Cette étude technique décrit comment les entreprises de commerce de détail électronique (B2C) peuvent, grâce à l’intelligence d’affaires et aux données analytiques, tirer parti du pouvoir des données sur les consommateurs afin d’améliorer considérablement leurs activités, leur manière d’établir des relations avec les clients, les services offerts ainsi que la façon dont elles gèrent la concurrence dans le contexte commercial actuel.
Comme de nombreuses grandes entreprises à structure complexe, les banques de détail doivent élucider une énigme; elles possèdent des montagnes de données sur les consommateurs, mais elles ont du mal à les mettre à profit pour améliorer la qualité de leurs relations client. L’avènement récent de nouvelles sources de données massives, comme les médias sociaux, a amplifié aussi bien les possibilités que les défis en matière d’exploitation des données sur les clients.
Ces nouvelles sources de données sont riches en possibilités pour les entreprises, car elles leur permettent d’améliorer leur offre de services et de produits en leur donnant la capacité de les personnaliser en fonction des attitudes et comportements de leurs clients. Ces nouvelles occasions s’accompagnent toutefois de défis accrus. En effet, les enjeux organisationnels, commerciaux et techniques qui en découlent sont souvent d’emblée fort complexes et la situation se corse davantage lorsqu’il faut gérer ces données massives.
Au cours des dernières années, nombre d’entreprises, notamment les banques, ont fait des pas de géant dans la mise en valeur des données sur les consommateurs. CGI a constaté que l’expérience acquise par les banques offrant des services aux consommateurs qui ont tiré leur épingle du jeu est particulièrement pertinente pour l’ensemble du secteur financier ainsi que pour divers autres secteurs d’activité. Plusieurs institutions ont travaillé avec CGI afin de tirer le meilleur parti possible de la foule de renseignements sur les consommateurs dont elles disposaient. Dans chaque cas, nous avons trouvé des façons d’utiliser ces données pour améliorer l’expérience client et les résultats des ventes croisées, de la fidélisation de la clientèle, de la gestion des risques et de la rentabilité globale, tout en veillant à ce que les processus demeurent simples et précis.
