Base faible

chaque client d’une base de données afin de cibler et prospecter avec une meilleure efficacité. Ce score peut être déterminé à partir de données externes ou de données calculées à partir des comportements des clients. Cependant il existe deux démarches de scoring d’après Scheiner : * Elle peut être menée sur une base empirique. Sans faire appel aux statistiques et aux probabilités, il s’agit alors d’évaluer plus ou moins intuitivement les liens entre le passé et le futur sur la base d’une simple lecture

clients, réseau de distribution, banques, consultants, produits) ; la pige (concurrence) ; l'écoute du client. D'où la nécessité d'un outil qui contrôle l'ensemble de ces informations : LA BASE DE DONNEES MARKETING LA BASE DE DONNEES MARKETING 1/ LES PRINCIPES : Le contenu d'une base de données (cinq niveaux d'informations) : - L'adresse : identité et l’ensemble des possibilités de communiquer. - Les informations générales : I'ensemble des informations « publiques ». - Les

fabrication des repas. il est à noter que la distribution de produits pharmaceutiques fabriqués par des laboratoires est depuis plusieurs années largement supérieure aux préparations pharmaceutiques réalisées dans l’établissement. Ne pas être le maillon faible L’organisation internationale de normalisation définit la traçabilité comme l’aptitude à retrouver l’historique, l’utilisation ou la localisation d’une entité au moyen d’identifications enregistrées. assurer la traçabilité d’un produit revient ainsi

renforcement durable des attitudes des clients plutôt qu’à déclencher un achat immédiat de leur part Les objectifs et les outils du marketing relationnel Objectifs Connaitre les clients Leur parler Les écouter Les récompenser Les associer Moyens d’action Base de données Revues consommateurs, courrier personnalisé, site web, e-mail, etc. Enquêtes, services clients, centres d’appel, sites web, etc. Cartes et points de fidélité Clubs de clients, parrainage, forums Connaitre les clients: - Non seulement

LE DATAWAREHOUSE : PRESENTATION: Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. L’idée de constituer une base de données orientée sujet, intégrée, contenant des informations datées, non volatiles et exclusivement destinées aux processus d’aide à la décision fut dans un premier temps accueillie avec une certaine perplexité. Beaucoup n’y voyaient que l'habillage d’un concept déjà ancien : l’infocentre. Mais l’économie actuelle en a décidé autrement. Les entreprises

l'effet de la diffusion de la carte sur des variables telles que le CA, le trafic, la marge brute, le panier moyen. Le principal résultat est que si un effet significatif est enregistré, l'importance de cet effet mesuré par une élasticité est très faible. Si faible qu'une première conclusion est que la condition de profitabilité du profit réside dans une distribution sélective de la carte. La seconde analyse est relative à des données désagrégées relatives aux porteurs de la cartes et à leurs historiques

Desnos Entrepôt de données - Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d’entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s’agissait de constituer une base de données orientée sujet, intégrée et contenant des informations historisées, non volatiles et exclusivement destinées aux processus d’aide à la décision. En effet, la simple logique de production (produire pour répondre à une demande) ne suffit plus

réduction de l’impact 73 Tableau 19:Mesures dont l'effet est la réduction de potentialité 74 Tableau 20:Serveur Base de données DBSB 76 Tableau 21:Serveur Proxy 78 Tableau 22:Application Gestion Financière 80 Tableau 23:Switch Central d'accès / Distribution 82 Tableau 24:Routeur Voix IP 84 Tableau 25:Firewall Frontal en HD de la gamme Huwaei 86 Tableau 26:Salle serveurs 88 Tableau 27:Serveur Base de données DBSB 91 Tableau 28:Serveur Proxy (Authentification d'accès Internet) 92 Tableau 29:Application Gestion

optimiser le ciblage et le message (en réalisant des enquêtes de satisfaction sur le contenu, la périodicité, etc.) Eviter d’être déclarer « spammeur » en configurant le DNS du serveur Entretenir la base de données Un nettoyage régulier comme : a-Exclure les NPAI, b-Traiter les doublons de sa base c-Pour les adresses dormantes (adresses inactives ou n'ayant pas été utilisées depuis longtemps), de simples campagnes de réactivation d-Purger les adresses non réactives pour réduire ses coûts

III.3.1. Présentation 2 III.4. Comparaison entre les technologies <…> , <…> 2 III.5. Conclusion 2 Chapitre IV. Conception 2 IV.1. Introduction 2 IV.2. Architecture du système 2 IV.3. Conception 2 IV.4. Structure de la base de donnée 2 IV.5. Conclusion 2 Chapitre V. Réalisation 2 V.1. Introduction 2 V.2. Environnement de travail 2 V.2.1. Environnement matériel 2 V.2.2. Environnement logiciel 2 V.3. Choix techniques 2 V.3.1. Choix du langage 2