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Partie 3 : Optimisation multi canal

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27 mai

Optimisation multi-canal : apport du data mining dans l’organisation du « schmurtze »

Les deux articles précédents traitent de la prise de conscience des difficultés du multi-canal en proposant de tracer les différentes actions en fonction des canaux en leur affectant une codification spécifique (illustrée par les Legos).

Le départ d’une démarche d’optimisation … commence par la prise de conscience de « la non optimisation naturelle ». La prise de conscience du désordre actuel est indispensable avant de démarrer une démarche d’optimisation. L’objectif de l’optimisation apparaît ensuite de manière plus évidente et permet de revenir à des éléments plus pragmatiques.

L’élément indispensable de la démarche consiste à mettre en place un

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nouvel identifiant dans le système d’information que je choisis d’appeler un « jeton » (token en anaglais) qui doit permettre de suivre un processus dans son déroulement entre les canaux et permettre de suivre sa navigation entre les différentes applications et acteurs.

Sélection des « jetons »

Il importe dans un premier temps de se concentrer sur les activités qui ont une incidence forte sur la performance de l’entreprise afin de choisir son premier jeu de « jetons ». A l’opposé des approches qui visent à vouloir couvrir tous les processus, je recommande une approche pragmatique en se concentrant sur les activités qui ont un impact fort :
– gestion des demandes d’informations clients,
– gestion des prises de rendez-vous
– gestion des manquants dans les commandes
– etc..
En choisissant dans un premier temps de se concentrer sur 5 à 10 « jetons » à suivre dans l’organisation, on peut commencer à aborder le problème de l’optimisation simplement. Un « jeton » correspond à une activité à laquelle on attribue un code (un identifiant) qui va permettre son suivi dans l’ensemble des canaux : un super « code campagne » pour les férus de la VAD.

Supervision des Jetons

Le « jeton » permet de vérifier si il existe des passages de relais non compatibles dans la chaîne de traitement … afin de mettre en place des mécanismes d’alerte.
Le « jeton » est le traceur … le témoin dans cette course de relais du multi-canal, un peu « notre puce RFID du processus ».

Dès lors votre suite de LEGO colorés répond à quelques principes d’architecture, elle commence à se doter de capacité de réorganisation. Dans cette

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organisation, il est intéressant de regarder « vivre » le jeton.

Un projet d’optimisation multi-canal est à ce titre particulièrement intéressant et troublant :
– il faut voir qui a pris le jeton,
– combien de fois il a pris le jeton,
– combien de temps il a pris le jeton
Bref, après avoir fait tant et tant d’analyses de clients, j’ai pris conscience que le suivi du « jeton » est important pour comprendre la qualité de service et donc la satisfaction client.
Les experts du BPM auront reconnus que « la chaîne de LEGO » est un processus et que le JETON est l’étape de validation du processus. Un projet d’optimisation multi-canal emprunte donc quelques éléments d’une démarche de Business Process Management, sauf que nous choisissons de partir de la réalité pour améliorer la modélisation, alors que certains « gourous » préconisent de décrire « l’optimum » pour y contraindre le réel.

Ayant eu quelques formations en sociologie, j’ai pris conscience des capacités de réaction d’une organisation et donc j’essaie toujours de comprendre le « réel » pour construire une solution. L’approche par « le réel » est un excellent révélateur des multiples causes de dysfonctionnement qui couvrent autant la qualité du management, des produits, du pilotage .. que du système d’information.

Découverte et éclairage

Si les Legos sont les processus et les Jetons les étapes de validation, il est facile de constater que « les jetons » ne glissent pas sans frottement dans les processus.
Force est de constater que :
– dans 30 % des cas (dans notre analyse), un même acteur a du reprendre 2 ou 3 fois le jeton avant de passer à l’étape suivante (problème de transmission du témoin en amont),
– que 30 % des « jetons » sont tombés sur le sol (pas de possibilité de le traiter)….
Avec des taux de 30 % de problèmes … sur 3 étapes, il ne reste que 34 % des processus qui ont vraiment bien fonctionné.

Je vous laisse imaginer le scandale si à une table de poker .. le donneur se trompait dans 30 % des donnes … et qu’en plus il oubliait de payer 30 % des gains ! Emeute au Casino ..mais malheureusement un chiffre assez standard dans une architecture multi-canal.

Evidemment avec des processus en 7 étapes …. 99 % des processus deviennent optimisables, bref seulement 1 % est « optimisé » (enfin il s’est déroulé sans reprise).

Pour reprendre les images des 2 articles précédents, autant essayer de lancer en l’air votre boite de LEGO pour construire la photo sur la boite et vous aurez compris le problème de l’optimisation. Je tiens à préciser que « non optimisé » ne veut pas forcément dire « mal fait », mais qu’il existe une manière peut-être plus économe de faire.

Dès que la prise de conscience s’opère, il est possible de construire des nouvelles règles d’organisation : de faire des « smurtzes » plus beaux. Evidemment, plus la longueur des processus est grande et plus le potentiel d’optimisation est important. Plus le processus se répète est plus il est facile de dégager des gains conséquents.

En conclusion, pour optimiser ses processus : il faut
– avoir acheté une vraie boite de LEGO,
– avoir une idée de la règle de construction,
– avoir une représentation de l’objet à construire,
– avoir une volonté de construire en commun l’objet
– avoir le courage de se faire évaluer l’objet.

Bon d’accord, il restera toujours des gens qui construiront seul dans leurs coins des « smurtze » horribles en forçant d’autres à les regarder.

Apport du data mining dans l’optimisation

Si vous êtes venu sur ce blog (et que vous avez lu les 3 articles) vous devez vous demander comment il a été possible de mettre en évidence la sous optimisation :
– il a fallu dans une première étape construire une base de données où chaque « action par canal » a été tracée et datée (« le Customer Interaction Hub »).
– les données ont été transformées et intégrées dans un datamart spécifique permettant de retracer par client l’ensemble des processus et des « jetons » par lequel le client est passé sur les 18 derniers mois.
Bref un double travail de récupération des données et de structuration de l’information.

Ensuite une analyse spécifique au moyen des techniques d’association a permis d’évaluer :
– la fréquence des processus avec le taux de support,
– la longueur des processus avec la définition de la séquence en nombre d’étapes et de durée en temps,
– la performance du processus avec les taux de confiance et de lift.

Une analyse assez exhaustive de l’ensemble des étapes a été menée afin de comprendre l’apport d’une étape supplémentaire (un coût et/ou du délai) sur la performance du processus. Ce type d’étude a permis de constater que la 3 ème relance était utile, mais que au delà la rentabilité n’était atteinte que sur certaines cibles. Bref que la « segmentation client » était un élément pertinent dans le déroulement des processus.

Le premier passage par les moteurs d’associations a permis de relever plus de 3.000 règles de comportement de l’entreprise qui nécessitent d’être analysées avec les différents acteurs pour être interprétées et ensuite optimisées. La production de 3.000 règles a permis de remplacer des observations de postes coûteuses et longues. De plus l’objectivité des chiffres est implacables car on traite du « réel » sur 18 mois.

Le data mining et les analyses d’associations se sont révélés très pertinents pour apporter « à plat » des données souvent plus intuitives.

Je termine ces 3 articles sur l’optimisation des processus … en m’excusant des lecteurs anglophones … qui arrivent sur le site avec « customer interaction hub » … et quittent rapidement le site effrayés par la langue française. J’ai augmenté considérablement le côté international de ce blog … et involontairement construit un processus « non optimisé ».

Tel est pris qui croyait prendre.

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