Atelier relation client 2011

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1 © Uniserv GmbH Data Quality Solutions Implémenter une démarche de Implémenter une démarche de Data Quality dans votre Data Quality dans votre CRM: Méthodologie, process CRM: Méthodologie, process et outils et outils Jean-Marc Leclère Directeur Uniserv France

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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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1© Uniserv GmbH

Data Quality Solutions

Implémenter une démarche Implémenter une démarche de Data Quality dans votre de Data Quality dans votre CRM: Méthodologie, process CRM: Méthodologie, process et outilset outils

Jean-Marc LeclèreDirecteur Uniserv France

Page 2: Atelier relation client 2011

Sommaire: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

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1)1) UN CRM : Pourquoi faire?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

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1) UN CRM : Pourquoi faire? (2)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

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2) Eléments essentiels pour le succès d’ un CRM2) 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

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2) Eléments essentiels pour le succès d’un CRM (2)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

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3) Définition et typologie de la qualité3) 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

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3) Définition et typologie de la qualité3) 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

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4) CRM et Qualité de données: la combinaison idéale4) 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 »

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4) CRM et Qualité de données: la combinaison idéale4) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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

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5) CRM et Qualité de données: Introduction pas à pas5) 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°

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6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des donnéesdonnées

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….)

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6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des donnéesdonnées

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

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6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des 6) First Time Right: Le pare-feu de la qualité des données dans les principaux CRM du marchédonnées dans les principaux CRM du marché

Plug-in déjà disponiblesPlug-in déjà disponibles

……

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7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des 7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des donnéesdonnées

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

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7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des 7) Data Maintenance: Maintien des std de qualité des donnéesdonnées

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

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8) Bénéfices pour votre CRM et votre Entreprise :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

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