GRANDE DISTRIBUTION
Booster l’efficacité marketing avec le Big Data
Comment notre client, une grande enseigne française de prêt-à-porter féminin, optimise la performance de sa stratégie marketing et logistique avec une plateforme Big Data as a Service ?
Les clés pour construire sa plateforme data
Quel type de plateforme choisir entre data hub et data lake ? Quels bénéfices à partir sur une plateforme Cloud ? Comment sécuriser ma plateforme et faciliter l’intégration avec mon SI ?
En quête d’une meilleure connaissance client
Face à une concurrence agressive, mieux outillée et disposant même parfois de magasins connectés, notre client, une grande enseigne française de prêt-à-porter, nous a demandé de l’aider à moderniser et renforcer son système d’information décisionnel pour accroître l’efficacité de son marketing et de sa supply chain.
DataValue Consulting a déployé une plateforme dans le cloud en mesure d’accueillir les cas d’usage visant à améliorer la connaissance des clients et optimiser la stratégie de ciblage marketing. Ce projet a été réalisé également dans le but de faciliter l’accès à la donnée pour les directions métiers et la DSI.
Marketing Big Data : développez votre connaissance client avec la data science
Des cas d’usage pour accroître la stratégie client centric
Notre client, grande enseigne d’habillement française, accélère sa stratégie de marketing data driven à travers la mise en application de plusieurs cas d’usage générateur de valeur :
- Personae client : la direction marketing peut regrouper les clients selon leur comportement d’achat (online et offline) afin d’identifier le profil type du consommateur, le cibler dès la conception d’un produit et améliorer les performances des campagnes marketing.
- Scoring offre client : notre client dispose d’un score d’appétence produit pour chaque client ou groupe de clients afin de lui recommander des produits personnalisés, de réduire la pression commerciale et de tenir compte des attentes des clients.
- Cycle de vie cliente (Lifetime Value) : notre client peut déterminer le cycle de vie d’un client afin d’améliorer sa stratégie de fidélisation et estimer le profit net qui lui est attribué.
Des résultats qui dépassent leurs attentes
01
Renforcement du positionnement et des parts de marché.
02
Expérience client personnalisée et omnicanale.
03
Processus de conception produit client centric.
04
Optimisation de la chaîne logistique.
Pour aller plus loin
Connaissance client 360° : feuille de route pour industrialiser vos cas d’usage data
Découvrez la méthodologie à suivre pour tirer de la valeur de vos données client, ainsi que des exemples de cas d’applications.
eBook : Les 5 niveaux de maturité data
Cet ebook vous propose une grille d’évaluation pour vous situer parmi 5 niveaux de maturité data, en fonction de l’état de l’art de votre écosystème ainsi qu’aux leaders de l’approche data centric.