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Turning Data Overload into Clear Customer Insights: The Story of New Fashion CRM Platform

De la surcharge de données à une vision client unifiée : l’histoire de la nouvelle plateforme CRM de New Fashion

La gestion d’un volume massif de données issues d’une multitude de points de contact client dépasse largement le simple enjeu technique. Elle s’apparente à la reconstitution d’un puzzle complexe, dont de nombreuses pièces seraient floues, dupliquées ou absentes. Chaque jour, les systèmes de vente, plateformes e-commerce, outils marketing et bases de données magasins alimentent l’entreprise en informations , mais une grande partie de ces données reste incohérente, incomplète ou désorganisée.

 

C’est ce que constatent de nombreuses entreprises : leur première Customer Data Platform (CDP) a certes permis de centraliser les données provenant de multiples sources, mais ses limites sont vite apparues avec le temps.

 

Sous l’apparente simplicité : une organisation complexe

 

En apparence, l’ancien CRM semblait fonctionner. Les données clients, ventes, produits et magasins étaient bien centralisées sur Google Cloud Platform, alimentant rapports et tableaux de bord. Mais à mesure que les usages augmentaient, des problèmes majeurs sont apparus :

 

  • Indicateurs erronés ou incohérents : les chiffres clés ne concordaient pas toujours, créant frustration et perte de confiance.
  • Traçabilité limitée : la gestion des doublons clients était inefficace et aucune piste d’audit claire n’était disponible.
  • Données manquantes : certains clients disparaissaient des rapports.
  • Règles métier instables : les incohérences dans l'application des règles faussaient les insights.
  • Problèmes de scalabilité : la croissance des volumes et de la complexité rendait l’évolution du système difficile.

     

Difficile, dans ces conditions, de savoir réellement qui sont ses clients lorsque les données sont dispersées, redondantes ou incomplètes. Une refonte en profondeur s’imposait.

 

Un nouveau chapitre : concevoir une nouvelle plateforme CRM

L’objectif était clair : construire une plateforme fiable, flexible et capable d’accompagner la croissance future. Plus qu’une simple évolution, il s’agissait d’une transformation de fond dans la manière de comprendre, d’exploiter et de valoriser la donnée client.

 

Étape 1 : Nettoyer et standardiser la data
 

Première priorité : mettre de l’ordre dans le chaos. Les données issues de multiples sources ont été nettoyées et harmonisées. Les noms ont été uniformisés, les adresses e-mail et numéros de téléphone normalisés. Cette base a permis de fiabiliser chaque enregistrement et de poser les fondations d’analyses pertinentes.

 

Nettoyage et standardisation des données

 

Étape 2 : Détection des doublons avec précision
 

Fini les approximations. La nouvelle plateforme a intégré un processus de déduplication intelligent, regroupant les clients par correspondance de noms et de coordonnées (e-mail ou téléphone). Chaque groupe a été assigné à un identifiant CRM unique et stable , une empreinte fiable, permettant un suivi cohérent dans le temps et à travers tous les systèmes.

 

Étape 3 : Enrichissement des profils clients
 

Chaque fiche client n’est plus une simple ligne de données : elle devient un profil enrichi, consolidé à partir des doublons détectés. Le résultat : une vision à 360°, complète et cohérente, intégrant toutes les interactions clients.

 

Enrichissement des profils clients

 

Étape 4 : Harmonisation des adresses
 

Les adresses clients, souvent sources d’erreurs, ont été retravaillées à l’aide de référentiels fiables. Pays standardisés, codes postaux complétés, règles de substitution intelligentes selon le type de client :

 

  • Clients & prospects retail : adresse du magasin
  • Clients e-commerce : adresse de facturation de la dernière commande
  • Prospects e-commerce : pays inféré à partir des données disponibles

Résultat : plus de 3 millions d’adresses transformées en points de données complets et fiables.

 

Étape 5 : Recalcul des indicateurs selon des règles claires
 

Sur cette nouvelle base solide, les indicateurs ont été recalculés à l’aide de règles métiers explicites, garantissant une lecture juste et transparente des données (canal client, Lifetime Value, etc.).

 

Étape 6 : Power BI : de la donnée à l’action
 

Les rapports clés ont été repensés et reconstruits dans Power BI : visualisations simplifiées, expérience utilisateur améliorée, temps de réponse optimisé. L’objectif : rendre les insights immédiatement exploitables.

 

Vue d’ensemble des données clients

 

Résultat : Un système de données fiable et exploitable

 

Le déploiement de la nouvelle plateforme CRM a produit des résultats concrets :

  • Une vision unifiée et fiable du client remplace les enregistrements fragmentés
  • Des données propres, complètes et cohérentes pour des décisions éclairées
  • Des tableaux de bord performants, plus lisibles et plus rapides
  • Une architecture scalable prête pour les défis à venir
  • Près de 1 million de prospects supplémentaires intégrés à la base
  • Une documentation complète pour garantir la gouvernance et la conformité

     

Chaque modification est historisée, chaque donnée est traçable : une exigence clé pour l’audit et la conformité.

 

Transparent, Traçable,Auditable

 

Conclusion : transformer la complexité en clarté
 

Avec cette plateforme CRM de nouvelle génération, l’entreprise ouvre un nouveau chapitre. Les données e-commerce et retail sont de plus en plus alignées pour une expérience client unifiée. L’intégration de Google Analytics enrichit la compréhension des parcours, tandis que les données d’engagement ajoutent une couche comportementale essentielle. Les doublons sont désormais détectés non seulement au sein de la plateforme, mais aussi à travers les systèmes connectés, garantissant une cohérence globale.

 

Les efforts se poursuivent : finalisation des pays manquants, amélioration des logiques de regroupement… Autant d’ajustements continus pour garantir que la plateforme reste évolutive, exhaustive et en phase avec la réalité opérationnelle.

 

Ce projet illustre une transformation réussie : passer du chaos des données à des insights clients clairs et exploitables. Il démontre qu’un vrai travail de fond, alliant compréhension métier, rigueur technique et vision long terme, peut transformer un système fragmenté en actif stratégique pour l’entreprise.