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Méridien N’fis »» Réalisé par : EL HAMDI Khaoula ZAIR Chaimae Encadré par : Mr.

Méridien N’fis »» Réalisé par : EL HAMDI Khaoula ZAIR Chaimae Encadré par : Mr. BELMAATI Hicham 2 3 I. Généralités sur le CRM 1. Définition 2. Le CRM : une culture d’entreprise 3. Les phases du CRM 4. Les trois dimensions du CRM. II. Bases données d’informations clients 1. Présentation d'une base de données 2. La constitution d'une base de données 3. L'organisation des informations dans la base de données 4. L'exploitation de la base de données III. Les outils d’informations clients 1. Data Warehouse 2. Data mining 3. OLAP VI. Etude de cas : 1. Hôtel le Méridien N’fis Marrakech 2. Keybook 4 Le CRM est un processus qui consiste à gagner, à conserver, à élargir et à fidéliser une clientèle. Sa stratégie est de placer le client au centre des préoccupations de l’entreprise en instaurant un dialogue, une relation de confiance et un respect mutuel avec les clients. Phase 1: La conquête permanente de nouveaux clients Phase 2: - La fidélisation de ces derniers. Phase 3: - La gestion stratégique du service client : Le CRM opérationnel Le CRM collaboratif Le CRM analytique 1) Définition Communiquer avec les prospects Mémoriser les actions Mesurer les résultats des actions. Les mass médias L'échange ou la location de fichiers-clientèle d'autres entreprises Les sociétés spécialisées dans la location de fichiers Les listes en libre accès Les sources internes à l'entreprise Les sources : Le contenu des fichiers • Les éléments d'identification • Les éléments de segmentation • Les éléments de suivi La notion de table • Exemple d'une table CLIENTS : La notion de clés • La notion de requête: Une requête est une interrogation de la base de données. • Les différentes requêtes - la projection : elle consiste à ne retenir que certains champs d'une table. Elle correspond donc à un découpage vertical d'une table. Exemple : on cherche le nom des clients qui habitent Marseille. • la restriction : elle consiste à sélectionner un ou plusieurs enregistrements d'une table en fonction d'un ou plusieurs critères. • Exemple : Lister le nom des clients occasionnels La jointure : elle consiste à relier deux ou plusieurs tables entre elles grâce à un champ commun. • Exemple : Lister les clients dont le chiffre d'affaires est supérieur à 1 500 EUR. ==> Une base de données est un ensemble d'informations organisées dans des tables qui permettent à une entreprise d'effectuer des actions commerciales. Définition Un data warehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes). L'organisation des données est conçue pour que les personnes intéressées aient accès rapidement et sous forme synthétique à l'information stratégique dont elles ont besoin pour la prise de décision 1. Data 1. Data 1. Data WarehouseWarehouseWarehouse Formes de data warehouse  Datawarehouse : ‹ - Contient les données concernant l’ensemble des composantes de l’organisation ‹ - Plusieurs BD opérationnelles et sources extérieures 1. Data 1. Data 1. Data WarehouseWarehouseWarehouse Formes de data warehouse Data mart - Un sous-ensemble de l’entrepôt global concernant un groupe spécifique d’utilisateurs Ex : datamart concernant les ressources humaines - Peut être dépendant ou non de l’entrepôt de donnés 1. Data 1. Data 1. Data WarehouseWarehouseWarehouse Fonctions de data warehouse  Récupérer des données existants dans différentes BD sources  Stocker les données  Mettre à disposition les données pour : ‹ - Interrogation ‹ - Visualisation ‹ - Analyse 1. Data 1. Data 1. Data WarehouseWarehouseWarehouse Objectifs et traitements de data warehouse •‹ Regrouper, organiser des informations provenant de sources diverses, • Les intégrer et les stocker pour donner à l’utilisateur une vue orientée métier, •Retrouver et analyser l’information facilement et rapidement. 