Expérience client

Fournir des données restructurées pour agir dans sa stratégies commerciales

Acteur de solutions énergétique décarbonées, notre client développe, conçoit, finance, construit et exploite des infrastructures énergétiques locales et décarbonées de fournitures de chaleur et d'électricité. Avec une centaine d'agences en France et plus de  6000 collaborateurs, ce dernier, souhaite structurer la Data de ses partenaires Syndics et Copropriétés dans le CRM interne de l'éditeur Salesforce.

Le défi

Notre client souhaite faire gagner en efficacité commerciale et poursuivre le travail de contrôle et complétude de la Data btob déjà en place depuis plusieurs années grâce à l’Application ES Connect, en alimentant son CRM de données restructurées.

Solution mise en œuvre

L’univers ramifié et compliqué des Copropriétés et des Syndics trouve désormais un cadre dans Salesforce et permet aux commerciaux de notre client d’être efficaces sur cette cible déterminée. 

Les grandes étapes du projet

Audit des données dans le CRM de notre client

Etape importante était de rapprocher les Data clients avec le référentiel national. Contrairement aux traitements habituels d’Ellisphere nous nous ne pouvions exploiter l’identifiant SIRET comme pivot. Nous avons exploité un numéro d’immatriculation des copropriétés composé de deux lettres et de 7 chiffres. Ce travail à permis de rapprocher les Copropriétés déjà présentes dans le fichier de notre client.

Définition des actions d'unification et d'enrichissement des données

Dans un deuxième temps nous avons défini le périmètre (géographique) des Syndics et des Copropriétés qui intéressaient notre client et défini les Data qui devaient être enrichies.

Mise en place de l'alimentation spécifique à la demande

Nous avons accompagné notre client dans l’intégration technique des Data dans Salesforce : En effet, notre client était déjà en possession de notre application ES CONNECT dans Salesforce. Ainsi nous avons développé une extension dédiée au monde des copropriétés et Syndic.

Avec une hiérarchie propre à cette activité :  

Solutions

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Types de données

Données utilisées

Les types de données exploités dans ce cas client
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