Sommaire. Liste des Abréviations...13 Avant-Propos...15



Documents pareils
CRM & architecture centrée client - Page 1 sur 5

Le data mining et l assurance Mai Charles Dugas Président Marianne Lalonde Directrice, développement des affaires

Savoir fidéliser ses clients

Le terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification

Intégrer le CRM : quelle utilité, quels profits pour ma PME?

TRANSPORT ET LOGISTIQUE :

LE MARKETING RELATIONNEL ET LA GESTION DE LA RELATION CLIENT

CRM et GRC, la gestion de la relation client R A LLER PL US L OI

S84-1 LA GRC ET LE SI (Système d Information) Qualification des données clientèle La segmentation de la clientèle

Intelligence Economique - Business Intelligence

Marketing 1 to 1. Gilles Enguehard. DG société Atenys - Conseil & Management. Le marketing one to one. 1. Bref historique

Système d information : démystification, facteur de croissance et conduite du changement

MANAGEMENT PAR LA QUALITE ET TIC

MANAGEMENT PAR LA QUALITE ET TIC

Attention : Ce document est un travail d étudiant, il n a pas été relu et vérifié par Marketing-etudiant.fr.

Chef d entreprise, Responsable Commercial, Responsable Marketing, ou acteurs de la Gestion Relation Client en entreprise.

B/ La gestion des relations avec les clients

Manuel d'utilisation: Gestion commerciale - CRM

Monitoring THPE. Soutien au projet. Présentation du projet

Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1

Chapitre I : Introduction

Diagnostic CRM en 2 parties. Votre organisation a-t-elle besoin d un CRM? Quels sont vos besoins?

Maitriser la fonction approvisionnement

Secteur Finance - Assurance

S INITIER AUX FONDAMENTAUX DE LA "SUPPLY CHAIN"

Avec Sage HR Management, transformez votre gestion du capital humain en atout stratégique

Livre blanc. CRM: Quels sont les bénéfices pour votre entreprise?

Théodore Levitt Economiste américain, Professeur à Harvard.

Filière Data Mining (Fouille de données) Pierre Morizet-Mahoudeaux

Marketing 1 to 1. Gilles Enguehard. DG société Atenys - Conseil & Management. genguehard@atenys.com

QUICK GUIDE #1. Guide du pilotage par la performance pour les distributeurs automobiles

Présentation du catalogue de formation Partenaires

2000 Ans pour la Démocratisation D

ENQUÊTE DE SATISFACTION

Université Montpellier I UFR Administration Économique et Sociale (AES) DU Création et Maintenance de Sites Internet E-CRM

Business & High Technology

e need L un des premiers intégrateurs opérateurs Cloud Computing indépendants en France

Gestion de la relation client. Quelle est la meilleure stratégie à mettre en place?

La relation bancaire avec la clientèle des particuliers : revue de la littérature

Méthodes d apprentissage statistique «Machine Learning»

PÉRENNISER LA PERFORMANCE

Secteur Recherche Santé

Gestion de la Relation Client

Microsoft Dynamics CRM 4.0

Filière Fouille de Données et Décisionnel FDD (Data Mining) Pierre Morizet-Mahoudeaux

Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data

INTRODUCTION A LA GESTION DE LA RELATION CLIENT

Cas OpenERP Note pédagogique

L information et la technologie de l informationl

Étude sur les efforts requis pour gérer les offices d habitation de moins de 100 logements Société d habitation du Québec

e-leasevision Votre solution de gestion complète de la LLD avec cotation en ligne intégrée

La nouvelle façon de vendre

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX

CONCEPTS NTIC pour la gestion des SIE

Mise à jour Apsynet DataCenter

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Le décisionnel plus que jamais au sommet de l agenda des DSI

Organisme de recherche et d information sur la logistique et le transport LES TECHNIQUES DE SUIVI DES ARTICLES ET DES STOCKS

Secteur Distribution & Retail

Le CRM en BFI : une approche du pilotage stratégique

Projet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring

Sage CRM. La solution complète de Gestion des Relations Clients pour PME. Précision et efficacité à portée de mains!

Accélérer l agilité de votre site de e-commerce. Cas client

La gestion de la relation client (CRM)

(Customer Relationship Management, «Gestion de la Relation Client»)

DUT Statistique et Traitement Informatique des Données (S.T.I.D.)

