Clean up data upstream of a CRM

Context

How to aggregate data from different sources and prepare them for insertion into a CRM?

An internationally active company that has used multiple CRMs so far wants to unify its customer information so that it no longer uses just one saleforce CRM. The different data formats require cleaning and standardization in line with the new CRM.

The mission is to clean up and standardize the information in the new format. Where applicable, a status will indicate whether the information requires human verification. All the data will be returned in a CSV file.

Solution

Raw data input

There are many difficulties:

- the way in which the information was entered differs according to the sources;
- the fields used are not identical between the sources;
- international activity complicates the standardization of certain values (eg the telephone).

(the names and contact details are fictitious for confidentiality purposes)

Données structurées en sortie

Following various treatments, it was possible to recover more than 90% of the customer base and to deliver a file ready to be integrated directly into the CRM.

(the names and contact details are fictitious for confidentiality purposes)

Nettoyer des données en amont d'un CRM

Contexte

Comment agréger des données de différentes sources et les préparer pour une insertion dans un CRM ?

Une entreprise à l'activité internationale utilisant jusqu'à présent plusieurs CRM souhaite unifier ses informations clients afin de ne plus utiliser que le seul CRM saleforce. Les différents formats de données nécessitent un nettoyage et une normalisation en adéquation avec le nouveau CRM.

La mission consiste à nettoyer et normaliser les informations au nouveau format. Le cas échéant, un statut indiquera si l'information nécessite une vérification humaine. L'ensemble des données sera renvoyé dans un fichier CSV.

Solution

Données structurées en sortie

Following various treatments, it was possible to recover more than 90% of the customer base and to deliver a file ready to be integrated directly into the CRM.

Scénario utilisé

Classification des noms et prénoms

Séparation des noms et prénoms et reconnaissance du genre via le prénom

Normalisation et contrôle des adresses

Affectation des données manquantes et restitution basée sur la norme S42

Normalisation et contrôle des n° de téléphone

Affectation des préfixes selon les pays et normalisation des valeurs

Vérification de la validité des emails

Vérification de la validité des adresses et mise à jour de la base newsletter

Return on investment

Suite d'opérations complexes réalisée avec succès

Délais de réalisation très courts

Préservation d'un actif essentiel : la base de données clients

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Traitements

Classification of surnames and first names

Separation of first and last names and gender recognition via first name

Address standardization and control

Affectation des données manquantes et restitution basée sur la norme S42

Standardization and control of phone numbers

Allocation of prefixes by country and standardization of values

Checking the validity of emails

Checking the validity of addresses and updating the newsletter database

Let's talk about your project together! Let's talk about your project together!

Successful suite of complex operations

Very short lead times

Preservation of an essential asset: the customer database