Marketing et Ventes
Améliorer la conversion avec une feuille de route de données dans le secteur bancaire
Les lacunes dans la capture, la documentation et la transformation des données peuvent rapidement se transformer en défis importants de qualité des données, entravant la prise de décision stratégique. Une banque de premier plan s'est retrouvée confrontée à cette réalité, incertaine de la manière de hiérarchiser les initiatives de données ou d'exploiter efficacement ses vastes données commerciales pour élargir sa clientèle à travers de nombreux partenariats. Reconnaissant le besoin d'une expertise, ils ont demandé à Agilytic de développer une feuille de route claire pour les données, capable de consolider les besoins des divers départements, de soulager les frustrations opérationnelles et, en fin de compte, d'exécuter leur vision axée sur les données.
Contexte & Objectifs
Les lacunes dans la capture de données, la documentation des données et la transformation des données peuvent potentiellement, avec le temps, conduire à un grave problème de qualité des données.
Une grande banque cherchait à comprendre comment prioriser les projets de données ou comment utiliser une vaste quantité de données commerciales à son avantage. Ils ont finalement identifié le besoin de nouer un partenariat avec un expert en gestion des données.
Avec un nombre important de partenariats, la banque cherchait à élargir sa clientèle. Nous avons entrepris de créer une feuille de route des données pour répondre aux besoins de chaque département, alléger leurs frustrations et réaliser leur vision.
Démarche
Dans un premier temps, les experts d'Agilytic ont rencontré les parties prenantes critiques de la banque à travers dix départements. Cela a permis d'évaluer et d'identifier les besoins ayant le plus fort impact.
Cette réunion s'est conclue par des aperçus des équipes de marketing, finance, relations clients, informatique, ventes et post-ventes pour voir comment nous pouvions développer et exploiter une image complète des données commerciales dans la feuille de route des données. Ensuite, nous avons travaillé à consolider les besoins et avons itéré différentes versions de la feuille de route des données avec le gestionnaire du modèle de données de la banque.
Nous avons ensuite consolidé tous les besoins en données recueillis à travers les entretiens dans un livrable Excel, avant de regrouper et de prioriser ces demandes en fonction de l'impact immédiat qu'elles pourraient avoir pour convertir les coopérateurs en clients.
Et enfin, nous avons identifié trois rapports à prioriser pour cette infrastructure de données à court terme. Nous avons suggéré une architecture de données pour répondre aux besoins de la banque et soutenir les exigences futures en matière de reporting.
Résultats
En seulement 20 jours, la banque a constaté une amélioration considérable de son approche et de la priorisation des projets de données depuis l'adoption des insights de la feuille de route.
Maintenant, il y a une clarté sur la situation actuelle de gestion des données. Avec une vision d'ensemble complète, des projets de données concrets peuvent être lancés avec une estimation précise de l'impact et des efforts nécessaires, économisant ainsi aux équipes du client d'innombrables heures de planification en amont de chaque projet.
Pour garantir la confidentialité, nous modifions parfois certains détails dans nos études de cas.