CRM analytique

Collecter, analyser et appliquer les connaissances acquises sur les clients et les manières de les approcher, typiquement utilisant des bases de données, des outils statistiques, exploration de données (data mining), l'apprentissage assité par ordinateur, la business intelligence et les méthodologies de reporting. Explication du CRM analytique. - Français

Qu'est-ce que le CRM analytique ? Description

Le CRM analytique est la partie de Management de la relation client (CRM) qui vise à stocker, analyser et appliquer les connaissances au sujet des clients et au sujet des manières d'approcher des clients, utilisant typiquement des bases de données, des outils statistiques, exploitation de données (data mining), l'apprentissage de machine, le Business Intelligence (Intelligence des Affaires) et des méthodologies de rapport d'activité.

La connaissance des Clients consiste en :

• Différentes données personnelles comme : nom du client, nom de l'entreprise, unité d'affaires (BU), service ou département, adresse, email, téléphone, fax, genre, nationalité, etc.
• Des connaissances plus sophistiquées du client comme :
  • Valeur du client (revenu annuel, rentabilité)
  • Transactions (description produit, revenu, rentabilité, méthode de paiement, comportement de paiement)
  • Communication Internet (addresse IP, page d'entrée, qté de clic, durée de visite)
  • Communication téléphone (état  de données du call center, appels de représentant)
  • Autres communications (publipostages, réponses)
  • Satisfaction client (avec le produit, le service, l'entreprise)

Cette information de client peut être saisie des processus (ventes, services, financement, vente) et des canaux de distribution (Multi Canaux Marketing) de l'organisation. Certaines données peuvent également être saisies de sources externes, telles que des données de recherche sur le marché ou des bases de données d'adresses. Il est souvent recommandé de stocker toutes les données de client de manière centrale pour que l'organisation évite « des versions multiples de la vérité ». Les données du client devraient être réelles, complètes, correctes, uniques (chaque client doit être une seule fois dans la base de données) et accessibles pour ceux qui en ont besoin et quand ils en ont besoin. Cela vaut a fortiori pour des entreprises avec une philosophie de stratégie de Gestion de la Relation Client.
 

Utilisation du CRM analytique. Applications

• Optimisez l'efficacité Marketing.
• Acquisition Client, vente-croisée, vente-haut, conservation, etc.
• Analyse du comportement client pour faciliter la prise de décision sur des produits et services (par exemple estimation du prix,  développement de nouveaux produits,)..  Comparez : Quality Function Deployment (Déploiement de la Fonction Qualité).
• Décisions de gestion, par exemple Analyse des prévisions financière et de rentabilité du client.
• Prévision de la probabilité de défection du client (churn).

Étapes DU CRM analytique. Processus

Après que les données du client soient rassemblées et enregistrées, l'analyse réelle peut avoir lieu. Le processus d'analyse est grossièrement fait des phases suivantes :

1. Formulation du problème. Ce que nous voulons savoir. Répond à la question pertinente et possible (techniquement, financièrement et administrativement). Typiquement, une question d'analyse de CRM est à propos de :
   • Segmentation des clients
   • Analyse de saisie (quelle est la qualité des diverses listes ou bases de données)
   • Analyse de la relation (conservation prévue, opportunités pour la vente-croisée, vente en profondeur, vente-vers le haut)
   • L'analyse d'approche et de canaux de distribution (quel canal ou approche donne les meilleurs résultats)
2. Préparation (l'enquête d'échantillonnage, variables pertinentes, les cas, ventilation des résultats, préparer les données définitives)
3. Analyse définitive, utilisant :
   • Techniques statistiques (Regression Analysis (Analyse de Régression), Dynamic Regression (Régression dynamique), Exploratory Factor Analysis (Analyse Factorielle Exploratoire), Exponential Smoothing (Lissage Exponentiel), ARIMA (AUTO-RÉGRESSIONS))
   • Data mining, typiquement utilisé pour découvrir les modèles non-corrélés ou non linéaires dans les données.
   • Technique d'apprentissage de la machine (intelligence artificielle), comme : réseaux neuronaux, algorithmes génétiques, règles d'association et raisonnement basé-cas.
4. Visualisation des résultats de telle manière qu'il soit compréhensible pour les utilisateurs.

Points forts du CRM analytique. Avantages

• Peut aider à identifier et explorer des connaissances utiles dans de grandes bases de données client.
• Classifiez les clients, déduire le comportement du client, choisir l'approche du marché ou le canal de distribution.

Limites du CRM analytique. Inconvénients

• Certaines techniques analytiques de CRM peuvent être complexes à comprendre.
• Toujours dans ses premiers pas d'utilisation.

CRM Analytique Forum

Entrez un nouveau Commentaire

CRM Analytique Groupe d'Intérêt Spécifique

CRM Analytique Enseignement & Evènements

Ajoutez un lien à cette page

Copiez et collez ce code html dans votre page web:

Comparez le CRM analytique avec : Gestion de la Relation Client  |  Regression Analysis (Analyse de Régression)  |  Dynamic Regression (Régression dynamique)  |  Exploratory Factor Analysis (Analyse Factorielle Exploratoire)  |  Exponential Smoothing (Lissage Exponentiel)  |  ARIMA (AUTO-RÉGRESSIONS)  |  Multi Canaux Marketing  |  Business Intelligence (Intelligence des Affaires)  |  CRM opérationnel

Retour vers la page des disciplines de Management : Marketing

Plus de Méthodes, Modèles et Théorie de Management