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Profil du client

Pitney Bowes

  • Une société cotée en bourse oeuvrant dans le domaine de la technologie et dont le chiffre d’affaires atteint 3,8 milliards de dollars US
  • Elle offre des solutions et produits innovants qui facilitent le commerce dans les domaines de la gestion de l’information sur les clients, les renseignements sur l’emplacement, l’engagement des clients, l’expédition, les envois postaux et le commerce électronique mondial
  • Plus de 1,5 millions de clients dans près de 100 pays dans le monde

La haute direction procède au nettoyage des données

Lors d’une réunion récente de la haute direction, les dirigeants de Pitney ont décidé qu’ils souhaitaient mieux comprendre leurs interactions avec les clients afin d’améliorer les relations. Pour ce faire, les dirigeants ont décidé de s’adresser personnellement à jusqu’à cinq de leurs principaux clients. Chaque dirigeant a obtenu une liste de cinq personnes-ressources du système de gestion des relations-clients de Pitney Bowes et a commencé à leur téléphoner.

C’est à ce moment que les problèmes commencèrent.

Le défi commercial

Les dirigeants de Pitney Bowes réalisèrent que, à l’intérieur de n’importe quelle liste de cinq personnes-ressources, trois ou quatre comportaient de l’information non valide. Le numéro de téléphone était manquant. L’adresse électronique ou municipale était erronée. La personne-contact avait quitté l’entreprise du client.

Durant la décennie précédant la réunion des dirigeants, Pitney Bowes fit l’acquisition de 93 nouveaux clients comportant des systèmes de données et des standards disparates. Puisque durant une période suivant l’acquisition, chacune de ces entreprises avait continué de gérer ses clients de façon indépendante, un nombre significatif d’enregistrements en double ont été produits. À l’instar de nombreuses multinationales ayant un historique d’acquisition, Pitney Bowes était prête à effectuer un rapprochement des données. Les dirigeants savaient que le processus de rapprochement des données permettrait d’améliorer la qualité des données et les communications avec les clients.

L’équipe des TI de Pitney Bowes entrepris immédiatement de travailler avec l’entreprise afin d’élaborer et mettre sur pied un projet de qualité des données à vue unique. La charte du projet visait à nettoyer les adresses et les doubles de données des comptes stockés dans Salesforce.com et utilisés par les ventes, le centre d’appels et la division des services. Suite à la mise sur pied, le projet permettrait à Pitney Bowes de relever les défis suivants :

  • vues incomplètes des clients
  • inefficacités de la gestion des comptes
  • planification et prévision des limites

La solution

Pitney Bowes procéda à la conception d’un processus en deux parties pour l’implantation d’un projet de qualité des données en une vue unique. D’abord, l’entreprise maintiendrait ses efforts de migration de toutes les données de gestion des relations-clients vers le nuage Salesforce.com. Les sources de données à migrer comprenaient des quantités massives de données stockées dans les applications Siebel d’entreprises acquises récemment jusqu’aux feuilles de calcul Excel de ventes que les représentants utilisaient pour garder la trace de leurs clients et prospects.

Ensuite, Pitney Bowes déploierait sa plateforme de gestion de l’information-clients Spectrum™ afin de vérifier et dédupliquer les données au cours du processus de migration. Cette solution conviviale procure une intégration des données, la standardisation des adresses, la validation des adresses et les capacités de géocodification. Elle permet l’analyse, le nettoyage, l’assortiment et la déduplication des données. Elle peut aussi aider à créer et à mettre à jour les clés des clients, à extraire les données démographiques et à gérer l’information sur les relations clients-produits.

Krishna Shah, directeur principal de la Gestion de l’information entreprise chez Pitney Bowes s’exprime ainsi : « Nous cherchions à compiler tous les aspects de l’expérience-client en une vue unique du client, afin que les employés de Pitney Bowes puissent voir l’historique complet de l’entreprise avec le client, notamment chaque interaction du client avec nous, en un seul endroit. Nous voulions être en mesure d’optimiser cette information aux fins d’analyses prévisionnelles et des tendances. »

« Nous avons décidé de commencer par les fruits sur les branches les plus basses : le nettoyage, la validation et la déduplication de l’information existante. De plus, de nombreux renseignements d’entreprises que nous avions acquis se retrouvaient dans le système Salesforce.com « tels quels », alors nous devions nettoyer cette
information. »

Le processus de standardisation, de validation et de déduplication a débuté par le passage de toutes les données de la gestion des relations-clients dans le module universel d’adresses Spectrum qui permet d’aligner l’information avec les standards des services nationaux de la poste partout dans le monde. À titre d’exemple, une adresse aux États-Unis enregistrée comme 42 Oakdale Street et 42 Oak Dale St. serait standardisée d’après les spécifications des services postaux des États-Unis comme 42 Oakdale St.

