Contexte
Une ETI Française de Conseil se lance dans un gros investissement digital et équipe ses commerciaux français et ses filiales européennes de Microsoft Dynamics.
Se posent alors d'importants enjeux de normalisation et de standardisation des Data. La réflexion sur des process de création de prospects et clients depuis le nouvel environnement CRM, tout en prenant en compte les besoins utilisateurs qui souhaitent bénéficier d'informations spécifiques sur la solvabilité du prospect ou client, l'appartenance d'un prospect ou client à un groupe...
De disposer d'in-puts sur des leads contenus dans le CRM ainsi que la qualification des contacts identifiés.
Enjeux
Trouver un prestataire permettant d’accompagner le projet de A à Z, tout en proposant une prestation de data cleaning des données France et Europe mais également de proposer une application intégrée à Microsoft Dynamics 365 répondant aux différents besoins d’alimentation.
Objectifs atteints
Les données du CRM ont été chargées via l'application smart date & smart prediction ES Connect :
-Elle garantissent la véracité et la fiabilité du CRM
-Des data spécifiques ont été mises en places pour répondre aux besoins clients (données financières, liens financiers pour approche comptes clés ...)
-Chaque commercial reçoit régulièrement une liste de Sparks ( Prospects ) ciblés , actualisé à partir de laquelle il peut récupérer l'email et le téléphone portable des contacts des entreprises identifiées et ciblées.
Début du projet
Secteur du client
La solution adoptée
Les grandes étapes du projet
Un premier atelier de cadrage a permis de centraliser et définir les différents paramètres du projet avec tous les interlocuteurs concernés : cibles, données indispensables pour l'intégration, variables à utiliser pour le cleaning et définition du matching des champs pour le CRM.
La détermination des data indispensables à la gestion de la relation client interne fut le préalable à ce projet. Avec notre client nous avons identifié les data suivantes : adresses, contacts, chiffre d'affaires de l'entreprise, secteur d'activité, contacts, scoring...
Bien évidement, ce travail a été dupliqué pour les cibles identifiées comme prospects en prenant en compte les besoins des opérationnels en force de vente.
Qualification du référentiel avec données financières et groupes d'appartenance de chaque entité de la base prospects et clients.
Pour certains comptes, recherche et saisie de liens financiers et enrichissement des bénéficiaires effectifs.
Identification et création de deux data sets spécifiques : un pour les entreprises françaises et l’autre pour les entreprises étrangères qui seront la source pour alimenter le CRM.
La base de prospects issue du CRM a été uniformisée avec les mêmes données que la base clients. Pour améliorer la connaissance des groupes au sein du CRM, les entités appartenant au même groupe qu'un client ont été créés en tant que prospect.
Les 2 bases de données ont été intégrées par fichier dans le CRM en tant que nouveau référentiel.
L'intégrateur développe l'interface utilisateur et les règles de mise à jour des données en fonction des champs laissés à la main ou non des commerciaux/collaborateurs.
Définition des cibles des commerciaux ( Géographiques , taille , profil…)
Définition des signaux d’affaires intéressants
Définition des cibles de contacts intéressants
Déploiement du volet Lead Gen
Replay de notre webinar présentant ES Connect - Smart Data & Smart Prediction
Sources de data
Dans la réalisation de la mission
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