1. Data 1. Data 1. Data WarehouseWarehouseWarehouse Définition Le data mining est l’ensemble des algorithmes et méthodes destinés à l’exploration et l’analyse de grandes bases de données informatiques en vue de détecter dans ces données des règles, des associations, des tendances inconnues, des structures particulières restituant de façon concise l’essentiel de l’information utile et pour l’aide à la décision 222. Data . Data . Data miningminingmining Objectifs Développer des techniques et systèmes efficaces et extensibles  Faciliter l’utilisation des systèmes de DM 222. Data . Data . Data miningminingmining Domaines d’application Définition OLAP est un ensemble de technologies qui, se basant sur une représentation multi-dimensionnelle des données, permet aux analystes et décideurs de traiter leurs données de façon analytique, interactive (sessions), rapide et permettant de voir les données de l'entreprise sous plusieurs angles (dimensions) 333. . . OLAPOLAPOLAP OLAP et Data warehouse OLAP est une technologie d'analyse basée sur des données multidimensionnelles. Les DW sont des structures de données qui archivent les données de toute l'entreprise pour des fins d'analyse. Il est quasi improbable d'avoir un entrepôt de données sans outil d'analyse OLAP. Mais l'un n'est pas l'autre, ils sont complémentaires. 333. . . OLAPOLAPOLAP 277 chambres Au coeur de l’hivernage Situé dans la ville moderne 1. Présentation de l’hôtel1. Présentation de l’hôtel On relève un degré moyen de l’intégration de l’outil informatique, mis à la disposition des commerciaux leur permettant de structurer et de partager les données sur les clients. La stratégie GRC au sein du Méridien Dans le but de connaitre chaque client et de construire avec lui une relation personnelle, l’hôtel doit collecter un certain nombre d’informations concernant sa clientèle, d’où la notion de base de données clients. Référentiel client : La mise en place d’un référentiel au Méridien N’fis permet de disposer d’une banque de données qui centralise les informations relatives aux clients. La veille concurrentielle : -Elle représente un outil d’amélioration des performances de la compagnie et un outil donnant la possibilité de surveiller son environnement afin de détecter rapidement les menaces et saisir les opportunités de développement. Et donc elle aura comme but d’informer le directeur ou le responsable suffisamment tôt en lui Le journal de fonctionnement : -Sur le plan marketing, la vision client est essentiellement orientée vers les axes qui répondent aux questions telles que : -Combien de nouveaux clients l’hôtel attire mensuellement, trimestriellement ou annuellement ? -Quel type de client est le plus fidèle ? -Quel type de client génère plus de chiffre d’affaires ? La segmentation : -L’analyse de la base de données est un élément essentiel lorsqu’il s’agit de construire une stratégie de gestion de la relation client. -A ce jour, la seule façon qui est vraiment efficace pour analyser une base de données est de la segmenter. Etude de cas : Keybook Keybook est un outil CRM (customer relation manager) il permet donc : •D'héberger une base de données (informations pertinentes sur vos clients) • De s'organiser (agenda, tâches, calendrier, courriel) • D'effectuer des activités de marketing direct • De gérer les projets de l'entreprise • D'héberger des documents (accessible partout via WEB) Etude de cas : Keybook Exemple de fiche de contact : 1) Gestion de la relation client : Keybook se spécialise dans la gestion de la relation client. Sa base de données CRM personnalisée et ses outils de marketing direct, comme les campagnes courriels et messages textes (SMS), l’envoi automatique de courriel d’anniversaire et la prospection web, permettent à toutes les catégories d’entreprises d’améliorer sa gestion de la relation client. Etude de cas : Keybook Etude de cas : Keybook 2) Base des données : cueillette et utilisation Les produits et services offerts par Keybook permettent aux entreprises d’entreprendre une saine gestion de leur relation client et de leur marketing web. Au cœur de toutes activités de marketing, il y a une gestion de la base de données et surtout, un équilibre à établir entre la cueillette des données et son utilisation. Etude de cas : Keybook Etude de cas : Keybook 38 Bibliographie : Daniel T.Larose, Des données à la connaissance, une introduction au data mining, Editions Vuibert Informatique, Paris, 2005. Stanley Brown, Customer Relationship Management, La gestion de la relation client, Pearson Education France, 2006. Ed Peelen, Frédéric Jallat, Éric Stevens et Pierre Volle : Gestion de la relation client, 2ème édition, Pearson Education Benelux, Gap, 2006. Sitographie : http://www.ecommercemag.fr/Dossiers/Fichiers-clients-et-bases-de-donnees- 4/Bibliographie-39.htm http://www.keybook.com/videos/marketing-web-marketing-direct-prospection- web/post-225.html http://helpcenter.teamlab.com/fr/gettingstarted/crm.aspx1 http://www.amabis.com/conseil-base-donnees-marketing.php Comment c¸a marche. Datawarehouse et datamart. http ://www.commentcamarche.net/contents/entreprise-/datawarehouse- datamart.php3, Mai 2009. uploads/Management/ crm-et-base-de-donnees.pdf