Marketing et ventes
Améliorer la conversion des clients grâce à une feuille de route définie en matière de données dans le secteur bancaire
Les lacunes en matière de saisie, de documentation et de transformation des données peuvent rapidement se transformer en problèmes importants de qualité des données, entravant ainsi la prise de décisions stratégiques. Une grande banque s'est trouvée confrontée à cette réalité, ne sachant pas comment prioriser les initiatives en matière de données ou comment exploiter efficacement ses vastes données commerciales pour élargir sa base de clients grâce à de nombreux partenariats. Reconnaissant le besoin de conseils d'experts, ils ont demandé à Agilytic de développer une feuille de route claire sur les données, qui pourrait consolider les besoins des différents départements, atténuer les frustrations opérationnelles, et finalement exécuter leur vision axée sur les données.
Contexte et objectifs
Les lacunes dans la saisie, la documentation et la transformation des données peuvent, à terme, se transformer en un grave problème de qualité des données.
Une grande banque cherchait à mieux comprendre comment prioriser les projets de données ou comment utiliser à son avantage une grande quantité de données commerciales. Elle a finalement identifié le besoin de s'associer à un expert en gestion de données.
Avec un grand nombre de partenariats, la banque cherchait à développer sa base de clients. Nous avons entrepris d'établir une feuille de route pour les données afin de répondre aux besoins de chaque département, d'atténuer leurs frustrations et de mettre en œuvre leur vision.
Approche
Dans un premier temps, les experts d'Agilyticont rencontré les principaux acteurs de la banque dans dix départements. Cela a permis d'évaluer et d'identifier les besoins les plus importants.
Cette réunion s'est achevée par la présentation des points de vue des équipes du marketing, de la finance, des relations avec la clientèle, de l'informatique, des ventes et de l'après-vente, afin de voir comment nous pouvions développer et exploiter une image complète des données commerciales dans la feuille de route des données. Ensuite, nous avons consolidé les besoins et itéré différentes versions de la feuille de route des données avec le responsable du modèle de données de la banque.
Nous avons ensuite consolidé tous les besoins en données recueillis lors des entretiens dans un document Excel, avant de regrouper et de hiérarchiser ces demandes en fonction de l'impact immédiat qu'elles pourraient avoir sur la conversion des coopérateurs en clients.
Enfin, nous avons identifié trois rapports à traiter en priorité dans le cadre de cette infrastructure de données à court terme. Nous avons proposé une architecture de données pour répondre aux besoins de la banque et soutenir les exigences futures en matière de rapports.
Résultats
En seulement 20 jours, la banque a constaté une amélioration considérable de son approche et de la hiérarchisation de ses projets de données depuis qu'elle a adopté les idées de la feuille de route.
La situation actuelle en matière de gestion des données est désormais claire. Grâce à cette vision globale, des projets concrets peuvent être lancés avec une estimation précise de l'impact et des efforts requis, ce qui permet aux équipes du client d'économiser d'innombrables heures de planification en amont de chaque projet.
Pour préserver la confidentialité, nous pouvons modifier certains détails dans nos études de cas.