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Atelier relation client 2011
 

Atelier relation client 2011

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atelier du 5 Avril 2011 lors du Salon Stratégie Clients montre l’intérêt de la mise en œuvre d’un CRM performant et de qualité.

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    Atelier relation client 2011 Atelier relation client 2011 Presentation Transcript

    • Implémenter une démarche de Data Quality dans votre CRM: Méthodologie, process et outils Jean-Marc Leclère Directeur Uniserv France
    • Sommaire:
          • Un CRM : Pour quoi faire ?
          • Eléments essentiels pour le succès d’un CRM
          • Définition et typologie de la Qualité
          • CRM et Qualité de données : La combinaison idéale
          • CRM et Qualité de données : Démarche de mise en œuvre pas à pas
          • First time right : Le pare feu de la Qualité de données
          • Data Maintenance : Maintien des Std. de Qualité de données
          • Bénéfice de la Qualité de donnée : pour votre CRM, pour votre Entreprise
    • 1) UN CRM : Pourquoi faire?
      • Objectif n° 1: Adapter l’entreprise aux besoins du client et l’esprit de services qui la sous-tend
      • La gestion de la relation client est motivée par la volonté de :
        • Etablir des relations commerciales pérennes
        • Assurer la stabilité économique de l’entreprise
        • Contribuer au renforcement des contacts commerciaux
    • 1) UN CRM : Pourquoi faire? (2)
      • La création d’un réseau de relations stables ( partenaires commerciaux, clients) apporte de nombreux avantages:
        • Possibilité d’améliorer la relation et/ou le produits,
        • Diminuer le risque de perte de client
        • En cas de relation de longue durée, le client remonte les nouvelles exigences du marché
        • Un client satisfait recommande vos produits et est votre meilleur « vendeur »
        • Un client satisfait est plus enclin à accepter des augmentations de prix
    • 2) Eléments essentiels pour le succès d’ un CRM
      • Le client est le centre d’intérêt dans un système CRM
      • Il faut distinguer CRM opérationnel et CRM analytique:
        • Le CRM analytique sert d’entrepôt de données clients et sert de base aux évaluations de la « Business Intelligence »
        • Le CRM opérationnel couvre les domaines du marketing, des ventes et des services.
          • Marketing: gestion de campagnes, filtres, ciblage
          • Ventes: contact client, maintient de la relation, carnet de bord des relations
          • Services: gestion des réclamations, assistance au client, réponse aux attentes
    • 2) Eléments essentiels pour le succès d’un CRM (2)
      • Le CRM est une aide pour assurer le respect des règles métiers
      • Un CRM performant doit améliorer la satisfaction de la clientèle
      • IMPORTANT : le personnel en contact avec le client est la carte de visite de l’entreprise
        • Il véhicule l’image de qualité des produits et des services à l’extérieur
    • 3) Définition et typologie de la qualité
      • Toutes actions que l’on peut entreprendre, en amont, en cours de réalisation d’un projet pour améliorer le produit ou le service, en en aval pour suivre le produit ou le service livré
      • L’ensemble des propriétés et caractéristiques d’un produit ou d’un service qui lui confère l’aptitude à satisfaire des besoins exprimés ou implicites (ISO8402-1994)
      • On distingue:
          • Qualité attendue: celle que le client souhaite
          • Qualité voulue: que le fournisseur a prévu de faire
          • Qualité réalisée: traduit ce qui a été obtenu
          • Qualité perçue: ce que le client constate
    • 3) Définition et typologie de la qualité
      • Rappel de quelques critères et métriques de la DQ:
      • Fiabilité : confiance accordée aux données
      • Fraicheur : Comparaison date saisie et date du jour
      • Complétude:
        • Existence des données : taux de valeurs non manquantes
        • Exhaustivité: capacité des données à répondre à un besoin
      • Exactitude: taux de valeurs correctes
      • Conformité : par rapport à un format, un type, ..
      • Crédibilité : vraisemblance
      • Actualité : taux de valeurs non obsolètes
      • Précision : bon niveau de détail , pour les données numériques
    • 4) CRM et Qualité de données: la combinaison idéale
      • Pour Le CRM analytique:
        • La qualité des données doit être irréprochable car les données servent de base pour la prise de décision stratégiques appropriées
      • Pour le CRM opérationnel:
        • La qualité des données signifie:
        • Des données d’adresses correctes ( y compris Internationales)
        • Un stock de données clients exempt de doublons
        • Des données client complètes, à jour, et consolidées
        • La qualité des données : condition indispensable pour obtenir une:
        • «  vision unique du client »
    • 4) CRM et Qualité de données: la combinaison idéale
      • Adresses correctes:
        • Vérifier, valider, corriger et normaliser les données d’adresse
        • Actualiser les données d’adresses ( nouvelles voies, nouvelles localités)
        • Enregistrer les déménagés et actualiser les nouvelles adresses
        • Enregistrer les changements concernant les entreprises ( fusions, déménagement)
      • Exempt de doublons :
        • Détecter les doublons certains, Individus, Foyers, Entreprises, Contacts
        • Détecter les doublons probables: degré de similitudes personnalisables
        • Le client ne doit apparaitre qu’une seule fois dans la base de données
        • Consolider les informations issues des différents doublons
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Que l’on veuille implémenter , optimiser ou grouper des systèmes CRM,
