VOS ENJEUX
Gérer efficacement votre data BtoB...
Alimenter et créer des bases de données sectorisées et répondre aux problématiques de connaissance client, prospection et data management sont les enjeux actuels des directions commerciales et marketing du BtoB. Elles doivent aujourd’hui :
– Veiller et rester informées sur les événements de leurs marchés
– Fidéliser par une meilleure connaissance client et un marketing personnalisé
– Prospecter et contacter de nouveaux leads BtoB qualifiés
– Simplifier la gestion des données sur les clients et prospects dans leurs systèmes internes (CRM, DMP…)
Notre offre
Les atouts de notre offre
20
experts d'Ellisphere dédiés à la data marketing pour vous accompagner
+1000
clients font confiance à notre expertise pour développer leur chiffre d'affaires
SUR MESURE
L’expertise d’Ellisphere au service de vos besoins
COMPLETE
Un catalogue de données pouvant répondre à tous vos enjeux
INNOVATION
API, Dataviz... Des scores dédiés développés par nos data scientists
COMPLÉMENTARITÉ
Une approche historique complémentaire de la gestion des risques
Nos solutions
Bienvenue dans l’univers des Datalistes, appréciez toutes nos solutions dédiées à la data marketing, pensées par nos experts pour répondre à vos enjeux.
CONNECTEUR CRM
Initialisation ou mise à jour des données de vos applications internes grâce à nos connecteurs CRM
Analytics by Ellisphere
Enrichissement de votre référentiel data et restitution sous le format de votre choix
ENRICHISSEMENT DATA
Accompagnement dans le traitement de votre référentiel afin d’améliorer la qualité de vos données
NOTRE ACCOMPAGNEMENT
… grâce à l’expertise d'Ellisphere
À l’appui de leur panel de solutions, les experts d’Ellisphere vous accompagnent dans l’exploitation et la valorisation de votre patrimoine de données pour améliorer votre développement commercial et vos actions marketing grâce à une meilleure connaissance de vos relations d’affaires.
EXPERTISE
Une équipe spécialisée, pluridisciplinaire et expérimentée dans l’univers de la data BtoB.
DONNÉES
Une approche qui s’appuie sur une stratégie d’innovation et un référentiel de données multi-source.
Le data marketing, ou data-driven marketing, désigne le marketing fondé sur l’utilisation des données. Il représente une part de plus en plus importante des actions marketing, dans le contexte de digitalisation des métiers du marketing qui induit une collecte de masses de données de plus en plus importantes.
La data marketing regroupe l’ensemble des informations dont un directeur marketing ou commercial a besoin pour améliorer la performance de son plan d’actions. Il s’agit de l’ensemble de données internes et/ou externes qui va lui permettre :
- De préciser sa veille : détecter des signaux sur son marché, être alerté des événements sur ses concurrents
- D’avoir suffisamment d’informations sur ses clients pour développer sa relation d’affaires avec eux
- D’améliorer la performance de ses campagnes par un ciblage plus précis grâce à la multiplicité des sources
En premier lieu, il faut s’assurer que sa data est à jour et suffisamment complète pour un bon suivi client. Il est indispensable qu’elle soit de qualité et exploitable facilement. A cette fin, auditer, puis si besoin, nettoyer, et actualiser son référentiel data sont des préalables nécessaires.
Une fois ces premières étapes réalisées, tout devient envisageable pour enrichir sa base clients en données pertinentes afin de mettre en place une veille commerciale, une segmentation ou simplement de s’assurer de la fraîcheur des informations dans ses outils.
Enfin, il s’agit d’exploiter ses données pour mettre en place des déclencheurs de campagnes, pour déterminer des profils d’appétence, pour projeter ses cibles sur une base prospects. La réalisation de la phase d’exploitation dépendra évidemment beaucoup des technologies utilisées par l’équipe marketing ou commercial : CRM, Business Intelligence, DMP…
Aujourd’hui, le principal objectif de l’Intelligence Artificielle (IA) consiste à anticiper le comportement d’un client ou d’un prospect. En BtoB, l’IA va permettre d’attribuer une probabilité au fait qu’un événement survienne pour une entreprise.
Pour un client, l’IA pourra, par exemple, mesurer les « chances » qu’un client élargisse son panier ou résilie son contrat.  Pour un prospect, les études viseront essentiellement à mesurer la probabilité d’adhésion, d’appétence à une offre ou à un produit.
Les statistiques permettent depuis longtemps de réaliser ce type d’études. La grande différence réside aujourd’hui dans la capacité d’absorption de data, de variables par des modèles. Des données en quantité et en qualité suffisantes permettent d’améliorer la précision de la prévision.
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