Études de cas et résultats

Une preuve,
, pas une promesse.

Des parcours réels, des chiffres concrets. Découvrez comment les données, le MIP et l'IA permettent à nos clients de générer une croissance mesurable — de la compréhension à l'action, puis au retour sur investissement.

Étude de cas client · Analyse de données

Qu'est-ce qu'une bonne campagne ?

Toutes les campagnes n'ont pas le même objectif, et tous les indicateurs ne mesurent pas la même chose. Si l'on applique un seul indicateur standard à tout, on risque facilement de tirer des conclusions erronées : une campagne peut sembler réussie tout en manquant son objectif. Cela semble évident, et ça l'est. La question n'est pas de savoir si vous en êtes conscient, mais si vous disposez des indicateurs nécessaires pour vraiment…

Veerle Rijckaert 24 septembre 2026 Lire l'étude de cas →

Qu'est-ce qu'une bonne campagne ?

Toutes les campagnes n'ont pas le même objectif, et tous les indicateurs ne mesurent pas la même chose. En appliquant un seul indicateur standard à tout, on risque facilement de tirer des conclusions erronées : une campagne peut sembler réussie tout en manquant son objectif. Cela semble évident, et ça l’est. La question n’est pas de savoir si vous en êtes conscient, mais si vous disposez des chiffres nécessaires pour le démontrer concrètement. Deux cas concrets de clients illustrent

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Il n'y a pas de « meilleur client ». Il y a un « meilleur client » pour cet objectif précis.

Étude de cas · IA et ML : Sélection des clients Il n’y a pas de « meilleur client ». Il y a un « meilleur client » pour cet objectif précis. Un détaillant de mode souhaitait savoir qui allait effectuer des achats au cours des deux prochaines semaines. Nous avons comparé cinq méthodes de sélection sur des données exactement identiques. La différence entre l’approche la plus approximative et la plus précise : un facteur trois en termes de chiffre d’affaires par client. Objectif La bonne question : qui va acheter au cours des quatorze prochains jours ? Le détaillant souhaitait un

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En envoyant des e-mails à tout le monde, on se ferme des portes

Une chaîne de magasins présente en Belgique et aux Pays-Bas envoyait systématiquement par e-mail la liste complète. La question était la suivante : un message personnalisé en fonction des achats d'un client est-il vraiment plus efficace ? Les résultats de 49 campagnes menées au cours d'une même saison ont apporté une réponse sans appel.

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Des données erronées à une vision unique et accessible du client

Un détaillant spécialisé dans la vente de livres et de fournitures de bureau gérait deux bases de données clients interconnectées contenant au total 3,7 millions de contacts, mais n'y avait jamais appliqué de contrôle structurel de la qualité des données. Conséquence : des clients que l'on ne parvenait pas à joindre et des profils en double que personne ne remarquait. Les services de qualité des données de Stratics ont permis de remettre les choses en ordre.

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Des données fragmentées sur les donneurs à une croissance structurelle

Étude de cas · MIP : des données génératrices de dons – De données fragmentées sur les donateurs à une croissance structurelle – Une organisation de collecte de fonds disposait d’un volume important de données sur ses donateurs, mais celles-ci étaient dispersées entre différents systèmes et canaux. En regroupant ces informations dans une vue centralisée des donateurs, un suivi ciblé est devenu possible et la collecte de fonds est passée de campagnes ponctuelles à un modèle de croissance structurelle. +70 % de recettes issues des dons en 12 mois +180 % de donateurs actifs : davantage de donateurs qui donnent effectivement +25 % de croissance de la base de données de contacts

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Optimisation de la prospection B2B

Un détaillant belge de mode recrutait depuis des années des entreprises pour son programme de remises B2B, mais sa prospection s’appuyait sur une liste obsolète et ciblait principalement de nouvelles régions. Cela n’a généré que peu d’inscriptions et un faible taux d’activation. En basant la prospection sur des données historiques de conversion plutôt que sur la géographie, et en se concentrant sur la région où la conversion avait déjà fait ses preuves, le centre d'appels et les campagnes ont pu travailler de manière beaucoup plus ciblée. Résultat : près de

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La croissance n'a commencé que lorsque les bases étaient solides

Un détaillant spécialisé dans la vente d'occasion a renforcé la fidélité et l'engagement de ses clients en commençant par consolider sa base de clientèle : amélioration de la qualité des données, meilleure accessibilité et communication plus ciblée. La croissance s'est ainsi déplacée de l'acquisition coûteuse vers la fidélisation rentable.

+5 points de pourcentage de fidélité · +10 points de pourcentage de clients actifs · 0 € de budget supplémentaire pour l'acquisition de clients

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