PIM, DAM et multicanal dans les magasins de bricolage : la transformation numérique du secteur. À l'ère du numérique, les clients des magasins de bricolage attendent une expérience d'achat sans faille sur tous les canaux. Pour répondre à ces exigences, les entreprises doivent optimiser leurs informations produits (PIM), leurs actifs numériques (DAM) et leurs stratégies multicanales. Cette catégorie de blogs fournit des informations précieuses et des conseils pratiques sur ces sujets.
Éviter les obstacles fréquents lors des campagnes de Noël grâce à une solution DAM
La gestion des ressources numériques (DAM) offre aux directeurs marketing et aux publicitaires une solution leur permettant d'éviter les écueils critiques.
Pourquoi le marketing inclusif n’est pas seulement important, il est essentiel
Aujourd’hui, les attentes des consommateurs évoluent rapidement et le marketing inclusif n’est plus facultatif, mais indispensable. Explorons pourquoi l’inclusion de l’âge, de l’apparence, de l’ethnicité, de l’identité sexuelle, de la langue, du statut socio-économique et des capacités physiques/intellectuelles est essentielle pour attirer un public plus large et plus diversifié.
Réduire le Time to Market dans l’industrie manufacturière avec un système DAM
Un cycle de développement de produit lent est-il un obstacle à la conquête du marché ? Le délai de mise sur le marché (Time to Market, TTM) est un facteur de réussite décisif dans l'industrie manufacturière, en particulier pour le développement de nouveaux produits.
Comment éviter 4 erreurs courantes dans vos informations produit
Les données d'information sur les produits doivent vous aider à comprendre et à trouver tous les produits de votre "catalogue". Dans l'idéal, cela signifie que tous les membres de votre équipe et tous vos partenaires tiers peuvent accéder aux mêmes informations au même moment.
Précision du PIM
Les bases de données d'entreprise ne sont pas construites à partir de zéro. Au contraire, ces dinosaures du monde informatique évoluent lentement et avec succès à partir de leurs ancêtres primordiaux. Conçus pour traiter de grands volumes de données complexes, ces systèmes sont suffisamment puissants pour soutenir des entreprises importantes et complexes.