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MDM – MASTER DATA MANAGEMENT ET DONNEES CLIENTS

Master Data Management et Data QualityLe Master Data Management, c’est la centralisation des données de l’entreprise au sein d’un Data Lake. L’objectif technique est de les rendre homogènes et exploitables en temps réel. On parle alors de données de référence, transverses à tous les métiers, sur lesquelles s’appuient le décisionnel.

De manière implicite, c’est la consolidation de la valeur de l’entreprise. Car tous les jours, elle collecte et génère en masse des données, capital sous-exploité, ou mal exploité.

L’intégrité et l’unification des données par le MDM, couplées à la gouvernance des données, rend l’entreprise plus agile et facilite son développement.

Dans l’absolu, un projet MDM concerne l’ensemble des données de l’entreprise : données clients, produits, fournisseurs, juridiques, employés, …

Mais toutes n’ont pas un même degré de valeur. Aussi, la première étape consiste à définir ce que sont les données de références, patrimoine de l’entreprise.

Parmi ces données de référence, raisonnent comme une évidence les données clients.

MASTER DATA MANAGEMENT & DONNÉES CLIENTS

Par nature généralistes, les solutions MDM manquent trop souvent de maturité pour la donnée client.
Par exemple en n’intégrant pas de référentiel postaux ou de logiciel RNVP permettant de garantir l’intégrité des adresses postales, qui reste encore la meilleure garante de l’unicité client, et qui peut être couplée à d’autres informations (email, tel, date, …).

En effet, il reste encore plus fréquent de changer d’email ou de numéro de téléphone que d’adresse physique… ou d’avoir emails et téléphones secondaires.

Pour les données clients, le MDM s’inscrit dans une logique Référentiel Client Unique.

L’idée est évidemment de gérer l’intégrité structurelle des données dans la base, ainsi que de leur contenu.
Dans un contexte omnicanal, aucun moyen de contact ne doit être délaissé. Email, téléphone, et adresse postale avec un logiciel RNVP homologué par La Poste (à minima).

Le choix des outils est alors crucial car ils seront les garants de données clients de qualité sur lesquels les data scientists s’appuieront pour leur analyses. De fait, tests et POC seront requis pour juger objectivement de la valeur des solutions, bien plus que les discours commerciaux !

Avec une normalisation et correction experte des données, l’unicité sera améliorée très nettement.

De plus, certains logiciels tel que sat.RNVP.Profile apporteront nativement des données socio-démographiques. Cela facilitera la mise en place de typologies clients pour optimiser le parcours client et le ROI de vos actions marketing.

Enfin, cette intégrité doit être préservée. Des solutions préventives DQM doivent être envisagées :

  • Contrôle et correction en temps réel des éléments saisis (email, adresse, téléphone, prénom-nom, …), sur tout les flux entrant
  • Solution préventive contre l’insertion de doublons

L’adresse étant un matériaux vivant, des traitements des déménagés et une actualisation RNVP – dédoublonnage sera nécessaire. La fréquence dépendant du degré d’exigence. Ces solutions peuvent s’envisager On Premise ou en SaaS.

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2017-09-26T12:34:18+00:00