{"id":6470,"date":"2015-02-03T11:34:00","date_gmt":"2015-02-03T11:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/egon.com\/?p=6470"},"modified":"2017-07-20T10:14:27","modified_gmt":"2017-07-20T10:14:27","slug":"576-economiser-avec-normalisation-adresses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.egon.com\/fr\/blog\/576-economiser-avec-normalisation-adresses","title":{"rendered":"Combien est-il possible d\u2019\u00e9conomiser avec la normalisation des adresses ?"},"content":{"rendered":"

LE V\u00c9RITABLE CO\u00dbT D\u2019UNE EXP\u00c9DITION ERRON\u00c9E POUR VOTRE ENTREPRISE<\/h2>\n

economiser avec normalisation addressesChaque jour, des milliards de produits sont exp\u00e9di\u00e9s dans le monde entier par la Poste ou des transporteurs priv\u00e9s. Une partie de cette \u00e9norme quantit\u00e9 de marchandises n’arrivera pas \u00e0 destination pour une raison vraiment banale : l’adresse est erron\u00e9e, et ce pour des dizaines de raisons. Des erreurs de frappe lors de la saisie des donn\u00e9es en phase d\u2019achat sur internet (e-Commerce), des codes postaux qui n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 mis \u00e0 jour, des adresses pr\u00e9sentes de fa\u00e7on incompl\u00e8te dans la base de donn\u00e9es de l’entreprise…\u00a0On parle de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et c\u2019est la raison pour laquelle certaines entreprises se distinguent<\/span>\u00a0aux yeux du client et d\u2019autres pas. Une r\u00e9vision p\u00e9riodique des adresses postales, ainsi qu\u2019un contr\u00f4le instantan\u00e9 en phase d\u2019achat ou d\u2019enregistrement, permettent d\u2019\u00e9liminer ce probl\u00e8me \u00e0 la source, en \u00e9vitant les gaspillages inutiles de ressources et d\u2019argent. Mais \u00e0 combien s\u2019\u00e9l\u00e8ve l\u2019\u00e9conomie pour les entreprises qui choisissent la normalisation des adresses postales et du Code Postal ? Continuez \u00e0 lire pour d\u00e9couvrir la r\u00e9ponse !<\/p>\n

Contactez-nous sans attendre pour en savoir plus sur nos services<\/span><\/span><\/a><\/div>\n

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Nous avons essay\u00e9 de calculer le co\u00fbt moyen d\u2019une livraison erron\u00e9e pour une entreprise qui vend par commerce \u00e9lectronique en Italie. L’intention n\u2019est pas seulement de quantifier un chiffre exact (les param\u00e8tres sont au nombre de plusieurs centaines), mais d\u2019offrir une vue compl\u00e8te des dommages caus\u00e9s \u00e0 l\u2019entreprise. Quand un colis n\u2019est \u00ab\u00a0pas livrable\u00a0\u00bb, la plupart des transporteurs tentent de contacter le destinataire par t\u00e9l\u00e9phone. Si ce dernier n’est pas joignable ou s’il ne r\u00e9pond pas, le colis reste en stock ou est retourn\u00e9 \u00e0 l\u2019exp\u00e9diteur. La personne qui doit recevoir la marchandise est persuad\u00e9e qu\u2019il s\u2019agit d\u2019une erreur et ne manquera pas de solliciter l\u2019entreprise d\u00e8s que possible. S\u2019ensuivra alors un gaspillage de ressources pour donner des r\u00e9ponses, contacter le transporteur et r\u00e9cup\u00e9rer la marchandise. L\u2019entreprise devra rarement supporter le co\u00fbt d\u2019une nouvelle exp\u00e9dition, mais elle gaspillera certainement une bonne partie de son temps pour rem\u00e9dier \u00e0 l\u2019inconv\u00e9nient. En supposant un co\u00fbt horaire de 20 euros bruts, admettons que le probl\u00e8me soit r\u00e9solu en 30 minutes.\u00a0Rien que pour revenir \u00e0 la normalit\u00e9, nous aurons gaspill\u00e9 10 euros<\/span>, un co\u00fbt fixe qui ne tient pas encore compte de la satisfaction du client…<\/p>\n

L’EFFET CASCADE D\u2019UN CLIENT INSATISFAIT<\/h2>\n

Les v\u00e9ritables cons\u00e9quences d\u2019une exp\u00e9dition erron\u00e9e se font ressentir dans un deuxi\u00e8me temps, lorsque le client passe \u00e0 l\u2019action. Plus il y aura de retard dans la r\u00e9solution du probl\u00e8me, plus le client fera en sorte d\u2019\u00eatre d\u00e9dommag\u00e9.\u00a0Si nous calculons que sur 1 000 livraisons, 1,5% d\u2019entre elles n\u2019arrivera pas \u00e0 destination<\/span>\u00a0(chiffre purement indicatif), nous aurons 15 clients insatisfaits. Sur ces 15 clients, imaginons que 10 d\u2019entre eux ne voudront plus faire d\u2019achats aupr\u00e8s de nous, que 3 restent indiff\u00e9rents, et que 2 iront exprimer une opinion n\u00e9gative sur un r\u00e9seau social quelconque ou sur des plateformes d\u2019opinions. C\u2019est ici que le v\u00e9ritable dommage se manifeste, parce qu\u2019\u00e0 long terme, l\u2019opinion sera lue par un nombre croissant d\u2019utilisateurs, ce qui aura pour cons\u00e9quence d\u2019\u00e9loigner les clients potentiels int\u00e9ress\u00e9s par nos produits. Voici un sch\u00e9ma r\u00e9capitulatif qui compare les cons\u00e9quences d\u2019une exp\u00e9dition correcte (avec une base de donn\u00e9es normalis\u00e9e) et d\u2019une exp\u00e9dition approximative (avec une base de donn\u00e9es \u00e0 normaliser).<\/p>\n\n\n\n\n\n
\n2 MOD\u00c8LES D\u2019EXP\u00c9DITION COMPAR\u00c9S<\/td>\n<\/tr>\n
\n1 000 exp\u00e9ditions correctes<\/td>\n\n1 000 exp\u00e9ditions avec 1,5% d\u2019erreur<\/td>\n<\/tr>\n
Cons\u00e9quences :<\/p>\n
    \n
  • plus grande satisfaction des clients<\/li>\n
  • optimisation des d\u00e9lais<\/li>\n
  • aucun commentaire n\u00e9gatif li\u00e9 \u00e0 des erreurs d\u2019exp\u00e9dition<\/li>\n
  • meilleure utilisation des ressources internes<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n
Cons\u00e9quences :<\/p>\n