RAMOS BELLO Laura Comment la culture de chaque agence PANALPINA va-t-elle influencer les enjeux de la mise en place du CRM?

ICHEC MANAGEMENT SCHOOL

IODAA. de l 1nf0rmation à la Décision par l Analyse et l Apprentissage / 21

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL DÉPARTEMENT DE SOCIOLOGIE ************* Cours de niveau gradué en méthodes quantitatives *************

ENQUÊTE FORUM DÉBAT Les Distributeurs du Secteur Dentaire

Améliorer les performances du site par l'utilisation de techniques de Web Mining

Guide d accompagnement. Document réalisé par Softcomputing et Microsoft France.

données en connaissance et en actions?

Business & High Technology

PROPOSITION DE RÉPONSES THÈME 2 Q3 CAS RUE DU COMMERCE

La gestion du fichier client. 04/12/2013 Le marketing en soutien aux forces de vente

1. GOUVERNANCE IT (INFORMATIQUE ET TÉLÉCOMS)

GREENIT Découvrez le Green IT

Marketing comportemental. Guide méthodologique de mise en œuvre

Enterprise portals : portails informatiques d entreprise

Vue Générale et Cas d Usage

Why Software Projects Escalate: The Importance of Project Management Constructs

Le Marketing Direct et la relation client

Module n 2. Les applications des SI : e-business. Objectifs du Module n 2

Enterprise Data Quality : fiabilisez vos processus E-Business Suite en améliorant la qualité des données

La relance de l activité commerciale

Votre laisser-passer pour les. Big Data Guide visuel

satisfaction client Relation client : satisfaction? fidélisation?

Un ERP par et pour les hôpitaux. RealDolmen Hospital/AX

Agenda de la présentation

Mineure Architectures Orientées Services SOA Etude de cas. Etude de cas. Etape 1 Analyse de l existant

Gérer sa relation clients : Excel peutil suffire encore longtemps?

SAS ENTERPRISE MINER POUR L'ACTUAIRE

ABACUS ENTERPRISE LOGICIEL DE GESTION

Introduction au datamining

CMS. ing GED. Événements. Gestion de projets. Gestion commercial. Réapprovisionnement BPM. Collaboratif. Objectif. Statistique. Equipe.

Conférence Webcom 2008

Transcription:

Sommaire Liste des Abréviations...13 Avant-Propos...15 Partie 1 Gestion de la Qualité des Données (GQD) de votre clientèle...17 1.1. Introduction...19 1.2. Utilité de cette gestion...21 1.3. Mise sur pied de votre GQD...23 Eude des concepts liés à la qualité des données...23 Inventaire des variables caractérisant les clients...23 Examen des données existantes et identification des sources de données...24 Etude des Méthodes Améliorant la Qualité des Données (MAQD)...24 1.4. Conclusion...25 Partie 2 Etude des concepts liés à la gestion de la qualité des données...27 2.1. Introduction...29 2.2. Variable, donnée et base de données...31 Définition d une donnée...31 Définition d une variable...31 Définition d une Base De Données (BDD)...32 2.3. Méthodes Améliorant la Qualité des Données (MAQD)...35 Définition des MAQD...35 Objectifs des MAQD...35 Pratique courante exercée dans les sociétés...37 Critères de qualité des données...38 2.4. Customer Relationship Management...39 Définition du CRM...39 2.5. Conclusion...41 9

Partie 3 Inventaire des variables caractérisant chaque client...43 3.1. Introduction...45 3.2. Les différentes catégories de variables...47 3.3. Faire l inventaire de vos variables...49 Etape 1 : Identification des variables utilisées par vos analyses...50 Etape 2 : Identification des variables utilisées pour communiquer avec vos clients...50 3.4. Conclusion...55 Partie 4 Examen de la qualité des données actuelles...57 4.1. Introduction...59 4.2. Identification des différentes sources de données...61 Bases de données internes à votre société...61 Bases de données externes à votre société...62 Clients eux-mêmes...65 4.3. Comment évaluer la qualité des données?...67 En choisissant un échantillon de données...67 En posant des critères de qualité...68 En considérant différents degrés d évaluation de la qualité...71 4.4. Diagnostic de la qualité des données : construction d un tableau de bord...73 Construction de la structure du tableau de bord...73 Contenu du tableau de bord...74 4.5. Monitoring du tableau de bord...81 Maintenir votre tableau de bord à jour...81 Qui contrôle le tableau de bord et comment?...81 4.6. Conclusion...83 Partie 5 Choix d une ou plusieurs MAQD...85 5.1. Introduction...87 5.2. MAQD spécifiques à une seule variable...89 Contexte...89 Conséquences de ce défaut de qualité...89 Variable concernée...90 MAQD envisageables pour les données de cette variable...90 5.3. MAQD applicables à plusieurs variables...91 Liste de MAQD applicables à plusieurs variables :...91 Achat de données à des fournisseurs de données...92 Partenariat avec sociétés (exemple de La Poste)...92 Demande au client via vos filiales, site Internet, etc...94 10