      • Il faut passer par Trois processus distincts :
      • Nettoyage initial des données
      • Traiter les données selon le principe du « First Time Right »
      • Data maintaining: assurer le maintien de la qualité dans le temps
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Commencer par un Audit de qualité des données pour:
      • Connaitre la structure des données à migrer
      • Connaitre les règles de métier existantes
      • Puis:
      • Définir des valeurs seuils critiques
      • Définir des indicateurs de performance clé (KPI)
      • Puis:
      • Analyser un échantillon sur la qualité des adresses: OK,KO, ambigües
      • Mesurer le taux de doublons certains ou probables (% similitude)
      • Puis:
      • Paramétrer les outils de nettoyage initial
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Nettoyage initial des données
        • Conversion en un format de données unique:
        • expl: +33 (1) 48 63 91 91
        • 0033-1.48.63.91.91
        • +33 148639191
        • 01.48.63.91.91
        • Assignation des contenus à des champs uniformes:
        • expl:
        • Data A: Nom : Pfeiffer, Roland
        • Data B: Prénom : Roland Nom de Famille : Pfeiffer
        • Data C: Contact : Roland Pfeiffer
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Nettoyage initial des données
        • Analyse des éléments du nom :
        • expl: Uniserv Sarl
        • Nom de l’entreprise: UNISERV
        • Forme juridique: Sarl
        • Contrôle et validation des adresses :
        • expl: Rastatterstrasse 13 est corrigé en : Rastatter Str. 13
        • 75197 Forzheim est corrigé en: 75179 Pforzheim
        • Mise à jour des déménagés:
        • En France 12 Millions de déménagés par an, actualiser les données des personnes, topage des adresses invalides, màj avec les nouvelles adresses
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Nettoyage initial des données
        • Conversion/correction des adresses dans un format normalisé:
          • Entrée : Sortie formatée :
        • Ligne 1: Stephane Dupont Stéphane Dupont
        • Ligne 2: Imm. Le Corbusier Esc B Escalier B
        • Ligne 3: 12 rte. de Locminer Immeuble Le Corbusier
        • Ligne 4: 56105 Baux 12 Route de Locminé
        • Ligne 5:
        • Ligne 6: 56150 BAUD
    • 5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas
      • Identification des doublons:
        • Utilisation d’algorithmes de recherche personnalisée
        • Détermination d’un degré de similitude
        • Expl:
        • Enrg. 1 : Roland Pfeiffer Rastatter Str. 13 75179 Pforzheim
        • Enrg. 2: R. Pfeifer Rastatterstrasse 31 75179 Forzheim
      • Création de « Golden Record » :
        • Consolidation des informations provenant de doublons subséquents dans un seul enregistrement de tête: permet une vision 360°
    • 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des données
      • Définition de règles de saisie: affection des valeurs aux bons champs
      • Contrôle syntaxique au niveau des champs ( N° de tél, e-mail )
      • Vérifier la validité de l’adresse saisie: correction orthographique, syntaxique, sémantique, postale
      • Aide à la saisie: mise en place de client ’Rapid Entry’
      • Recherche de préexistence de données client : recherche floue, rapide , tolérante aux erreurs
      • Enrichissement par des informations complémentaires ( X/Y….)
    • 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des données
      • La mise en œuvre se fait à l’aide de connecteur DQ
      • Les connecteurs permettent l’intégration des mécanismes de DQ
        • Au moment de l’enregistrement des données
        • Au moment de la mise à jour de données
      • L’exécution de ces tâches se fait en arrière plan, sans intervention de l’utilisateur
      • De manière rapide et précise sans perturber le flux de travail de l’opérateur
    • 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des données dans les principaux CRM du marché Plug-in déjà disponibles …
    • 7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des données
      • Malgré le nettoyage initial et le data firewalling, il faut procéder à un contrôle/ajustement régulier du stock de données:
        • Pcq les données relatives aux rue, localités changent ( ≈ 80.000 changements annuels affectent le fichier des rues)
        • Pcq les données relatives aux déménagements sont permanentes
        • Pcq la source des données d’enrichissement évolue
        • Pcq la réglementation ou l’environnement d’exécution de notre métier évolue
    • 7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des données
      • Nécessité de valider les déviations de qualité par rapport aux KPI définis
      • Valider le respect des règles métier par un monitoring régulier
      • Veiller au maintien des seuils critiques définis et prendre les mesures de correction:
        • Formation des utilisateurs
        • Changement ou évolution des processus
        • Evolution des logiciels de contrôle et de saisie/màj
        • Anticiper les changements de règlementation
        • Intégrer les nouvelles contraintes extérieures
    • 8) Bénéfices pour votre CRM et votre Entreprise :
      • Une fois ces trois étapes implémentées et maitrisées
      • Votre CRM atteint sa performance optimale
      • Le ROI de votre CRM correspond aux attentes exprimées par la DG
      • Les analyses issues du CRM analytique deviennent fiables
      • Le CRM opérationnel renforce la relation client dans le LT
      • La confiance des utilisateurs dans la qualité des données augmente
      • Cette confiance accroit leur efficacité, et réduit les coûts
    • 0 Uniserv GmbH Rastatter Str. 13 75179 Pforzheim Germany Tel. +49 7231 936-0 Fax +49 7231 936-3002 [email_address] www.uniserv.com