bonnes pratiques transverses pour structurer votre base CRM

1. Normaliser les référentiels

Centraliser les référentiels partagés (secteurs d’activité, pays, statuts d’opportunité, catégories de produits) dans des tables dédiées pour éviter les divergences entre équipes.
Imposer des listes de valeurs contrôlées pour les champs clés (origine du lead, stade du pipeline, type de compte, raison de perte).

2. Limiter la complexité initiale

Commencer avec un modèle minimal viable, puis enrichir progressivement en fonction des besoins réels observés.
Éviter la prolifération de champs “fourre-tout” et privilégier des champs clairement définis, documentés et partagés avec les utilisateurs.

3. Penser “reporting” dès la conception

Identifier en amont les KPI attendus par la direction (CA, marge, MRR, churn, NPS, taux de conversion…) et vérifier que le modèle de données permet de les calculer.
Prévoir des dates de référence (date de création, de modification, de délai, de clôture) pour permettre les analyses temporelles.

4. Anticiper la qualité et la maintenance

Mettre en place des règles de validation (obligations de remplissage, formats, contrôles) sur les champs essentiels.
Prévoir un processus de déduplication régulier avec des règles claires (priorité à telle source, fusion de tel champ, etc.).

5. Documenter et former

Maintenir une documentation fonctionnelle de votre modèle de base de données CRM : définition de chaque table, de chaque champ, exemples d’utilisation.
Former régulièrement les équipes aux règles de saisie et à la finalité des informations collectées pour assurer la cohérence des données.

Pour approfondir ces approches et visualiser comment ces modèles se traduisent dans une architecture concrète, vous pouvez consulter notre dossier complet dédié à la conception d’une base de données CRM performante, qui détaille les enjeux techniques et fonctionnels liés à la structuration d’un CRM professionnel.