séminaire rcu

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Référentiel Client Unique, une solution pour

accroître la valeur de vos données.

23 juin 2016

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© 2

Merci de votre présence

Yann LEGRAND

Senior Manager Pôle Conseil

Thierry NAJEAN

Manager Pôle Conseil

Sandra GOMES

Directrice commerciale & Marketing

© 3

Référentiel Client Unique, une solution pour accroître la valeur de

vos données.

Séminaire le 23 juin 2016

Aujourd’hui, les entreprises ont plus que jamais besoin d’une vision client fédérée, fiable et génératrice

de valeur. Comment le Référentiel Client Unique (RCU) peut-il répondre à cet enjeu ?

Avec la transformation digitale, le renforcement des contraintes règlementaires, l’évolution des

comportements clients et l’avènement du Big Data, réconcilier les différentes identités d’un client est

devenu un enjeu majeur pour toutes les entreprises. De nombreuses solutions affirment couvrir toute ou

partie de cette problématique : MDM, CIM, DMP, …, avec des approches on premise ou cloud. Comment y voir

clair dans ce foisonnement d’offres ? Quels outils utiliser pour quels objectifs ? Quelle méthodologie adopter ?

Pour répondre à ces interrogations, nous vous invitons à un séminaire gratuit, au cours duquel nous

partagerons nos meilleures pratiques au travers de cas concrets.

A propos

Soft Computing est le spécialiste du marketing digital data-driven. Ses 400 consultants, experts en sciences de la donnée, en marketing digital et en technologies big data,

aident au quotidien plus de 150 entreprises à travers le monde à exploiter tout le potentiel de la donnée pour améliorer l’expérience de leurs clients et le ROI de leur

marketing digital. Soft Computing est à Paris sur NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).

Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.

Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com

Modalités : Ce séminaire aura lieu dans les

locaux de Soft Computing.

Ou via notre site:

www.softcomputing.com

Agenda : 08h45 – 11h00

Les enjeux, pourquoi un RCU ?

Qu'est-ce qu'un RCU ? Quelles fonctions ?

Quelles solutions techniques ? (RCU et MDM, les impacts du Big Data,

DMP & CIM),

Quelle démarche ?

Illustration de cas clients,

Conclusion.


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© 4

Sommaire

1. Introduction, Présentation de Soft Computing

2. Les enjeux, pourquoi un RCU ?

3. Qu'est-ce qu'un RCU ?

4. Quelles solutions ?

5. Pause

6. Quelle démarche ?

7. Illustration de cas clients

8. Facteurs clés de succès, écueils à éviter, Conclusion

© 5

Carte d’identité

© 6

Exploiter tout le potentiel de la data

Créer des expériences Client sans couture

Démultiplier la performance du marketing digital

Mission

Marketing Intelligence

Big Data Driven

Digital Experience

© 7

Compétences : un mix unique de compétences pointues

Digital

Marketing

Data

Science

Project

Management

Information

Technologies

© 8

A la carte

Think Build Run

Délégation Projet Centre de services

Digital-Marketing IT AMOA

Offre

Delivery

Clients

© 9

Extraits de références

Digital Marketing Big Data

Aviva

CRM Onboarding et campagnes

marketing anonymes – identifiés.

Danone

Programme relationnel multi-

devices et remarketing.

Engie

Data Management Platform, CRM,

Identity Management et web

analytics.

Fnac

Convergence des pratiques et

outils marketing offline et in store

avec le digital.

Les Echos

Migration technique et

organisationnelle d’une DMP et

d’une SSP.

BPCE

Centre de services de gestion des

campagnes marketing multicanal.

L'Oréal

Déploiement et exploitation d’une

plate-forme CRM multi-marques

multi-pays.

Système U

Centre de services gestion de

campagnes marketing et

connaissance clients.

vente-privee.com

Mise en place de campagnes

automatisées et optimisées par des

tests.

Vivarte

Gestion et activation d’un

référentiel client unique

multimarques.

La Banque Postale

Conception de l’architecture

décisionnelle hybride big data –

datawarehouse.

