Faculté des Sciences économiques et sociales Université de Fribourg

Le CRM analytique Les outils d’analyse OLAP et le Data Mining

Dans le cadre du séminaire « Customer Relationship Management »

Professeur Dr. Andreas Meier Assistant Darius Zumstein

Rédigé et présenté par

Géraldine Graf Case postale 11 1610 Oron-la-Ville geraldine.graf@unifr.ch

Julien Stern Edouard Payot 8 1005 Lausanne julien.stern@unifr.ch

Fribourg, le 26 avril 2008

TABLE DES MATIÈRES

Introduction 1.1 Définition du CRM 1.1 Le CRM : une culture d’entreprise 1.2 Les trois phases du CRM 2. Les trois dimensions du Customer Relationship Management 2.1 Le CRM opérationnel 2.2 Le CRM collaboratif 2.3 Le CRM analytique 3. Le data warehouse, une définition 3.1 Le data warehouse à la croisée des trois CRM 3.2 Le stockage des données dans l’entrepôt de données 4. Des systèmes d’information OLTP au data warehouse 4.1 L’analyse des données : le data warehouse et les outils OLAP 4.2 Le cube OLAP, Drill Down – Roll Up et Slicing 4.3 Exemples d’application des outils d’analyse OLAP 5. Définition du data mining 5.1 Les facteurs de succès du data mining 5.2 La préparation des données 5.3 Les tâches effectuées par le data mining 5.3.1 La description 5.3.2 L’estimation 5.3.3 La segmentation 5.3.4 La classification 5.3.5 La prévision 5.3.6 L’association 6. La Poste et le CRM 6.1 La fin annoncée d’un monopole 6.2 L’importance de l’émotion dans la relation client 6.3 La qualité et la mise à jour constante des données 6.4 Siebel et le CRM analytique, un exemple concret

Conclusion Bibliographie

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Introduction Ce travail porte sur le Customer Relationship Management (CRM), soit la gestion de la relation client. Nous avons abordé ce concept en nous focalisant sur sa dimension analytique, orientation justifiée par le choix de notre sujet de séminaire, à savoir les outils d’analyse OLAP et le data mining. Comme nous le verrons par la suite, le CRM analytique repose en grande partie sur