L’expansion internationale se cache souvent derrière des réseaux complexes de filiales et de succursales locales. Les vues agrégées rendent flous les véritables investissements des groupes.
Pour les équipes de conseil et de prospective, cela signifie manquer des signaux clés d’entrée sur un marché. Pour les directions GTM, cela empêche de cibler les décideurs locaux avec précision.
En s’appuyant sur des données issues des registres officiels, Starzdata restitue une cartographie filiale par filiale, intégrant les dates d’ouverture, la géographie et le contexte du groupe parent. Vous obtenez une lecture claire, traçable et actionnable des empreintes corporate, utilisable aussi bien pour la stratégie que pour les campagnes GTM.
Identifier les maisons mères via les registres officiels
Extraire chaque filiale validée avec sa date d’ouverture et son pays
Calculer un score de croissance structurelle au niveau du groupe pour benchmarker
Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.
User Input
APIs qualifiées
Web intelligence
Des maisons mères canonisées avec pays de siège
Des filiales vérifiées avec pays, date d’ouverture et type (filiale, succursale, JV)
Un comptage exhaustif des filiales par groupe
Un score de croissance structurelle reflétant le rythme d’expansion et l’empreinte
Un dataset standardisé, prêt à l’emploi pour CRM, BI ou analyses stratégiques
Les réponses à vos questions sur ce segment
Les réponses à vos questions sur ce segment
Peut-on agréger les expansions par secteur et par zone géographique pour identifier les zones chaudes d’investissement ?
Absolument. Les expansions de filiales peuvent être consolidées par secteur et par zone géographique, ce qui permet d’identifier les hotspots d’investissement et les dynamiques structurelles dans certaines régions ou verticales.
Les données de filiales sont-elles entièrement traçables jusqu’aux registres officiels, afin de répondre aux exigences de conformité et d’audit ?
Oui. Chaque enregistrement est rattaché à une source officielle et accompagné d’un score de confiance. Cela garantit une traçabilité et une auditabilité complètes — un point clé pour les équipes soumises aux exigences de conformité.
Dans quelle mesure cette vue filiale par filiale s’intègre-t-elle facilement dans nos CRM ou outils BI pour guider le ciblage et aligner nos stratégies ?
Les livrables sont fournis en formats standards (CSV/Parquet) avec dictionnaire, prêts à être intégrés dans les pipelines CRM et BI. Les équipes GTM et conseil peuvent ainsi exploiter directement les signaux, sans traitement supplémentaire.
Est-ce que ce dataset permet d’identifier des schémas précoces d’expansion pouvant signaler une entrée sur un nouveau marché ou un risque concurrentiel émergent ?
Oui. En retraçant la chronologie et la géographie des ouvertures, le dataset révèle des signaux précoces d’implantation. Les équipes stratégiques peuvent ainsi anticiper l’entrée de concurrents ou partenaires sur de nouveaux territoires.
En quoi le Structural Growth Score permet-il de comparer le rythme d’expansion entre différents groupes ou secteurs ?
Le Structural Growth Score normalise les expansions selon la géographie et la temporalité, permettant de comparer les groupes à leurs pairs sectoriels. Il ne mesure pas seulement le volume de filiales, mais aussi la fraîcheur et l’étendue de l’expansion — des signaux bien plus révélateurs des intentions stratégiques.
Combien de temps après la création ou l’enregistrement d’une filiale sommes-nous capables de la détecter et de l’intégrer dans nos analyses ?
Les créations de filiales sont détectées en quelques semaines après leur enregistrement officiel. L’appui sur des signaux web et des flux enrichis réduit ce délai, donnant aux équipes une visibilité anticipée sur les mouvements d’expansion.
Jusqu’où allons-nous dans la couverture des filiales, notamment dans les zones où les registres sont incomplets ou opaques ?
La couverture s’appuie sur les registres officiels en Europe, Amérique du Nord et Asie, enrichis de données validées. Dans les zones où les registres sont plus lacunaires, un score de confiance rend ces limites visibles, permettant de distinguer clairement les périmètres fiables et ceux à surveiller.
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