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Pour suivre et satisfaire les demandes de leurs clients, les entreprises
doivent échanger des volumes de données de plus en plus
importants entre les différentes applications : ERP, CRM, systèmes
décisionnels, ...
L'objectif de DAMACOSY, est d'aider les entreprises à mettre en
place l'ensemble des composants du Système d'Information (SI) afin
de valoriser au mieux le contenu informationnel des données et
de le rendre accessible à l'ensemble des utilisateurs.
Pour atteindre cet objectif, plusieurs services sont proposés
tant pour les utilisateurs finaux du SI (Marketing, Commerciaux, Statisticiens,
Contrôleurs de gestion, ...) que pour l'équipe informatique
en charge du SI.
Contrôler
la qualité des données
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Les données sur les clients, partenaires,
produits/services constituent le coeur de l'entreprise.
Des données de qualité riment avec :
- Efficacité
- Réactivité
- Rentabilité
Nos interventions :
- Traitement des adresses :
- Normalisation des adresses pour obtenir des tarifs postaux
préférentiels
- Validation des adresses pour réduire les NPAI
- Déduplication et Dédoublonnage :
- Détection des comptes clients en double : Permet
de diminuer les envois multiples lors des campagnes marketing
et d'obtenir une meilleure vision de l'historique client
(actions marketing et commerciales, base installée,
...)
- Recensement des produits libellés différemment
suivant les systèmes opérationnels : L'objectif
est alors de définir un référentiel
produits unique au sein de l'entreprise
- Enrichissement des données brutes
- Aide au choix de progiciels
- Intégration de ces progiciels au sein de votre système
d'information
- Pour des traitements batch au sein de vos processus d'alimentation
(ETL) de vos bases de données
- Pour une utilisation en temps réel permettant aux
télé-opérateurs d'un centre d'appels
d'effectuer une recherche de pré-existence du client
et/ou saisir correctement les adresses.
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Définir
et Organiser les données
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Les données nécessaires à une
prise de décision sont souvent réparties au sein de
plusieurs systèmes opérationnels :
- Par départements fonctionnels : Marketing, Commercial,
Logistique, Financier, ...
- Par ligne de produits/services
- Par canaux de contact clients : Call Center, Web, ...
Nos interventions :
- Disposer d'un référentiel d'entreprise proposant
un vocabulaire commun à l'ensemble des utilisateurs,
- Mettre en place une base de données : Data Warehouse,
Base Marketing ou Commerciale
- Garantir la qualité des échanges de données
entre les applications : ERP, CRM, Data Warehouse, ...
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Analyser
les données
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Les méthodes statistiques (Data Mining) permettent
d'analyser les données brutes et d'en extraire l'information
pertinente :
- Connaître le comportement des clients
- Mesurer la satisfaction et la fidélité des clients
- Détecter de nouveaux besoins
- Optimiser l'agencement des rayons
- Gérer l'implantation des points de vente
- Analyser les formulaires internet, e-mails, lettres de réclamation
Nos interventions concernent
aussi bien les méthodes classiques en statistiques que le géo-marketing,
le Text-mining ou des méthodes plus récentes : Réseaux
neuronaux, SVM (Support Vector Machines) :
- Segmentations comportementales
- Modèles de scoring : Scores d'attrition (churn), d'appétence,
de risque, ...
- Aide au choix d'outils statistiques : SPSS, SAS, ...
- Comparaison de méthodes statistiques
- Text-mining pour l'analyse de formulaires de satisfaction ou
le routage automatique d'emails
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Diffuser et
Exploiter l'information
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L'objectif est de diffuser et d'exploiter l'information
acquise sur les clients afin :
- D'optimiser les actions de recrutement et de fidélisation,
- D'améliorer les échanges d'information entre
le front-office et les systèmes de gestion de stock, de
facturation, ... et ainsi d'accroître la réactivité
des entreprises aux événements clients tout en réduisant
les coûts.
Nos interventions
concernent notamment :
- La conception et la réalisation de tableaux de bord,
- La mise en place de base de données multidimensionnelles
et d'outils permettant de naviguer interactivement au sein de
données.
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