Exploitez les retourspour nettoyer et enrichir votre baseau fil de l'eau

Aidez les utilisateurs àcomprendre les donnéesgrâce à des interfacesgraphiques et de la dataviz

Respectez les bestpractices qui ontfait leurs preuves

Sélectionnezuniquement lesdonnées utiles

Avant de grimper,il faut analyser lesdonnées sourcesen profondeur

Référentiels externes(points de contacts,socio-démo, typologies...)

Nettoyez régulièrementvotre base

Contrôle de lacohérence technique

Contrôle de lacohérence métier

Nettoyage(problèmesd’encodage,

espaces inutiles,etc.)

Scoringprénom

Traitement syntaxiqueemails & téléphone

Mise à la norme postaledes adresses et géocodage

Déduplicationà l’individu

Création d’un enregistrement maitre(« la » vision 360°)

Déduplicationau foyer

Calcul des agrégats(CA total, scores , segments...)

Enrichissements

Reporting deData Quality

Interface de compréhensionet de gestion des données

Purge

EXPORTSvers des solutionsde valorisation

des données

DMP Publicitaire Personnalisation web

Marketing Relationnel

Connaissance Client

REJETSRECYCLAGE

À la benne(et sans regret !)IMPORTS

Surveillez vosimports commedu lait sur le feu

Optimisez l’ergonomie et les contrôles lors de la production des données (saisie, tag, calculs…)

Traitez les rejetsdes profils VIP

Trouvez le bon équilibrepour rejeter la bad data

Paramétrez votresolution dedéduplication enfonction devos données

Vos référentiels (catalogue,points de vente, taux de clic, taux de opt’in etc.)

La Data Qualityest un long chemin

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Marketing !

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