O que fizemos para a Calvin Klein aumentar o faturamento de suas lojas?
Sobre a empresa
Nova iorque, 1968. Nasce pelas mãos do estilista calvin klein uma das maiores grifes que o mundo já conheceu. A marca escolheu o caminho do minimalismo e da sofisticação para caminhar pelo concorrido universo da moda. As roupas de linhas simples e sofisticadas colocaram a calvin klein entre as marcas de moda mais importantes e influentes do mercado, conquistando seguidores pelos quatro cantos do mundo.
No brasil, a calvin klein conta com as divisões calvin klein jeans, underwear e ck calvin klein, que incorporam o time de grifes da pvh corporation. Hoje a calvin klein está presente em mais de mil cidades brasileiras através de 3.300 mil lojas multimarcas, 42 lojas próprias e 58 lojas licenciadas.
Objetivos do projeto
Administrar ás réguas de relacionamento de 42 lojas + E-Commerce. A Meta era o crescimento do
faturamento considerando o impacto recebido em cada cliente abordado e as respectivas lojas do
grupo.
•Cargas diárias e recebimento sistemático das bases para atualização do DBM;
•Tratamento e padronização dos dados (até 30.000 registros/mês);
•Definição e priorização para incorporação programada de novas listas e origens;
•Administração do fluxo de troca de informações com os sistemas e canais;
•Gerenciamento e análise de campanhas;
•Seleção e filtro de clientes e prospects para qualquer tipo de campanha;
•Quebras de campanhas em grupos homogêneos para testes de ofertas;
•Medir automaticamente o retorno de todas as campanhas;
•Construção e atualização periódica dos relatórios de modelagem estatística com visões da base.
Vantagens do projeto
. Recebimento das bases;
. Identificação e marcação das origens de cada base (se houver mais de uma origem);
. Criação de ID Trilha para identificação de cada registo;
. Identificação e mapeamento das colunas existentes nas bases;
. Padronização de possíveis campos para cruzamento: CPF/ CNPJ, Nome, Endereço, Telefones, E-mails, Datas...;
. Padronização e deduplicação dos campos da base;
. Retirada de caracteres como #, *, !, >, <. :, ^.;
. Validação de CPF e CNPJ (se houver);
. Retirada de espaços em branco em todos os campos a serem tratados;
. Separação dos nomes (primeiro, segundo e último);
. Separação endereço por colunas (tipo / logradouro / número / complemento / bairro / cidade / estado / CEP), validação base dos Correios — DNE (Diretório Nacional de endereços);
. Telefone – separação do código DDD e número telefones – validação dos números de telefone e identificação
dos códigos DDD que estavam em branco;
. Validação literal do e-mail e substituição de caracteres inválidos;