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DossierFichiers clients et bases de données

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1 - Vocabulaire de la base de données et de la gestion de fichiers clients

Fichier, base de données, Data mining, déduplication, nettoyage de fichier, scoring, segmentation, autant de mots qui appartiennent à l'univers de la collecte et la gestion d'information sur les clients et prospects.

Fichier

Compilation ordonnée d'informations sur les clients et/ou les consommateurs (actuels et/ou potentiels) de l'entreprise. On lui substitue aujourd'hui le terme de « base de données » dès lors que les fichiers sont la plupart du temps gérés sur des systèmes informatiques, pour une plus grande automatisation et une meilleure efficacité (voir check list page suivante). Les fichiers ainsi que les traitements informatiques qui en résultent doivent respecter les dispositions de la loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés de même que celles de la convention du 28 janvier 1981 du Conseil de l'Europe. Dans son article 1er la loi du 6 janvier 1978 précise que : « L'informatique doit être au service de chaque citoyen. Son développement doit s'opérer dans le cadre de la coopération internationale. Elle ne doit porter atteinte ni à l'identité humaine, ni aux droits de l'homme, ni à la vie privée, ni aux libertés individuelles ou publiques. » Un fichier ne comporte d'intérêt d'un point de vue marketing que s'il est mis à jour régulièrement.

Base de données

Regroupement organisé de toutes les données recueillies, calculées ou extrapolées sur un client ou un prospect. Une information appropriée du client ou du prospect sur les données le concernant doit être réalisée conformément à la Loi sur l'Informatique et les Libertés. La gestion des BDD peut obéir à différentes logiques selon les besoins des utilisateurs.

Data mining

Littéralement : extraction de données. Analyse des grandes quantités d'informations stockées dans des mégabases ou des entrepôts de données (warehouse) informatiques. « Le datamining est un processus qui applique les techniques de l'intelligence artificielle dans le but de découvrir des modèles au sein des données, et il est reconnu pour être particulièrement puissant pour identifier les clients qui partagent les mêmes caractéristiques » spécifie Seán Kelly. Elle nécessite de très puissants systèmes informatiques, généralement multiprocesseurs, de manière à autoriser tous les calculs, filtres, synthèses et interprétations possibles. « La DM est souvent critiquée par les chercheurs académiques parce que les praticiens ont tendance à utiliser ces techniques comme des “boîtes noires”. Les outils d'extraction de données génèrent des résultats tout en donnant peu d'informations sur la façon dont ceux-ci sont obtenus et sur leur robustesse » observent Andrew Ainslie et Xavier Drèze.

Déduplication

Action qui consiste, le plus souvent à l'aide de logiciels spécialisés, soit à ôter les doublons internes d'un fichier, soit à comparer deux ou plusieurs fichiers entre eux. Cette déduplication est le plus souvent réalisée après extraction d'un matchcode à partir de chaque combinaison nom-adresse contenue dans les fichiers en question.

Nettoyage de fichier

Terme général regroupant l'ensemble des opérations visant à mettre à jour un fichier : des adresses NPAI/PSA, des changements d'adresses, des modifications géographiques diverses, des modifications postales diverses, de certaines caractéristiques client... Ces mises à jour, fondamentales peuvent être facilitées par le recours à certains référentiels adresses.

Scoring

Technique d'évaluation d'un prospect à l'aide de scores. Cette méthode est utilisée en particulier en marketing direct, pour déterminer la valeur des différents clients contenus dans un fichier. Les critères retenus seront par exemple : la réponse au mailing, le nombre de relan- ces, le nombre de commandes passées, le montant moyen d'une commande, les modalités et les délais de paiement, la sensibilité aux promotions... L'arrêté du 18 février 1987 relatif à l'enrichissement du vocabulaire économique et financier recommande l'utilisation des termes « scorage » ou « évaluation par score ».

Segmentation a priori

Technique de segmentation qui consiste à choisir a priori le ou les critères utilisés pour répartir les éléments d'une population en groupes homogènes. Ces critères découlent d'un jugement préalable de l'analyste quant à leur pertinence ; les variables explicatives les plus discriminantes étant recherchées a posteriori. « Ce ne sont pas les fabricants qui créent la segmentation des marchés ; tout au plus peuvent-ils l'infléchir. C'est la différenciation du produit qui est subordonnée à la segmentation du marché et non l'inverse » observent Christian Dussart et Jean-Pierre Bayard.

Segmentation a posteriori (ou segmentation post-hoc)

Technique de segmentation qui considère les comportements de consommation passés des individus pour les regrouper en ensembles homogènes.

Coordonné par Christophe Moëc

Eloïse Cohen,<br/>rédactrice en chef Eloïse Cohen,
rédactrice en chef

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