Data quality & RCU.

Connaître et reconnaître ses clients pour leur offrir la meilleure expérience client omnicanale​ : le Référentiel Client Unique consiste à rassembler en un seul endroit toutes les données clients, d’où qu’elles viennent, pour construire une vision 360 et unique de vos clients

Vision 360 de vos clients

Optimisation des parcours clients

Reconnaissance du potentiel client

Process marketing adaptés

Une vision agrégée et unique pour une meilleure expérience clients.

Le RCU : une étape primordiale.

Améliorer votre ROI en fiabilisant et centralisant vos datas !

Vous rêvez de data désilotées, de bases de données unifiées et d’une vision 360 de vos clients ? De process marketing agiles et flexibles, de ciblages pertinents ? Ou bien de campagnes performantes et simples à mettre en œuvre que vos clients vivent une expérience personnalisée et sans couture quel que soit le canal ?

C’est possible, mais vous devez commencer par construire un référentiel client unique (RCU).

Un RCU, qu’est-ce que c’est ? C’est un projet qui consiste à rassembler toutes les données de vos clients dans une seule base, peu importe leur origine. Cela vous permettra de construire une vision 360 et unique de vos clients.

Vos datas seront ainsi centralisées et RGPD compliant. Avec cette vision de vos clients, vous pourrez ainsi optimiser leur parcours d’achat, les fidéliser et mettre en place des campagnes de communication cohérentes avec des offres adaptés à leurs besoins.

ARCHITECTURE TYPE DU RCU

ARCHITECTURE TYPE DU RCU

La data quality, un enjeu majeur pour la réussite de tout projet data !

Pas de data exploitable sans data de qualité.

Vos datas sont non valides , non restructurées, non dédupliquées, non fiables et non accessibles ? L’importance de la qualité de vos données n’est pas reconnue en interne et vous n’avez ni les ressources, ni les outils pour le faire ? Menez à bien vos projets data grâce à l’industrialisation des process de traitement de data quality et au suivi d’indicateurs clés.

Analysez vos datas par un audit qualité des données, des ateliers métier et SI, des retours d’expériences et des recommandations.

Corrigez vos données en les standardisant, normalisant, dédupliquant et enrichissez vos données cibles pour industrialiser vos projets (spécifications fonctionnelles des datas, mise en œuvre d’indicateurs qualités et suivis des indicateurs).

Vous pourrez ainsi maitriser vos données restructurées et dédupliquées pour vos campagnes marketing. Finis la sursollicitation des clients et la multiplication des frais de communication !

Une prestation sur mesure via nos​ outils propriétaires de Data Quality : 

Restructurez et normalisez les adresses postales via l’attribution d’un code de qualité qui permet d’identifier les adresses utilisables pour les mailings.

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Identifiez les doublons via un algorithme de mesure de similarité entre les individus et paramétrez les seuils de rapprochement en fonction des usages métiers.

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Allez y pas à pas

Usecase.

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Nos clients témoignent.

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François Greze, Directeur du pôle digital AI&DATA

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Caroline Deaudeteau, Directrice marketing AI&DATA