Un partenariat pour l’optimisation des données

Afin de créer une vue unique encore plus intégrée de ses relations avec les clients, Pitney Bowes procéda alors à une comparaison de ces adresses standardisées avec WorldBase de Dun & Bradstreet, une base de données globale de plus de 137 millions d’enregistrements. Lorsqu’on trouvait un appariement, Spectrum aidait à ajouter le système de numérotation universel de données de Dun & Bradstreet, également connu sous l’appellation D&B® D-U-N-S Number®, à l’enregistrement Salesforce.com. L’ajout du numéro D-U-N-S de D&B, un identificateur unique, est très précieux pour deux raisons. Pour la première, le numéro D-U-N-S était utilisé pour l’identification de comptes en double dans la base de données de Salesforce.com. La seconde, Pitney Bowes pouvait enrichir ses renseignements de comptes actuels dans Salesforce.com avec les données démographiques de Dun & Bradstreet. Ces données démographiques incluent de l’information sur l’industrie, le revenu de l’entreprise et le nombre d’employés.

Les enregistrements en double, ainsi que ceux sans aucune validité sont demeurés même après la standardisation. À titre d’exemple, Pitney Bowes compte environ 1,7 million de clients aux États-Unis, mais environ deux millions d’enregistrements de clients. En Europe, là où Pitney Bowes dénombre près de 300 000 comptes, l’entreprise enregistrait 2,7 millions d’enregistrements. Bien que certains de ces enregistrements supplémentaires sont précieux car ils contiennent de l’information sur les prospects, plutôt que sur les clients actuels, la plupart sont des doubles ou inutiles; des enregistrements sur des entreprises ayant cessé leurs activités ou qui n’auront jamais besoin des produits ou services de Pitney Bowes.

Le module du processus de qualité des données Spectrum fut alors déployé pour la déduplication des enregistrements de comptes dans Salesforce.com, et l’établissement d’un processus en lot pour le nettoyage, la mise à jour et la déduplication d’enregistrements nouvellement créés ou modifiés. Afin de dédupliquer l’information, Spectrum attribua des « codes de confiance » aux données, assortis au Processus Spectrum d’assortiment du module universel d’adresses et au processus d’assortiment de Dun & Bradstreet. Les enregistrements ayant un code de confiance élevé étaient automatiquement mis à jour dans Salesforce.com grâce au processus en lot. Les codes de confiance de niveau moyen passaient par un processus « Examen du gardien des données » par lequel les utilisateurs peuvent étudier un enregistrement et prendre une décision quant à sa mise à jour, à l’aide de nouvelles informations. Les enregistrements ayant un code de confiance faible ne sont pas mis à jour.

Les avantages

Amy Collins, directrice du soutien et de la gouvernance d’entreprise, était la cliente à l’interne pour ce projet. Suite aux efforts de nettoyage des données de l’entreprise, elle se sent plus en confiance face à la capacité de Pitney Bowes d’obtenir une vue d’ensemble claire des clients et, par conséquent, en ses capacités de mieux servir les clients actuels et de cibler les bons prospects grâce à des offres appropriées au moment approprié. Pitney Bowes peut également mieux jouer son rôle de société intégrée mondialement grâce à de l’information maintenant accessible et pouvant être partagée dans toutes les divisions et régions de l’entreprise. Par exemple, les équipes de ventes représentant des gammes de produits différentes, dans des régions différentes, peuvent désormais accéder à la même information-client.

Les statistiques du projet sont impressionnantes. Amy Collins rapporte que le jour suivant le lancement du projet, Spectrum a identifié 102 000 duplications possibles. Pitney Bowes a été en mesure d’attribuer 827 000 nouveaux numéros D-U-N-S à des comptes, un nombre qui continue d’augmenter. La société a identifié 177 000 clients et prospects supplémentaires auxquels elle avait attribué des numéros D-U-N-S incorrects précédemment, et a pu les apparier aux numéros D-U-N-S appropriés.

Peu après le lancement, Pitney Bowes a également appris que Spectrum avait été en mesure de standardiser 92 pour cent de toutes les adresses aux États-Unis, selon les spécifications des bureaux de poste des États-Unis, et 65 pour cent des adresses européennes aux normes des services postaux de ces pays.

Pour terminer, la société prévoit tirer des avantages considérables du projet de qualité des données en une vue unique. Par exemple, le marketing profite déjà des vues améliorées des clients afin de mieux comprendre les interactions entre les clients et Pitney Bowes, et de rehausser les efforts de marketing.

Amy Collins a confiée que, si l’on s’appuie sur le succès de ce projet, Pitney Bowes utilisera davantage Spectrum afin de valider et intégrer les données hébergées sur d’autres systèmes, notamment sur les applications SAP.

Elle conclut ainsi : « La qualité de nos données façonne les impressions des clients envers votre organisation. Ce projet a livré des données d’une qualité supérieure à celle que nous avions espérée. Grâce à ces données standardisées et validées, nous pourrons glaner des vues plus complètes de clients aux fins d’analyses prévisionnelles et de tendances, améliorer l’efficacité dans l’ensemble de l’organisation, ainsi que la satisfaction de la clientèle. »