icon-sm-paper-planeAcheminer et certifier les flux de données

Tous types de flux

« Certes tous types de flux c’est une bonne chose mais je ne veux pas être perdu pour autant. »

Diversité des données

« La diversité des données est une condition au succès des campagnes marketing. C’est donc un enjeu de pouvoir la garantir. »

Traitement des données

« Le traitement des données est la clef de voute d’une base exploitable car certifiée. C’est une garantie de pérennité »

icon-sm-finger-printTraiter la qualité de la donnée

Dédupliquer

« J’ai plusieurs sources de données, et donc de nombreux doublons dans ma base. Je ne voudrais voir mon client qu’une seule fois… »

Analyser

« J’ai beaucoup de PND/Hardbounces. Optimiser mes campagnes et pérenniser ma base sont deux sujets à traiter en priorité. »

Maintenir

« Je ne fais que 2 traitements déménagés par an. L’idéal serait un traitement qualité de mes données en continu. »

icon-sm-toolsModifier les data

Identifier

« Avoir des statistiques et des segmentations marché fiables est une quête perpétuelle à mon poste. »

Assembler

« Être capable d’identifier plusieurs actions menées par un même client et de pouvoir les consolider autour de lui est ce qui me différenciera de mes concurrents. »

Partager

« Le cycle de vie de nos clients concerne toute l’entreprise et donne les moyens à chaque service de délivrer un service client à la hauteur des plus belles théories marketing. »

icon-sm-targetOrchestrer et cibler les campagnes

Composer

« L’information précise et certifiée des produits appréciés par nos clients et des profils appétents à mes offres me fait opérer dans le réel et non dans le prédictif »

Associer

« Le deep learning* m’offre la capacité d’associer correctement et intelligemment les instants de vie de mes clients avec leurs besoins. »

Inviter

« La pression marketing mal ou non gérée est ce qui abîme notre métier. Il devient vital d’avoir des alternatives de communication aux envois d’emails en masse. »
* Le deep learning est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. (Source Wikipédia)
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