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MARKETING

Le marketing, parfois traduit en mercatique, est une discipline de la gestion qui cherche à déterminer les offres de biens, de services ou d'idées en fonction des attitudes et de la motivation des consommateurs, du public ou de la société en général. Il favorise leur commercialisation (ou leur diffusion pour des activités non lucratives). Il comporte un ensemble de méthodes et de moyens dont dispose une organisation pour s'adapter aux publics auxquels elle s'intéresse, leur offrir des satisfactions si possible répétitives et durables. Il suscite donc par son aspect créatif des innovations sources de croissance d'activité. Ainsi l'ensemble des actions menées par l'organisation peut prévoir, influencer et satisfaire les besoins du consommateur et adapter ses produits ainsi que sa politique commerciale aux besoins cernés.


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Gérer rigoureusement un fichier



On estime en moyenne que 15 A  25 % des informations contenues dans un fichier éluent chaque année. Pour éviter la dépréciation rapide de cet outil, il convient de disposer au sein de son entreprise d'une charte d'entretien du fichier.


L'entretien repose sur un certain nombre de tests de qualité qui sont les mASmes que ceux qui ont servi A  tester les sources. C'est en mesurant régulièrement les taux de retour des mailings qu'on pourra s'assurer que la mise A  jour s'effectue dans de bonnes conditions. Pour les mailings clients et prospects, il est impératif d'employer des enveloppes A  en-tASte et de faire un A  deux tests par an, ne serait-ce qu'au moment des voux du Nouvel An.
Sur un fichier possédé en propre, la cote d'alerte du NPAI est atteinte lorsque celui-ci excède I %. Cela signifie que 1 % des clients ont changé d'adresse sans juger bon d'en informer l'entreprise.
Sur un fichier clients et prospects, ce taux ne devra pas dépasser 5 %, A  moins qu'il ne soit constitué que de petites et de micro-sociétés (inférieures A  5 salariés). Ce taux est un bon instrument de vérification du travail effectué par l'équipe de vente. C'est elle, en effet, qui devra, avec l'appui des opérations de marketing direct, assurer le plus gros travail de mise A  jour.
» Accroitre la fraicheur des fichiers : la durée de vie d'une adresse est courte : un fichier d'étudiants se périme en un an, un fichier de cadres en cinq ans. Si l'on ne met pas le fichier A  jour, sa qualité se dégrade rapidement. Si la - fraicheur - des adresses d'un fichier d'abonnés loué A  un éditeur est, par hypothèse, quasi parfaite, il peut en AStre autrement des fichiers de compilation. Les adresses caduques peuvent dépasser 70 % sur des fichiers d'anciens élèves.
La plupart des loueurs exploitent les retours postaux (NPAI), l'enquASte téléphonique et bien entendu les données d'actualité pour maintenir la qualité de leur fichier au-dessus d'un taux de 5 % d'erreurs.
Ensuite, que us le confiiez A  un prestataire ou que us acquerriez le sair-faire en interne, il conviendra de sair :


» diminuer les erreurs de saisies.

» normaliser s adresses,


» dédoublonner.

Analysons en détail chacune de ces phases.

» Saisissez correctement s données
La première question A  laquelle il convient de répondre lors de la constitution d'un fichier est : est-il important de disposer d'une saisie - riche - ou - pauvre - de mes données ? La saisie riche est constituée de majuscules et minuscules, la saisie pauvre, seulement de majuscules.
Le choix dépend de la destination du fichier et de l'importance de la personnalisation. Le coût d'une saisie riche, si elle est visuellement satisfaisante, est d'un coût presque deux fois supérieur A  celui d'une saisie pauvre. La saisie riche n'est intéressante que pour les petites éditions sur traitement de texte ou pour de grosses éditions effectuées sur des imprimantes A  laser ou A  jet d'encre.
Une fois saisi, il conviendra d'intégrer progressivement dans tre fichier des outils de correction des erreurs de saisie. Il suffit pour cela d'inclure dans tre système informatique des les de normalisation de la saisie (ir ci-dessous).
Ces les peuvent soit fonctionner en temps réel soit en - batch - (lancement d'un programme) sur l'ensemble des données saisies chaque jour ou chaque semaine.

» Normalisez s adresses
Le schéma ci-dessous illustre le rôle de trois exemples de le de normalisation :
Adresse avant normalisation


Madame Pierre Dupont 5 Pic Bonsergant 75000 Paris



La le des prénoms :

Identifie que le prénom Pierre est incompatible avec le sexe féminin


Les les do données postales

Identifient les fautes d'orthographe dans le nom de la ie (Bonsergant) et permettent d'affecter un code postal exact a la -place Bonsergent-


Adresse après normal isarion

Monsieur Pierre Dupont 5 place Jacques Bonsergent 75010 Paris


Table des types de ie

normalisant et si nécessaire abrégant la saisie des types de ie (avenue -> av. Boulevard -> Bd.etc.)

» La le des prénoms évite les erreurs de saisie si le nom n'est pas inscrit dans la le.
» La le des types de ies permet d'éviter une saisie multiple (Boulevard. Bd, Bld, etc.) pour le mASme type de ies.
» La le de données postales permet de corriger et de condenser la quasi-totalité des informations non nominatives d'une adresse (code postal, nom de la commune, nom de la rue). Ces fichiers sont fournis par les postes franA§aises, suisses et belges.

» Dédoublonnez tre fichier
Les doublons (noms en double dans un fichier) peuvent AStre nombreux dans les fichiers. Il existe des méthodes informatiques (match-code, analyse des phonèmes) qui permettent de les réduire. Les résultats atteignent fréquemment 25 % de duplication sur des fichiers grand public.
La méthode la plus efficace pour dédoublonner s fichiers consiste A  le restructurer afin d'obtenir des adresses correctement orthographiées.
Le schéma ci-dessous explique comment un doublon peut AStre identifié entre deux adresses différemment orthographiées après saisies


» Définissez tre taux - d'overkill -

Mais il ne suffit pas de corriger s adresses avec des les de restructurations, ensuite il faudra que us arbitriiez us-mASme les règles qui régentent l'élimination de s présomptions de doublons.
Sur l'exemple ci-dessus on it qu'en effet après correction des adresses la machine n'est pas en mesure de considérer qu'il y a stricte égalité. Ainsi peut-on considérer madame P. Dupont soit comme l'épouse de monsieur Pierre Dupont (qui ligure également dans tre fichier) soit comme une autre cliente habitant dans le mASme immeuble (madame Pauline ou Pierrette Dupont par exemple).
Deux cas sont alors possibles :
» Si us ne prenez pas le risque de supprimer Madame P. Dupont de tre fichier, considérant qu'il peut s'agir d'une seconde cliente, us faites de l'underkill.
C'est-A -dire que us gérez tre duplication au minimum de ses possibilités pour n'exclure personne au risque bien évidemment d'enyer deux messages A  la mASme personne.
» Si us prenez le risque de supprimer Madame P. Dupont de tre fichier, considérant qu'il s'agit du mASme client, us faites de l'overkill. C'est-A -dire que us gérez tre duplication au maximum de ses possibilités pour éviter les doublons en prenant le risque d'éliminer deux clients différents.
A us de bien définir s règles de déduplication en fonction des spécificités de tre entreprise.





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