Envoi de formulaires aux clients...95 Utilisation de votre Call Center...96 Organisation d événements...97 Centralisation de toutes les bases de données...98 Prédiction de données...99 5.4. Comment choisir une ou plusieurs MAQD...101 5.5. Conclusion...103 Partie 6 Première MAQD : Prédiction de données...105 6.1. Introduction...107 6.2. Prédiction via les arbres de décisions...109 Sélection de l échantillon...109 Utilisation du module «Enterprise Miner» du logiciel SAS.110 Application de l algorithme de l arbre de décisions...111 6.3. Prédiction via les réseaux de neurones...117 6.4. Prédiction via la régression logistique...119 6.5. Comparaison des techniques de prédiction...127 Comparaison des performances des techniques...127 Comparaison des apports de ces techniques...129 6.6. Conclusion...131 Partie 7 Deuxième MAQD : achat de données à des sociétés spécialisées...133 7.1. Introduction...135 7.2. Description de la méthode...137 7.3. Application de la MAQD...141 Les décisions à prendre...141 Interaction entre le fournisseur et vous...143 Traitement des données...144 7.4. Choisir son fournisseur...149 Choix selon les données nécessaires...149 Choix selon la qualité et le prix...149 7.5. Conclusion...151 Partie 8 Troisième MAQD : utilisation du réseau de filiales...153 8.1. Introduction...155 8.2. Etude des performances actuelles de vos filiales dans l amélioration des données client...157 Choix de l échantillon de données...157 1ère mesure : Le nombre moyen de données clients disponibles par filiale...159 11

2ème mesure : Le nombre de jours moyen depuis la dernière mise à jour par filiale...160 Lien entre les deux mesures...161 8.3. Agir sur les facteurs permettant d augmenter ces performances...163 Caractéristiques structurelles et géographiques des filiales...163 Autres facteurs influençant la performance des filiales...164 8.4. Conclusion...167 12

Liste des Abréviations GQD : Gestion de la Qualité des Données MAQD : Méthodes Améliorant la Qualité des Données BDD : Base De Données CRM : Customer Relationship Management GRC : Gestion de la Relation Client 13

Avant-Propos Veiller à l entretien des données est une activité de base. Les gestionnaires de société doivent réfléchir à maintenir une bonne qualité des données car elles représentent une importante source de valeur : la connaissance que l entreprise a de ses clients. La gestion de la qualité des données est au cœur des préoccupations économiques de demain. Le maintien de votre capital client et la compétitivité de votre société en dépendent. Cette activité est cependant négligée dans la plupart des sociétés actuelles. Les données détenues sur les clients se détériorent au fil du temps : données non à jour, erronées, incomplètes et manquantes. Cette détérioration de qualité demeure invisible si personne ne s y intéresse de près. La cause de cette détérioration de la qualité des données est bien entendu la multiplication des systèmes informatiques, des applications, des réseaux, etc. qui enregistrent et stockent ces masses de données. Les mégastructures de données 1 sont victimes de leur taille et de leur contenu difficilement gérables. L origine du mot «informatique» prend ici tout son sens : l information automatique. Dans les sociétés, la gestion de la qualité des données devrait être tout aussi automatique. 1 On parle de «Datawarehouse» en anglais pour nommer une base qui regroupe d énormes quantités de données. Sa taille s exprime souvent en téraoctets. 15

Ces masses de données doivent être nettoyées et entretenues de manière régulière. Cette mission est celle d une gestion de la qualité des données (GQD). Ce livre vous aidera à en mettre une en place au sein de votre société ou à enrichir celle déjà existante. 16

Partie 1 Gestion de la Qualité des Données (GQD) de votre clientèle