Extrait de notre premier livre blanc sur le modèle OSICAM, vous permet de mettre en oeuvre, une stratégie client efficace en 6 étapes. L'intégralité du livre blanc se trouve en téléchargement gratuit sur http://www.osicam.com
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ALIMENTER ORGANISER SEGMENTER INTERAGIR COLLECTER ALIMENTERINTERAGIR COLLECTER ORGANISER SEGMENTE
RADAR DE MATURITÉ CRM
MESURERALIMENTERCOLLECTERSEGMENTER MESURERALIMENTERCOLLECTERINTERAGIRSEGMENTERORGANISER INTERAGIR
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Pour optimiser l'organisation de la
Connaissance Client, deux dimensions
sont à prendre en compte :
L’aspect structurel de l’entreprise
(Direction Client et Community Management)
La dimension technique
L’organisation de l’entreprise
au service du client
Dans un monde désormais hyperdigitalisé
la réactivité et l’agilité de l’organisation
constituent un enjeu stratégique majeur
pour l'entreprise.
De son aptitude à capter et exploiter
les signaux (même les plus faibles) émis par
les clients, dépendra sa capacité à générer
ou renouveler son avantage concurrentiel.
À l’image du groupe L’Oréal, qui s’est orga-
nisé pour détecter sur la toile les nouvelles
tendances et commercialiser en un temps
record de nouveaux produits (7), chaque en-
treprise doit introspecter son organisation et
la faire évoluer pour proposer des solutions
adaptées aux nouveaux enjeux des clients.
L’origine d’une telle prise de conscience
est souvent à rechercher dans la volonté
d’améliorer l’efficience des interactions
avec les clients.
La première action à mettre en œuvre
consiste à se réapproprier les datas, de
façon à transformer le spectre « big data »
en opportunité business. L'exploitation
pertinente des données clés est le princi-
pal enjeu de l’organisation de la connais-
sance client.
CAPITAL CLIENT
MOYENNE
SYSTÈME D’INFORMATION
ENVIRONNEMENT
INTERNE
FIDÉLISATION
LOGISTIQUE
RESSOURCES
HUMAINES
SATISFACTION
5. MODÈLE DE BASE DE DONNÉES CLIENT
MESURERALIMENTERCOLLECTERSEGMENTER MESURERALIMENTERCOLLECTERINTERAGIRSEGMENTERORGANISER INTERAGIR
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Nathalie Gamby
Responsable marketing Kobold
EN NOUS AIDANT À INVENTORIER ET ORGANISER
L'ENSEMBLE DE NOS DONNÉES, MDC NOUS A PER-
MIS DE STRUCTURER NOTRE CONNAISSANCE CLIENT
Cette étape a été capitale dans notre démarche d'amélioration
continue. Nous pouvons désormais optimiser nos allocations
de ressources et piloter les mesures de retour sur investissement.
DATA MINING
ÉTUDES
GESTION
DES CAMPAGNES
MARKETING
EMA
CENTRE DE CONTACTS
CALL CENTER
AUTOMATISATION
DES FORCES DE VENTE
SFA
Qualité de données
Normalisation
Dédoublonnage
Géocodage
Enrichissement
BASE
DE DONNÉES
CLIENT
DWH
La connaissance de chaque client à titre
individuel est indispensable pour déve-
lopper avec lui une relation durable et lui
proposer une offre adaptée.
Toute information client doit
être nominative et organisée
Les informations clients sont généralement
dispersées dans le système d’informa-
tion de l’entreprise (et dans les tiroirs des
équipes marketing ou les boîtes emails des
commerciaux…).
La première étape consiste donc à organiser
et centraliser les informations clients néces-
saires au développement de la relation à
long terme en un lieu unique : la base de
données client.
Cette base de données regroupe, grâce
à un numéro d’identifiant unique, l’en-
semble des informations internes dispo-
nibles à un temps T sur un client.
Trois types d’informations nominatives sont
consolidés dans la base de données :
Des données achetées, à disposition de
tous les concurrents
Des données propriétaires (historique
des achats, résultats d’enquêtes, qualifi-
cation par les commerciaux, préférences et
intérêts en termes de services, …)
Des données construites (géomarketing,
scores, …)
Afin de ne pas alourdir les systèmes d’infor-
mations de l’entreprise inutilement, seules
les données contribuant à la stratégie client
doivent être retenues.
À ce stade, l’entreprise dispose d’une
base de données centrée Client en vision
360°, organisée et structurée avec une forte
orientation métier.
Grâce à l’analyse des communs ré-
pondants sur la totalité des critères, les
outils analytiques peuvent qualifier par
extrapolation les valeurs manquantes.
La base propriétaire renseignée à 100%,
permet d’acquérir un réel avantage
concurrentiel.
Ensuite, la phase analytique se poursuit par
les travaux de datamining, (ex. étude de
segmentation).