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© Soft Computing – www.softcomputing.com
Référentiel Client Unique, une solution pour
accroître la valeur de vos données.
23 juin 2016
© 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.
© 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
blog.softcomputing.com/
fr.slideshare.net/softcomputing
twitter.com/#!/SoftComputing
linkedin.com/company/soft-computing
facebook.com/softcomputing
softcomputing.com/news/
InformerEcrire Enseigner
© 11
Recruteur de talents
Datascience Projet
TechnologiesDigital
Marketing
CRM
Big Data
100 CDI à pourvoir cette année
Contact : recrutement@softcomputing.com –
http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi
© 12
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
© 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
© 18
EMA SFA CRC …
… qui doivent être collectées, réconciliées et exploitées …
Web analyticsDMP
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
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
© 23
L’unification des données dans un référentiel unique1
L’actualisation des données, grâce à la centralisation des mises à jour2
La fiabilité et la qualité des données3
Le respect des droits et règles de sécurité de l’entreprise ou de la législation4
La mise à disposition des données pour toute l’entreprise5
L’utilisation de technologies communicantes6
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
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
© 28
Sources de données
Usages
L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer
DWHRCU
DMP CRM
Base
étude
Datalake
Analyse
exploratoire /
Datavisualisation
Analytique /
Datamining
Pilotage /
Reporting
Socle
SMSEmail Push mobileGRC
DTM
DTMDTM
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 ? …
Quellegouvernance?
Quelleorganisation?
Front endMoteurs
CIM
Identit
és
client
© 29
Sources de données
Usages
L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer
DWHRCU
DMP CRM
Base
étude
Datalake
Analyse
exploratoire /
Datavisualisation
Analytique /
Datamining
Pilotage /
Reporting
Socle
SMSEmail Push mobileGRC
DTM
DTMDTM
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 endMoteurs
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
© 34
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
© 39
Les 3 principaux dispositifs de RCU
MDM Big Data BDD classique
© 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
RCUCentre 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
…
© 42
Les 3 principaux dispositifs de RCU
MDM Big Data BDD classique
© 43
RCU et BDD classique
Socle de données (Base client 360°)
ReportingGestion 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
© 45
Quelles tendances ?
Référentiel tiers
Vision 360°
Big Data
MobileSocial
Cloud
Real-time
© 46
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
© 47
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
© 48
2 démarches présentées
Le cadrage La mise en œuvre
&
© 49
2 démarches présentées
Le cadrage La mise en œuvre
&
© 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
2 démarches présentées
Le cadrage La mise en œuvre
&
© 52
Déroulement d’un projet
Méthodologie Projet Master Data Management
Lancement
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 DélivrerCadrage 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
Développe
urs
 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
© 54
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
© 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
© 59

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  • 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Référentiel Client Unique, une solution pour accroître la valeur de vos données. 23 juin 2016
  • 2. © 2 Merci de votre présence Yann LEGRAND Senior Manager Pôle Conseil Thierry NAJEAN Manager Pôle Conseil Sandra GOMES Directrice commerciale & Marketing
  • 3. © 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.
  • 4. © 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
  • 6. © 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. © 7 Compétences : un mix unique de compétences pointues Digital Marketing Data Science Project Management Information Technologies
  • 8. © 8 A la carte Think Build Run Délégation Projet Centre de services Digital-Marketing IT AMOA Offre Delivery Clients
  • 9. © 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.
  • 11. © 11 Recruteur de talents Datascience Projet TechnologiesDigital Marketing CRM Big Data 100 CDI à pourvoir cette année Contact : recrutement@softcomputing.com – http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi
  • 12. © 12 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
  • 13. © 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. © 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. © 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. © 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. © 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
  • 18. © 18 EMA SFA CRC … … qui doivent être collectées, réconciliées et exploitées … Web analyticsDMP 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. © 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. © 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. © 21 Des enjeux cruciaux au cœur de l’entreprise Réconciliation Qualité des donnée clients/prospect Partage Disponibilité Règlementaire Efficacité opérationnelle
  • 22. © 22 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
  • 23. © 23 L’unification des données dans un référentiel unique1 L’actualisation des données, grâce à la centralisation des mises à jour2 La fiabilité et la qualité des données3 Le respect des droits et règles de sécurité de l’entreprise ou de la législation4 La mise à disposition des données pour toute l’entreprise5 L’utilisation de technologies communicantes6 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. © 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. © 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. © 26 Principales fonctionnalités d’une solution de gestion de données de référence
  • 27. © 27 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
  • 28. © 28 Sources de données Usages L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer DWHRCU DMP CRM Base étude Datalake Analyse exploratoire / Datavisualisation Analytique / Datamining Pilotage / Reporting Socle SMSEmail Push mobileGRC DTM DTMDTM 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 ? … Quellegouvernance? Quelleorganisation? Front endMoteurs CIM Identit és client
  • 29. © 29 Sources de données Usages L’écosystème CRM : un environnement complexe à gérer DWHRCU DMP CRM Base étude Datalake Analyse exploratoire / Datavisualisation Analytique / Datamining Pilotage / Reporting Socle SMSEmail Push mobileGRC DTM DTMDTM 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 endMoteurs CIM Identit és client
  • 30. © 30 La DMP et le CIM : des solutions de RCU ? CARTOGRAPHIE DES EDITEURS (non exhaustive)
  • 31. © 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. © 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. © 33 Les 3 principaux dispositifs de RCU MDM Big Data BDD classique
  • 34. © 34 Les 3 principaux dispositifs de RCU MDM Big Data BDD classique
  • 35. © 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. © 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. © 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. © 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
  • 39. © 39 Les 3 principaux dispositifs de RCU MDM Big Data BDD classique
  • 40. © 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 RCUCentre 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. © 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 …
  • 42. © 42 Les 3 principaux dispositifs de RCU MDM Big Data BDD classique
  • 43. © 43 RCU et BDD classique Socle de données (Base client 360°) ReportingGestion 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. © 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
  • 45. © 45 Quelles tendances ? Référentiel tiers Vision 360° Big Data MobileSocial Cloud Real-time
  • 46. © 46 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
  • 47. © 47 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
  • 48. © 48 2 démarches présentées Le cadrage La mise en œuvre &
  • 49. © 49 2 démarches présentées Le cadrage La mise en œuvre &
  • 50. © 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. © 51 2 démarches présentées Le cadrage La mise en œuvre &
  • 52. © 52 Déroulement d’un projet Méthodologie Projet Master Data Management Lancement 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 DélivrerCadrage Concevoir Avant projet Audit des sources des données et mise en qualité
  • 53. © 53 Démarche de mise en œuvre en mode agile Mode plateau Scrum master Product owner Data architect Data Steward Data Protection Officer Développe urs  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
  • 54. © 54 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
  • 55. © 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. © 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. © 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. © 58 Soft Computing est à votre service, avec … son expertise technologique sa connaissance des clients son pragmatisme … et vous remercie
  • 59. © 59