Retif

janvier 7th, 2020 Posted by Clients
CAS CLIENT

Retif utilise le machine learning pour dédoublonner sa base de donnée clients.

magasin Retif rennes
retif

Magasins :
100

Clients :
650K

CA :
130M€

alexandre-kson

«L’intérêt d’UnifAI, c’est l’amélioration automatique des résultats au cours du temps»

Alexandre Kson

RETIF utilise le machine learning pour qualifier ses fiches clients

Jusqu’alors, RETIF utilisait les méthodes « traditionnelles » de qualification et de dédoublonnage de son fichier clients. En choisissant la solution UNIFAI, reposant sur le machine learning, RETIF souhaite améliorer son taux de détection de doublons et améliorer ainsi la connaissance de ses clients omnicanaux et la performance de ses envois marketing.

A propos de RETIF

Le Groupe RETIF est depuis plus de 50 ans le numéro UN de l’équipement des commerçants en Europe, avec plus de 100 magasins, un assortiment produits de plus de 80 000 références, plus de 130 Millions de CA, plus de 650 collaborateurs. Spécialiste et partenaire de la performance des points de vente, RETIF a développé pour ses 650 000 clients partout en Europe une démarche à valeur ajoutée sans équivalent sur le marché combinant solutions produits, conseil et services pour agencer les commerces, renforcer leur image et leur identité visuelle et les animer.

La qualité de la base de données : mieux connaître le client, l’enjeu des campagnes marketing

L’enseigne RETIF combine les différents canaux de distribution : magasins, digital, call center et force de vente itinérante. Sa stratégie marketing est résolument omnicanale. Ainsi, disposer d’une base clients unique sans doublon et avoir une bonne connaissance du comportement clients sont des enjeux majeurs pour optimiser la performance de ses campagnes marketing.

Une amélioration de la détection des doublons grâce à la solution innovante UNIFAI

Alexandre Kson, directeur marketing de l’enseigne raconte : « Nous avons réalisé un test pour comparer les résultats des méthodologies traditionnelles de dédoublonnage versus ceux obtenus avec la solution UNIFAI. Le taux de doublons repérés et le taux d’erreur ont été meilleurs dès la première passe de l’outil UNIFAI. Grâce au machine learning, les taux se sont encore améliorés ensuite. Des tests concluants. »

RETIF travaille à améliorer l’efficacité de ses campagnes marketing avec la solution UNIFAI

Aujourd’hui RETIF travaille avec UNIFAI à l’amélioration pérenne de la qualité de sa base de données, en traitant au fil de l’eau la détection des doublons via une implémentation simple de l’outil réalisée conjointement par les équipes marketing, informatiques RETIF et techniques d’UNIFAI. Mieux cibler, c’est dépenser mieux.

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