7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients avec sérénité
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CONSEIL EN STRATEGIE DE DEVELOPPEMENT & MARKETING DE L’OFFREFRANCE & INTERNATIONAL
Les 7 points clés à retenir pour aborder le Data management de données clients avec sérénité
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Le Data management consiste à rapprocher des données, soit stockées dans les Systèmes
d’Information de l’entreprise, soit provenant de sources externes à l’entreprise
afin accroître leur valeur.
Les principaux objectifs recherchés sont de mieux gérer la relation client et
d’augmenter la performance commerciale.
1. LE DATA MANAGEMENT DE DONNÉES CLIENTS
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Les principaux objectifs recherchés sont de mieux gérer la relation client et d’augmenter la performance commerciale. Croiser ma base de données des contrats avec celle des clients pour
savoir comment se répartissent mes contrats par typologie de client.
Croiser ces BDD avec celle des entreprises françaises pour identifier qui sont mes prospects, où ils se situent et les positionner sur une carte pour organiser ma force de vente, mon outil de production ou connaître mes parts de marché.
« Siretiser » (affecter un numéro SIRET ou SIREN) ma base de comptes clients avec une base externe pour avoir une mise à jour des données groupe à chaque fusion / acquisition / vente ou encore avoir une note financière de l’entreprise cliente avant de contractualiser avec elle.
Faire du « prédictif » ; Je caractérise mes clients, je trouve des bases externes de prospects qui utilisent ces caractéristiques et je cible les prospects dont les caractéristiques sont proches de celles de mes clients
1. LE DATA MANAGEMENT DE DONNÉES CLIENTS
Les avancées technologiques issues de la transformation digitale pourraient demain vulgariser la pleine pratique du Data Management
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2. LES PRÉREQUIS DU DATA MANAGEMENT
Le contenu (les données) et le contenant (la structure de chacun des fichiers) doivent être de qualité (normalisation de la saisie, taux de complétion…).
Les fichiers à croiser utilisent des référentiels communs : identifiant d’une entreprise (Siren), nomenclature d’activité, de produits, de marché, etc.
Vos outils sont puissants pour traiter la data (base de données de type MySQL…).
Pour valoriser ces données, il est nécessaire de s’assurer des conditions suivantes :
Le contenu (les données) et le contenant (la structure de chacun des fichiers) doivent être de qualité (normalisation de la saisie, taux de complétion…).
Les fichiers à croiser utilisent des référentiels communs(Identifiant d’une entreprise (Siren), nomenclature d’activité, de produits, de marché, etc…)
Vos outils sont puissants pour traiter la data (base de données de type MySQL…).
Vous avez de la méthode et du savoir-faire pour : Bien faire (fiabilité), Faire vite (coût), Que le résultat crée de la valeur (pertinence), Que cela soit pérenne (reproductibilité).
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3. QUI DOIT S’IMPLIQUER DANS LE DATA MANAGEMENT ?
Les Directions Métiers
En définissant ses besoins en termes de tableaux de bord, graphiques, statistiques courantes et en validant la qualité des données et des résultats qui découlent de leur traitement.
En validant la cohérence, lors de la consolidation de données issues de plusieurs centres de profit qui n’ont pas de système d’information centralisé.
En garantissant la pertinence des résultats des traitements de masse des données lors d’un changement d’offre, de business model économique…
En cherchant à augmenter sa performance industrielle, économique et commerciale en croisant des données internes avec des bases externes.
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La Direction Générale
Lors de la mise en place d’un MDM (Master Data Management).
Lors d’une fusion / acquisition pour rapprocher des données des systèmes d’information (SI) hétérogènes.
Lorsque l’on veut rapprocher la vision financière de l’entreprise (DAF) de la vision client (Direction marketing commerciale) pour définir puis décliner sa stratégie.
Quand le data management participe à revoir le business model économique de l’organisation pour rester compétitive.
Quand les référentiels des sachants métiers ne sont plus suffisants pour garantir la pertinence des résultats et que les décisions à prendre sont critiques.
3. QUI DOIT S’IMPLIQUER DANS LE DATA MANAGEMENT ?
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Leurs données consolidées ne sont pas fiables.
Ils sont sous-informés parce que leur entreprise ne peut pas utiliser la puissance de leur patrimoine data.
Celui qui détient l’information a le pouvoir ; y compris, celui de prendre les mauvaises décisions au regard d’informations erronées !
3. QUI DOIT S’IMPLIQUER DANS LE DATA MANAGEMENT ?
Constats concernant la plupart des entreprises
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Deux principales raisons à cela :
La qualité de la donnée saisie est souvent faible
La donnée que l’on saisit peut être fiable à un instant T et perdre de la valeur avec le temps (évolution de l’environnement, de ce qui la caractérise)
Partez du principe que les données de vos systèmes d’information sont probablement d’une qualité médiocre (comme celles des bases externes)
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Pour définir votre besoin auprès des acteurs du processus (Croiser les données pour obtenir les états de sortie souhaités : tri simple, tri croisé, cube, hyper cube…)
Pour savoir quelles données permettront de satisfaire les axes d’analyse recherchés
Pour préciser la nature, la quantité de travail à réaliser, son délai de mise en œuvre (On peut faire le choix de tout traiter ou de se focaliser sur les 20/80 qui créent de la valeur pour l’entreprise)
Attachez-vous à ce qui a de la valeurpour votre entreprise
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Identifiez - les sources internes, externes de données disponibles / utilisées - la nature des référentiels qui les lient
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Identifiez - les données pertinentes de celles qui ne le sont pas ou peu tout n’est jamais bon mais tout n’est jamais mauvais !
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Listez les référentiels de données existants et identifiez ceux à créer
Vérifiez les tables de ces référentiels de données (Avec le temps, un référentiel est souvent pollué, ou les évolutions technologiques font disparaître des valeurs et en font apparaître de nouvelles)
Pensez à mettre à jour les données relatives aux référentiels revisités
Construisez une solution de mise en œuvre pérenne car, dans bien des cas, il faudra refaire le traitement chaque année
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Compromettre les données et, par conséquence, l’analyse qui en découlera est bien plus simple que vous ne l’imaginez.
Un processus de traitement itératif permet de revenir à des étapes précédentes en cas de doute ou d’erreur.
Un processus de mesure de la qualité garantit la fiabilité du traitement des données, garantit la pertinence du résultat obtenu et vous permettra d’expliquer les résultats.
Mettez un système de contrôle qualitatif stricttout au long du traitement des données
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Les résultats obtenus, lorsque l’on traite de la donnée en masse, vont souvent à l’encontre de certitudes, d’intuitions ou de vérités à ne pas dire… ou à dire avec diplomatie !
N’oubliez pas de vous armer de patienceet de conviction
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