LCL

Accompagnement à la conception

et la mise en place d’un datalake.

Orange

Formation de compétences et de

méthodes en data science sur les

filiales Afrique et Moyen-Orient.

PSA

Définition de la gouvernance d’un

MDM client multi-activité et

international.

RCI Banque

Elaboration d’une stratégie de

connaissance client et valorisation

des big data.

© 10

Experts reconnus

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© 11

Recruteur de talents

Datascience Projet

Technologies Digital

Marketing

CRM

Big Data

100 CDI à pourvoir cette année

Contact : [email protected] –

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© 12

Sommaire





5. Pause




© 13

Quelles sont les informations disponibles sur un client ?

On ne connaissait que ce que le client voulait bien dire :

- Fiche signalétique remplie dans un magasin Qui est ce client ?

- Réponse à une enquêtes/sondage Que pense le client de l’enseigne /du produit ?

- Historique d’achat si le client a une carte de fidélité Qu’achète le client ?

Aujourd’hui

Demain

Quantité

de données

Temps

Hier

© 14

Le digital bouleverse le parcours client

X 2 tous les 5ans

Génération Y

"effet de contagion

émotionnelle"

Même sur des indicateurs de notre identité …

© 15

Négociation et achat

chez un concessionnaire

En le rendant complexe et omnicanal …

Le Parcours Client est aléatoire et multicanal :

OFF

ON

Exposition à une

publicité / bannière 1

Recherche

d’informations

complémentaires

sur Internet

2 Comparatif

des prix sur

Internet

Essai chez un

concessionnaire

4

5

Enquête

de satisfaction

du service client

6

Dépôt d’avis

consommateur

sur Internet…. 7

En plus des données CRM, des données et évènements digitaux

multi sources à collecter pour garantir une vision 360 des

parcours

3

© 16

… ce qui suppose de capter les informations, pour créer du trafic et

transformer les ventes en point de vente/sur vos sites e-commerce

FICHE CLIENT / PROSPECT

Coordonnées

Segments

HISTORIQUE RELATION

Produit(s) détenu (s)

Prestation

Réclamation / satisfaction

ALERTE PROJET IDENTIFIE

Date / Type

Qualification projet selon devis

Qualification projet selon

comportement web

SUGGESTIONS

Selon moteur de

recommandation

Mettre à jour pour

assurer un lien hors

du réseau

Connaître et

appréhender le

contact

Personnaliser la

relation et conseiller

Etre force de

proposition

Je sais ce

que vous

voulez…

Bénéfices

Vendeur

CRM

Infos disponibles

© 17

Avec de nouvelles technologies qui permettent de collecter de plus en plus

de données « utiles » clients / prospects …

Publicité ciblée

Marketing mobile

Social Media

Objets connectés

http://www.mcfactory.fr/wp-content/uploads/2013/07/Image-voiture-digital.gif

© 18

EMA SFA CRC …

… qui doivent être collectées, réconciliées et exploitées …

Web analytics DMP

Vision 360 unifié du client, sur les

canaux sur lesquels il s’est identifié

Vision 360 des visiteurs, anonymes

ou non, clients ou prospects, sur

l’ensemble des canaux digitaux

TMS

Référentiel

client unifié,

anonyme ou non

Données digitales (tracking,

évènements clés) :

•Comportements de navigation

•Appétence, intention d’achat

•Centres d’intérêts

•Réseaux sociaux

Données CRM

CIM

© 19

… autour d’un MASTER ID, le cœur du réacteur …

Points de

vente

Publicité Canaux

Relationnels

Data Management Platform

Customer Relationship Management

Cookie Id CRM

Id digital Id voiture

Objets

connectés CIM

© 20

… d’autant que la règlementation exerce une pression de plus en

plus forte !

