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April 11 2017

07:24

L'analyse des données devient un outil stratégique

Annotations:
  • Hier encore réservée aux statisticiens, l'analyse des données est aujourd'hui à la portée des spécialistes du marketing dans les entreprises. Les outils sont devenus faciles à manier et à peu près compréhensibles pour le commun des mortels. Le procédé a gagné en vitesse. Aujourd'hui, on obtient en quarante-huit heures une segmentation qui demandait plusieurs mois auparavant
  • L'analyse  des données est aujourd'hui au coeur de la chaîne de la valeur client
  • L'analyse des données est aujourd'hui au  coeur de la chaîne de la valeur client
  • Mais les  masses d'informations à traiter sont colossales. Cela inspire une démarche  prudente, surtout lorsque l'on prend en compte le retour sur investissement
  • L'opérateur de télécommunications Sprint fait appel à l'analyse des  données dans le cadre de son programme de fidélisation pour ses 23 millions de  clients. Il aurait réussi à réduire le taux d'attrition en élaborant des offres  ciblées pour les clients multiproduits
  • Les banques demandent des  outils simples et surtout automatisés dans toutes les analyses d'informations  sur le comportement des clients
  • Même démarche d'ailleurs que dans la  téléphonie : le scoring doit être fait en temps réel
  • Aujourd'hui, on peut réagir aux premiers retours d'une campagne test en  quarante-huit heures, pour vérifier l'adéquation du message.
  • Il faut optimiser la relation client multicanale dans l'optique de réduction  des coûts
  • Comment repérer les clients les plus rentables, ceux  qui couvrent 80 % du chiffre d'affaires ? Quels types de communication doit-on  investir pour toucher ces clients ?
  • La télévision interactive offre  beaucoup d'applications en la matière, selon Isabelle Cinquin, car elle permet  de capter ce que l'individu a vu
  • L'actualité et la cohérence des données  constituent le facteur-clé de la réussite. Il faut savoir traiter une masse  d'informations stockées sur différents supports et systèmes
  • La qualité des  données est responsable à 70 % du succès. Le reste dépend de la méthode  utilisée pour l'analyse. Le marketing n'est pas une science exacte, donc les  analyses statistiques font appel au
  • Chaque  somme investie dans une prédiction doit aboutir à une augmentation du taux de  fidélité, d'achat ou de réponse. C'est le seul critère de rentabilité d'un  programme.
  • Cependant, cet outil se présente  comme alternative intéressante pour les PME, là où il est difficile de  justifier un poste de statisticien à temps plein

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