Crédit Agricole - Nord de France

" Améliorer notre efficacité commerciale en mutualisant nos ressources décisionnelles "
Christophe Ciraudo
Responsable du Pôle Datawarehouse - Nord de France
Crédit Agricole - Nord de France

		Interview
				Banque universelle de proximité, le Crédit Agricole dispose de 44 caisses régionales en France, qui mutualisent leurs ressources informatiques autour de cinq centres principaux. Christophe Ciraudo, Responsable du Pôle Datawarehouse - Nord de France, fait le point sur les apports d'une telle démarche, au regard de l'efficacité commerciale et marketing de l'entreprise.

Au sein du Crédit Agricole, vous participez au système « Comete » : de quoi s'agit-il exactement ?
« Comete » est une plateforme informatique commune à cinq caisses régionales dont Nord de France. Dans ce cadre, chaque caisse développe des applications à destination de l'ensemble. Ainsi, la contribution de la région Nord de France depuis son intégration dans ce GIE en novembre 2003 porte, entre autre, sur la constitution d'un datawarehouse. Le regroupement des caisses se fait moins en fonction d'une proximité géographique que par rapport aux caractéristiques techniques et fonctionnelles existantes.

A quels objectifs ce datawarehouse doit-il répondre ?
Avec 4 millions d'habitants, la région Nord de France représente un potentiel important de développement pour le Crédit Agricole qui y détient 20% de part de marché sur les activités de collecte et 25% sur les activités de crédit. L'objectif de ce système est donc de répondre à trois vocations principales : améliorer notre efficacité en fournissant à chaque caisse les outils pour poursuivre sa politique commerciale, renseigner un système de cotation des clients qui permet de mieux répondre aux exigences de Bâle II, et améliorer notre connaissance client tout en affinant notre segmentation marketing. De plus, cette démarche vise aussi à répondre à des besoins de contrôle de gestion, et de pilotage vertical de l'entreprise.

		Solution SAS de CRM analytique :
		Sous le terme de gestion analytique de la relation client, on englobe différentes approches et thématiques : qu'il s'agisse de connaissance client (segmentation, analyse des comportements d'achats, risque…), d'acquisition client, de fidélisation, d'approche personnalisée, d'automatisation des campagnes marketing ou d'optimisation des budgets et ressources marketing à mettre en œuvre, il existe des solutions décisionnelles répondant à ces besoins. Pour en savoir plus

Quelle est la structure générale de ce système ?
Le datawarehouse est utilisé pour construire les datamarts dédiés au ciblage marketing et commercial ou au pilotage d'activité. Nous avons mis en œuvre un système décisionnel alimenté d'une part par les caisses régionales de façon quotidienne, et d'autre part par nos partenaires (Predica, Sofinco, etc.) à un rythme qui varie du quotidien au mensuel. On obtient ainsi une information beaucoup plus riche et pérenne que ce que pouvait fournir l'infocentre précédemment. Aujourd'hui, tous les clients et tous les marchés sont désormais intégrés.

Quelles sont les conditions pour qu'un tel effort de mutualisation réussisse ?
Pour que cette organisation fonctionne de façon optimale, un certain nombre de conditions ont été définies. Tout d'abord, il s'agit d'harmoniser les règles de gestion entre les différentes caisses régionales participant à ce système, c'est-à-dire établir un dictionnaire de données commun et mutualiser des outils utilisables par l'ensemble des caisses (bibliothèques de tableaux de bord, de ciblages, etc.). Les cinq caisses accèdent donc au même système d'information, mais c'est ensuite la politique commerciale de chacune qui détermine l'utilisation des scores clients ainsi générés.

Quels sont selon vous les facteurs clés de succès d'une telle démarche ?
Lorsqu'une communauté d'acteurs est appelée à partager un système d'information, il faut veiller à l'utilité et l'utilisation effective de ce que l'on développe. Cela suppose de répondre à un besoin réel, et de vérifier la capacité des collaborateurs à utiliser l'outil. Cela passe par l'identification précise des fonctions associées à ce datawarehouse. Il est également indispensable de se réunir régulièrement afin de partager les bonnes pratiques et définir des évolutions communes.

Des profils d'utilisateurs ont-ils été définis ?
Oui, bien sûr. En plus des personnes chargées de faire évoluer ces outils, des profils d'utilisateurs ont été définis en fonction des niveaux d'expertise, du simple lecteur à l'expert responsable des analyses et du datamining, en passant par le lecteur dynamique (qui peut effectuer des requêtes) et l'utilisateur métier (qui a accès à tout le datawarehouse).

Pouvez-vous mesurer le retour sur investissement de ce projet ?
Nous n'avons pas chiffré cela en terme de coûts économisés car nous sommes encore en phase d'investissement. Mais nous allons bientôt pouvoir en mesurer les bénéfices puisque nous déclenchons notre première campagne commerciale s'appuyant sur ce datawarehouse, à l'occasion du salon de l'Automobile, et autour des produits de finance et d'assurance. Pour cette campagne, nous avons ainsi identifié les critères les plus pertinents afin d'améliorer nos ciblages clientèle. L'année 2005 sera en réalité celle où l'ensemble des caisses exploiteront de façon très opérationnelle ce système.

		Le Crédit Agricole en quelques chiffres…
		44 caisses régionales 16 millions de clients Clientèle de la caisse Nord de France : Particuliers : près de 900 000 clients Professionnels, agriculteurs, PME-PMI: 97 000 clients Grandes entreprises : 1 100

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