Les associations de consommateurs et des politiques de plus en plus véhéments

dans un contexte de guerre économique avec les GAFA

© 21

Des enjeux cruciaux au cœur de l’entreprise

Réconciliation Qualité des

donnée clients/prospect

Partage

Disponibilité Règlementaire Efficacité

opérationnelle

© 22

Sommaire





5. Pause




© 23

L’unification des données dans un référentiel unique 1

L’actualisation des données, grâce à la centralisation des mises à jour 2

La fiabilité et la qualité des données 3

Le respect des droits et règles de sécurité de l’entreprise ou de la législation 4

La mise à disposition des données pour toute l’entreprise 5

L’utilisation de technologies communicantes 6

Un Référentiel Client Unique est une base centralisant un

ensemble d’informations clients et utilisé par différents SI

Le Référentiel Client Unique :

• Il permet d’obtenir une vision client complète, fiable et régulièrement mise à jour à

partir des différents canaux de relation client.

Points d’appui

de la mise en

place d’un

RCU

Le RCU

© 24

Un Référentiel Client Unique est plus qu’une simple Base Client Unique

BCU

Base Clients Unique

• Consolidation des données clients dans une base unique

• En mode différé (batch)

• Support d’applications de gestion de campagnes ou de reporting

RCU

Référentiel Client Unique

• Harmonisation des données clients (données dite maîtres/de référence)

• Contrôle et mise en qualité des données

• Distribution de données aux applications d’entreprise (ex : fiche client)

• Capacité de gouvernance de la donnée, d’acquisition, de validation et de diffusion

• Mode différé ou temps réel

• Support d’applications opérationnelles (CRM, détection de fraudes, …)

© 25

Informations communes à des processus

métiers ou des applications

Les données de référence concernent plusieurs types d’informations

Données de référence

Données critiques ou à forte valeur ajoutée

Paramètres ou faits qui décrivent une

activité valorisée avant un usage

transactionnel

Id Client ; Données personnes;

coordonnées

N° de carte, Solde points de fidélité ; Codes

campagnes

Segmentation RFM ; Scores de risques ;

Potentiel client ; Evènement client

Portefeuille de détention; Derniers

contacts; Derniers mouvements sur le

programme de fidélité

© 26

Principales fonctionnalités d’une solution de gestion de données

de référence

© 27

Sommaire





5. Pause




© 28

Sources de données

Usages

L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer

DWH RCU

DMP

CRM

Base

étude Datalake

Analyse

exploratoire /

Datavisualisation

Analytique /

Datamining

Pilotage /

Reporting

Socle

SMS Email Push mobile GRC

DTM DTM DTM

Email / Chat

Call Center

Application Mobile

Web

Données Transactionnelles

Données externes : social, blog

Données Démographiques

SMS

Historique de l’interaction avec le

client Référentiels

Ciblage /

Campagnes Paramétrage

Cohérence

communication Gestion

pression

commerciale

RéconciI

ID

Ciblage

audience

Diffusio

n

Identification &

captation de la donnée :

quelle donnée pour faire

quoi ? Quelle disponibilité

? Quelle pertinence ?...

Acquisition & stockage de la donnée :

quelle collecte ? À quelle fréquence ? Quelle

qualité ? Quel applicatif stocke quoi ? …

Valorisation de la donnée : quels types

d’analyses (détection, prédictif…) ? Pour faire

quoi ? Quel pilotage ?...

Quelle animation client ?

Pour quel ROI ? … Quelles interactions client ? À

quelles fréquences ? …

Qu

ell

e g

ou

ve

rna

nce

?

Qu

ell

e o

rga

nis

ati

on

?

Front end Moteurs

CIM

Identit

és

client

© 29

Sources de données

Usages

L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer

DWH RCU

DMP

CRM

Base

étude Datalake

Analyse

exploratoire /

Datavisualisation

Analytique /

Datamining

Pilotage /

Reporting

Socle

SMS Email Push mobile GRC

DTM DTM DTM

Email / Chat

Call Center

Application Mobile

Web

Données Transactionnelles

Données externes : social, blog

Données Démographiques

SMS

Historique de l’interaction avec le

client Référentiels

Ciblage /

Campagnes Paramétrage

Cohérence

communication Gestion

pression

commerciale

RéconciI

ID

Ciblage

audience

Diffusio

n

Front end Moteurs

CIM

Identit

és

client

© 30

La DMP et le CIM : des solutions de RCU ?

CARTOGRAPHIE DES EDITEURS (non exhaustive)

© 31

RCU et DMP : Une DMP à quoi çà sert ?

DMP est l’acronyme pour DATA MANAGEMENT PLATFORM ou plateforme de

gestion des données. Il s’agit d’une plateforme logicielle permettant

de récupérer, centraliser et gérer les données DATA DIGITALES relatives

aux PROSPECTS et CLIENTS.

Les premières DMP était centrées sur les DONNÉES DE NAVIGATION

INTERNET. Désormais, les DMP les plus évoluées intègrent pour leur

collecte de données les différents points de contact, qu’ils soient

digitaux ou offline.

Les données gérées par une DMP PEUVENT ÉGALEMENT ÊTRE ENRICHIES par

des données en provenance de tiers "spécialistes de la data".

Les données gérées par une DMP sont utilisées POUR OPTIMISER LE CIBLAGE

ET L’EFFICACITÉ DES CAMPAGNES MARKETING ET PUBLICITAIRES.

© 32

RCU et CIM (Customer Identity Management)

LES PLATES-FORMES DE CIM PERMETTENT UNE GESTION SÉCURISÉE ET UNIFIÉE DE L’IDENTITÉ DES

CLIENTS, AINSI QUE LA CRÉATION DE PROFILS CLIENTS ENRICHIS PAR DES DONNÉES SOCIALES,

PERMETTANT AINSI AU MARKETING DE PROPOSER DE NOUVELLES INITIATIVES GÉNÉRATRICES DE REVENUS

SOCIAL CONNECT : FACILITER LA CRÉATION ET

L’UTILISATION DE L’ESPACE CLIENTS

SOCIAL TARGETING : CONSOLIDER, ORGANISER ET

EXPLOITER LES DONNÉES SOCIALES VIA DES PROFILS

DE CLIENTS

Inscrire et identifier les clients à travers sites et

applications

Augmenter les taux d’inscriptions en facilitant le

processus utilisateur

Avoir une vision 360°et cibler les clients, pousser des

recommandations sociales basées sur le profiling

Cibler les prospects au travers des communautés pour

stimuler les opportunités d’achat

GESTION DES DONNÉES PRIVÉES

Sait gérer Les préférences , les consentements (opt in opt

outs) en termes de confidentialité (mise à jour des

préférences, optin..) . Gère les données personnelles en

conformité avec la réglementation de chaque pays

© 33

Les 3 principaux dispositifs de RCU

MDM Big Data BDD classique

© 35

RCU et Master Data Management (MDM)

Le RCU s’appuie souvent sur l’implémentation d’un outil de type MDM : Master Data

Management

Le MDM centralise les informations issues de différents systèmes d’information, les consolide,

et les nettoie*. Puis il les redistribue vers les systèmes d’information.

*Il permet de standardiser les règles de Data Quality (normalisation, fiabilisation,

enrichissement, gestion des doublons etc.).

Un MDM peut regrouper des données client (RCU), fournisseurs, produits,…

Le Master Data :

– Est un enregistrement unique qui sert de Référence pour toute l’entreprise.

– Regroupe l’ensemble des données de base, pour un identifiant, au sein d’un référentiel partagé

– Reflète les mises à jour transmises par les systèmes ou bases de données qui collectent les

changement de ces données de référence.

© 36

Vision du Gartner

Magic Quadrant for Master Data Management of Customer Data Solutions

La vision du Magic Quadrant de Gartner sur le

marché des éditeurs de Solutions de MDM pour

les Données Client permet de distinguer :

-Quatre leaders du marché :

-Informatica

-IBM (InfoSphere),

-Oracle (Siebel UCM)

-Tibco

- Un visionnaire

-Orchestra Networks

- Plusieurs acteurs de niche, dont :

-SAP (MDG-C),

-Talend

© 37

Différents types d’acteurs

Parmi ces éditeurs, on distingue :

– des solutions très intégrées, soit avec une suite applicative (ex SAP, Oracle UCM, soit

sectorielles (IBM/Initiate dans la santé/assurance, VisionWare pour secteur public-Uk)

– des solutions qui se présentent plutôt comme une boîte à outils générique et

customisable à tout référentiel : Orchestra Networks, Talend

– Des solutions « spécialisées client » : Oracle UCM (Siebel), Tibco CIM et dans une

moindre mesure IBM Infosphere , Informatica MDM, avec un modèle de données riche

disponible, plus ou moins facilement évolutif, et des services métier assez conséquents ;

ces solutions s’orientent vers des approches multi-domaines

© 38

MDM – Différents exemples d’implémentation

MDM

ERP

CRM

SFA …

Registre

• Saisie dans les

applications

• Base virtuelle

fédératrice

• Accès MDM en

lecture seule

• Peu intrusif

• Peu performant

• Pas de mise en

qualité des données

• Peu de gouvernance

• Peu fréquent

MDM

ERP

ERP

CRM

…

DWH

Consolidation

• Saisie dans les

applications

• Dédoublonnage,

enrichissement et

consolidation

• Accès MDM en

lecture seule

• Distribution aux

autres applications

• Peu intrusif

MDM

CRM

E-

comme

rce MDM

ERP

DWH SFA

CRM

Coexistence / Coopération Centralisation

• Partage de la saisie

entre application et

référentiel MDM

• Validation de la

donnée par le MDM

avant utilisation par

l’application source

• Diffusion de

données maitres à

d’autres

applications

• Plus intrusif, mais

préservation de

l’existant

DWH

• Saisie directe dans

le référentiel MDM

• Validation de la

donnée par le MDM

• Distribution à

toutes les

applications

• Plus de maîtrise de

la donnée

• Très intrusif

© 40

RCU et Big Data Le RCU traditionnel doit être étendu pour prendre en compte de nouvelles

sources d’informations : une vue client 360° étendue grâce au big data

RCU Centre de contacts

Face à Face

SMS / Mail / Chat

Applications mobiles

Site Web

Données transactionnel

les Données décisionnelles

Données de parcours

Données d’interactions

Smart Grid

Objets connectés

© 41

RCU et Big Data

De nouveaux cas d’usage

Meilleure compréhension des parcours clients cross-canaux

Capacité à réagir en temps réel et de façon cross canal

Identifier les clients sensibles à la météo afin de leur proposer des offres de dernière minute

Améliorer la performance des campagnes marketing

Améliorer les scores de risque

…

© 43

RCU et BDD classique

Socle de données (Base client 360°)

Reporting Gestion de

campagnes

Flux entrants

Data Quality Management

Interfaces d’accès -> temps réel

RCU

Fiche client

Client

Flux sortants

SI opérationnels

1 SGBD relationnel

1 modèle de données RCU

Des IHM, Web services, batches à développer

© 44

En synthèse : MDM vs Big Data vs BDD Classique

Solution MDM Solution Big Data

Evolutivité

Dépendance des versions

produit, migrations

Le modèle peut évoluer en

fonction des besoins, sans

migration

Critères

Disponibilité

Qualité de données

Analytics

Risque technologique

Mise en œuvre

Tolérance de pannes possible

mais couteuse (réplication,

licences)

Tolérance de pannes native

Des outils pour normaliser,

fiabiliser, enrichir, dédoublonner,

Des outils à développer à partir

de composants open source

Technologie additionnelle à

acquérir

Technologie intégrée aux

plateformes big data

Technologies plutôt stables

Technologies stables mais

complexité de gestion des

briques open source

Projet conséquent, risque

d’effet tunnel

Plus compatible avec des

approches agiles

Coût Coûts élevés, options, coûts de

maintenance

Coûts moindres, souscriptions

annuelles

Solution BDD

Classique

Pas de prise en compte de

données big data

Tolérance de pannes possible

Des outils à développer

Technologie additionnelle à

acquérir

Technologies plutôt stables

Projet de taille variable selon

exigences

Coûts de développement,

variables selon exigences

© 49



&

© 50

Démarche Lot 1 en 3 phases

Solutions, Budget, roadmap et

Use case POV

3

Gestion de projet

Lancer le du projet

Analyser la documentation disponible

Analyser l’existant

Recueillir, challenger et prioriser les

enjeux métier / connaissance client

auprès des directions

Partager et ajuster « Enjeux stratégiques »

auprès des différents interlocuteurs

Préparer, animer les séminaires « Etat de

l’art »

• Référentiel Client Unique

• DMP (Data Management Platform)

• Datalake

Etat des lieux, enjeux et

priorités 1

Décliner les objectifs par enjeux et

identifier les uses cases représentatifs

Décliner fonctionnellement les use case

(étapes, périmètre des données,

fonctionnalités, indicateurs/KPI…)

Etablir l’architecture fonctionnelle

cible : • Définir et rassembler les fonctions

nécessaires dans un cadre urbanisé

• Identifier les interactions entre les

briques

• Définir un macro modèle RCU (Fraicheur, localisation, contraintes, …)

• Produire un Gap Analysis (Data et

fonctions) vs existant & projets en

cours

Restituer et valider avec l’équipe

projet l’architecture fonctionnelle cible

Besoins, Usages et Architecture 2

Elaborer et qualifier les scenarii

applicatifs et techniques sur la brique

RCU intégrant une approche

coûts/impacts organisation : • Evolution avec les briques CRM à venir

• Développements spécifiques

• Outils du marché

Recommander et valider l’architecture

applicative cible (yc solution)

Qualifier les impacts organisationnels, le

macro budget et la roadmap en

identifiant les Quick win

Arbitrer sur le choix d’un Use Case

compatible avec les briques existantes

Spécifier et chiffrer le Proof Of Value

(PoV)

Restituer auprès des décideurs Projet

Vision métier Vision

fonctionnelle

Solutions &

Trajectoire

© 51



&

© 52

Déroulement d’un projet

Méthodologie Projet Master Data Management

Lancem

ent

Spécification

Générale et

détaillée

de la solution

Conception

de la

Solution

Réalisation

de la

Solution

Validation

de la

Solution

Reprise des

données

Mise en

Production

de la

Solution

Accompagnement au changement

Définir Réaliser Délivrer Cadrage Concevoir

Avant projet

Audit des sources des données et mise en qualité

© 53

Démarche de mise en œuvre en mode agile

Mode plateau

Scrum master

Product owner

Data architect

Data Steward

Data Protection

Officer

Développeurs

Bénéfices :

– Meilleur « time to market »

– Quick wins (use cases prioritaires et données critiques)

– Adhésion des acteurs

– Prise en compte de besoins « peu définis » dès le début du projet

Méthode :

– Identifier les use cases avec le plus de valeur pour le

business (scoring des use cases)

– En déduire les données nécessaires à leur réalisation

– Mettre en œuvre dans un délai d’environ 3 semaines

– Priorisation des données : les plus critiques en 1er

© 55

Un RCU : les best practices

Définir précisément votre besoin et vos usages à venir

Faire un choix adapté de solution et de méthode d’implémentation

Mettre en œuvre par lot/progressivement (yc le déploiement)

Favoriser le mode agile

Avoir un sponsoring fort (projet transversal)

Mettre en œuvre une gouvernance des données

© 56

Un RCU : les trois principales erreurs à éviter

Vouloir mettre toutes les données clients dans le RCU

Vouloir tout mettre en œuvre d’un coup, faire un Big Bang

Faire du RCU un projet uniquement technique

© 57

Mettre en œuvre un Référentiel Client Unique, c’est mettre le

client au cœur des outils, des processus, des organisations, c’est …

… initier un véritable programme de

transformation de votre entreprise !

© 58

Soft Computing est à votre service, avec …

son expertise technologique

sa connaissance des clients

son pragmatisme

… et vous remercie

séminaire rcu

Technology