Decideo - Actualités sur le Big Data, Business Intelligence, Data Science

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


Kering choisit la plateforme technologique Spectrum de Pitney Bowes pour optimiser la gestion des données clients


Rédigé par Communiqué de Pitney Bowes le 3 Février 2015

Spectrum permettra à Kering d’établir un système de gestion centralisé des données clients de 120 pays tout en maintenant l'autonomie complète des marques du Groupe



Pitney Bowes [NYSE: PBI] a annoncé aujourd'hui que Kering, un leader mondial dans les vêtements et accessoires, a choisi la plateforme technologique Spectrum de Pitney Bowes pour optimiser la gestion de ses informations clients. La qualité de la solution de gestion des données de Pitney Bowes permettra à Kering de mettre en place un système de gestion centralisée de la Relation Client (CRM) au niveau mondial tout en permettant de maintenir l'indépendance du portefeuille de marques de la société.

Kering, présent dans plus de 120 pays, développe 23 marques puissantes dans le Luxe, Sport & Lifestyle.

"Notre équipe a identifié le défi auquel Kering devait faire face dans la gestion des attentes et des priorités de par sa présence dans 120 pays," a déclaré James Brayshaw, Vice-Président, Enterprise Data Management, Location and GIS, EMEA, Pitney Bowes. «Notre solution Spectrum permettra à Kering d'établir un système de gestion centralisée de l'information clients tout en maintenant l'autonomie complète de ses marques."

Cette technologie de gestion de données permettra concrètement à Kering de consolider, nettoyer, enrichir et analyser ses données clients et, par conséquent, d’accroître l'efficacité de ses actions dans son activité. De plus, la plate-forme Spectrum, basée sur le Cloud, facilitera la mise à jour ou l'intégration de nouvelles données, à n’importe quelle échelle.


La solution Spectrum de Pitney Bowes soutient Kering avec les fonctionnalités suivantes:
1. La validation des adresses internationales
2. Le nettoyage des données clients
3. La déduplication des données clients
4. Le déploiement de règles de gestion flexibles pour améliorer la qualité des données
5. La mise en œuvre de rapports de suivi des KPI (indicateurs clés de qualité)
6. Les interfaces Web pour la gouvernance et la correction des données client

A propos de la plateforme Spectrum de Pitney Bowes: valoriser les données en informations fiables et opérables
Conçue pour relever les défis liés aux big data, cette plate-forme unique, souple et flexible garantit la qualité des données et supporte l'intégration des données, l'analyse et la gestion des données de référence ou MDM (Master data management). En valorisant les informations clients, Spectrum permet de se baser sur des données et informations client fiables et de les utiliser sur tous les points de contact avec les consommateurs. Pour cela, elle agrège, nettoie et consolide les données à partir de sources disparates, puis les enrichit à l'aide de données de référence tierces ou existant dans l'entreprise.

Spectrum permet ainsi de valoriser les données, de réduire les risques, de générer davantage de valeur et de rendre l’information d’entreprise opérable dans le contexte du client.




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store