Performance de la satisfaction
Scoring – Importance dynamique (analyses bayésiennes) – Leviers de fidélité / NPS – Impact économique
VOS ENJEUX
Exploiter de façon approfondie vos bases de données clients (enquêtes existantes ou bases CRM), pour améliorer votre connaissance client
NOS CONVICTIONS
Il est essentiel :
– d’exploiter l’ensemble des données clients à disposition, souvent dormantes et sous-exploitées en interne, (cibles clients, valeur client, …)
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– d’explorer la data pour sortir du descriptif et mieux décrypter les enjeux stratégiques
NOS APPROCHES
Utiliser des analyses avancées explicatives (analyses bayésiennes, segmentation, scoring ….)
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Exploiter le maximum de données disponibles (données de segmentation, de navigation sur site web, de valeur client, …)
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Utiliser l’hybridation de données, c’est-à-dire rapprocher des données déclaratives à des données de comportementales et de segmentation client
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Benchmarker vos résultats / vous comparer aux Best In Class
Nos exemples de réalisations
POUR UN LEADER DE LA DISTRIBUTION SPÉCIALISÉE
Bilan approfondi au travers du retraitement des enquêtes à chaud post-achat collectées en interne
Analyses poussées des drivers de la satisfaction par pays (analyses bayésiennes), déclinaison des analyses sur des données transactionnelles et des données de segmentation
POUR UN ACTEUR MAJEUR DE LA MOBILITÉ / POUR UN DES PLUS GRANDS SITES ECOMMERCE
Bilan approfondi du site Ecommerce au travers du retraitement des enquêtes internes on line visiteurs & acheteurs
Analyses poussées des drivers de la fidélité avec exploitation des données de navigation et des données transactionnelles
POUR UN ACTEUR MAJEUR DE LA LOCATION DE RÉSIDENCES DE VACANCES
Mesure de l’impact économique de la fidélité client
Analyse de 4 ans d’historique de données clients (croisement des données déclaratives de satisfaction avec les données comportementales des bases CRM)
POUR UN LEADER DE LA LOCATION DE MATÉRIEL AUX PROFESSIONNELS
Identification des Personae pour développer des offres et des approches marketing ciblées, sur la base d’une approche hybride quali / quanti
Exploitation de données déclaratives qualitatives et quantitatives, des données économiques et des données de segmentation client)