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Customer Intelligence

Piloter la performance marketing et commerciale

Le contexte

Les données, nombreuses et de sources différentes, sont souvent cloisonnées, à l’image des services de l’entreprise. Données de marché, de ventes, d’activité commerciale, de marketing direct, de comportements clients, etc. sont autant de données que de sources et de systèmes d’information existant. Une lecture agrégée et mise à jour de l’ensemble de ces données se révèle être un défi porteur de valeur.

Le besoin

Disposer en temps réel de tous les indicateurs pour mesurer, analyser et piloter l’activité de chaque entité de l’entreprise : direction générale, marketing, commerciale et études, et aussi, les équipes de vente.

Notre solution

Quatrax propose le conseil, la réalisation et le déploiement de projets de business intelligence et de CRM à travers sa méthodologie d’accélération de projets : Smart Vision Center. Elle est déclinée en offre sectorielle packagée : Smart Decision Pharma, Smart Operation Pharma, Quick A CRM Télécom et Quick O CRM Télécom.

Une analyse fonctionnelle pertinente des besoins opérationnels, alliée à la maîtrise des technologies permettent l’implémentation de solutions BI et CRM adaptées à chaque acteur de l’entreprise et le pilotage de la performance marketing et commerciale grâce à :

Des données centralisées, cohérentes et de qualité
La mise à jour des données pour un accès Time To Market
La construction d’indicateurs clés (KPI’s)
Des tableaux de bords interactifs
Des scénarii d’analyses
Une interface analytique complémentaire
Des modules opérationnels et transactionnels
Un accès on et off-line sécurisé
La gestion des profils utilisateurs

Les principales applications Customer Intelligence Quatrax :

De nouveaux horizons avec la BI 2.0

Une solution BI qui donne de l’intelligence aux données est nécessaire, mais elle ne suffit pas. C’est lorsque les acteurs de l’entreprise vont s’approprier les informations, les produire, les échanger et les intégrer en temps réel dans leurs décisions que les données se transforment réellement en valeur. C’est pourquoi, Quatrax propose des solutions conçues avec l’esprit B.I 2.0 :

Convivial
Première étape pour que l’information soit productrice de valeur : la rendre facilement accessible. Nos solutions BI sont donc prévues pour fournir simplement et facilement l’information attendue à n’importe quel utilisateur. La seule compétence requise est de savoir utiliser une souris.

Immédiat

Quelques clics pour exprimer sa demande, c’est bien. Mais pour être en mesure d’agir dans le temps du marché, une réponse immédiate est impérative. Le critère de temps de réponse est déterminant dans la conception technologique et fonctionnelle de nos solutions. Ainsi, dans un test stimulant 200 utilisateurs simultanés sur une grosse base de données, nous avons obtenu un temps moyen de 1,98 seconde entre le clic et l’affichage du rapport demandé.

Flexible

Le comportement des clients et les enjeux du marché changent de plus en plus vite. Ajouter ou modifier un rapport, créer un nouvel indicateur pour rendre compte d’une nouvelle réalité du marché… L’architecture de nos solutions permet de les modifier simplement et rapidement.

Collaboratif

Avec nos solutions, les utilisateurs ne sont plus simplement des consommateurs d’information : ils deviennent producteurs d’information. Les technologies que nous proposons leurs permettent de facilement produire leurs propres analyses, de les soumettre à l’approbation ou aux commentaires d’autres utilisateurs puis de les publier sur un portail où elles seront accessibles à tous les utilisateurs concernés.

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

La business intelligence (BI) ou informatique décisionnelle désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application utilise, en règle générale, un entrepôt de données (datawarehouse ou datamart) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de ces informations.

L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information.

Les applications classiques d'une organisation permettent de stocker, restituer, modifier les données des différents services fonctionnels de l’entreprise (marketing, ventes, finance par l'outil comptable, logistique, gestion de la qualité). Ces différents services possèdent chacun une ou plusieurs applications propres, et les données y sont rarement structurées ou codifiées de la même manière que dans les autres services. Chaque service dispose le plus souvent de ses propres tableaux de bord et il est rare que les indicateurs (par exemple : le chiffre d'affaires sur un segment de clientèle donné) soient mesurés partout de la même manière, selon les mêmes règles et sur le même périmètre même s'il est possible d'évaluer l'entreprise.

Pour pouvoir obtenir une vision synthétique de chaque service ou de l’ensemble de l’entreprise, il convient donc que ces données soient filtrées, croisées et reclassées dans un entrepôt de données central. Cet entrepôt de données va permettre aux responsables de l’entreprise et aux analystes de prendre connaissance des données à un niveau global et ainsi prendre des décisions plus pertinentes, d’où le nom d’informatique décisionnelle. De nos jours, les données applicatives métier sont stockées dans une (ou plusieurs) base(s) de données relationnelle(s) ou non relationnelle(s). Ces données sont extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de données généralement par un outil de type ETL (Extract-Transform-Load). Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart.

En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement

alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, ventes, risque, contrôle de gestion,etc.).
Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question "Que s’est-il passé ?", mais ils peuvent être également conçus pour répondre à la question analytique "Pourquoi est-ce que cela s’est passé ?" et à la question pronostique "Que va-t-il se passer ?". Dans un contexte opérationnel, ils répondent également à la question « Que se passe-t-il en ce moment?", voire dans le cas d’une solution d’entrepôt de données actif "Que devrait-il se passer ?".

Le reporting est vraisemblablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l’informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires

de sélectionner des données relatives à telle période, telle production, tel secteur de clientèle, etc.,

de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix,

de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatif d'une période à l'autre, ...),

de présenter les résultats d’une manière synthétique ou détaillée, le plus souvent graphique selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l’entreprise

Les programmes utilisés pour le reporting permettent bien sûr de reproduire de période en période les mêmes sélections et les mêmes traitements et de faire varier certains critères pour affiner l’analyse. Mais le reporting n'est pas à proprement parler une application d'aide à la décision. L'avenir appartient plutôt aux instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses multidimensionnelles de type Olap. Le fonction OLAP peut être obtenue de différentes façons par exemple, via une base de données relationnelle R-OLAP,ou multidimensionnelle M-OLAP, voire aussi en H-OLAP.

Les datamart et/ou les datawarehouses peuvent ainsi permettre via l'OLAP l’analyse très approfondie de l’activité de l’entreprise, grâce à des statistiques recoupant des informations relatives à des activités apparemment très différentes ou très éloignées les unes des autres, mais dont l’étude fait souvent apparaître des dysfonctionnements, des corrélations ou des possibilités d’améliorations très sensibles.

L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées.