6 conseils pour améliorer la qualité de vos données

Nicolas Chiesi

7 min.
23/05/2023

Qui a des clients, a des données. Et qui a des données, peut mieux répondre aux besoins des clients. Tout le monde est d’accord avec la première affirmation. Quant à la deuxième, la plupart des marketeers s’y reconnaîtront sans doute. On pourrait en conclure que les entreprises font attention à la qualité de leurs données. Malheureusement, il semble qu’elles perdent encore toujours beaucoup d’argent (et de clients) à cause de la mauvaise qualité de leurs données.  Que pouvez-vous faire pour maintenir la qualité de vos données ?

La qualité des données : garbage in, garbage out

Lorsque les données ne sont pas correctes, elles peuvent impacter tout le processus d’entreprise et la relation avec le client. Les e-mails n’arrivent pas, les désinscriptions ne sont pas correctement traitées, les factures partent à des mauvaises adresses et le collaborateur du département service ne sait pas si la personne qu’il a au téléphone est déjà cliente (depuis longtemps). Et le nombre de clients frustrés augmente, de même que le nombre de réclamations. Les mauvaises données provoquent donc un effet domino. Elles coûtent de l’argent et de la fidélité. Car le ‘garbage in’ devient le ‘garbage out’.

Des études le prouvent

Une étude d’Experian Data Quality révèle que les données incorrectes influencent directement le bénéfice chez 88% des entreprises interrogées. Une entreprise perd en moyenne 12% de ses revenus en dépenses de marketing, de moyens et heures du personnel gaspillés. La même étude révèle que 38% seulement des entreprises participantes utilisent un logiciel pour contrôler les données au moment de leur saisie. Ce n'est pas la seule étude à s'être penchée sur la question de la mauvaise qualité des données. Gartner, IBM et Forrester Research ont également étudié le problème. Les chiffres varient, mais tous ont fait les mêmes observations.

Il y a donc du pain sur la planche, car si vous n’avez pas vos données en ordre, vous ne pouvez pas communiquer efficacement avec votre public cible et vous perdez de l’argent. D'une part, parce que vous perdez un temps et des ressources précieux. D'autre part, parce que votre taux de conversion ne cessera de baisser. Sans parler de l'atteinte à votre image lorsque vous envoyez le mauvais message au mauvais client.

Les facteurs influençant la qualité des données

La qualité des données dépend de facteurs internes et externes. La sensibilité aux erreurs est en outre fonction, notamment, de :

  • la responsabilité (quelles personnes sont indiquées pour surveiller la qualité des données ?) ;
  • la façon d’introduire les données (la saisie manuelle est, bien entendu, plus sensible aux erreurs que la méthode automatisée) ;
  • le nombre de systèmes différents (plus il y a de bases de données, plus souvent les données sont stockées en double et plus les erreurs sont fréquentes) ;
  • le rythme de changement des données (les clients déménagent-ils souvent ou y a-t-il souvent de nouveaux produits dans l’assortiment ?) ;
  • le mécanisme de contrôle (les erreurs sont-elles rapidement identifiées ?) ;
  • les processus des données (y a-t-il des règles pour introduire, nettoyer et entretenir les données ? Des données de référence sont-elles indiquées ?).

Des conseils pour améliorer la qualité de vos données

Pour utiliser fructueusement les données, il est important de prévenir les doublons, les manques et les erreurs. Ce que vous pouvez faire de différentes façons. La bonne nouvelle, c’est que quelques-unes de ces mesures sont faciles à mettre en œuvre et sont donc de véritables quick win, dont vous recueillerez immédiatement les fruits.

  1. Couplez vos systèmes à des sources externes. Vous pouvez faire contrôler vos données par des parties externes. Périodiquement, mais aussi – encore mieux – en permanence. Vos adresses de clients peuvent ainsi être aisément contrôlées et éditées. Et les duplicatas peuvent immédiatement être dédoublés. 
  2. Automatisez les processus et interfaces. Lorsque vous couplez vos systèmes de données, vous pouvez enregistrer vos données clients à un endroit central. Lorsque les autres systèmes effectuent des mises à jour sur le fichier central, vous êtes certain(e) que les erreurs d’introduction sont évitées et que tout le monde travaille avec les mêmes données.
  3. Intégrez des contrôles. Configurez des rapports et des e-mails automatiques, avec lesquels un collaborateur peut contrôler à intervalle fixe si les données ont bien été introduites. Donnez à cette personne la compétence de corriger les erreurs des collègues et d’en informer ceux-ci.
  4. Améliorez votre gestion des processus d’entreprise et simplifiez ainsi la saisie des données. Demandez par exemple aux utilisateurs de suivre un plan par étapes logiques pour l'importation des données. Et veillez à ce que l’application à l’arrière-plan couple et enregistre elle-même les données de la bonne manière.
  5. Travaillez avec des champs obligatoires. Faites en sorte que les utilisateurs ne puissent pas aller plus loin dans le processus d’enregistrement lorsque les données cruciales ne sont pas, ou pas correctement, complétées. Bloquez la possibilité d’enregistrer des erreurs, par exemple en programmant des numéros de téléphone tels que (00) 123 45 67, de façon à ce que les contenus erronés ne soient pas acceptés.
  6. Donnez des incentives. Tout le monde n’aime pas saisir des données. Les vendeurs sont par exemple réputés pour avoir des difficultés à enregistrer correctement les données. Ils veulent vendre et s’occuper le moins possible de l’administration. Pourtant, les commerciaux peuvent justement recueillir des données précieuses durant leurs contacts avec le client, et ils le savent. En associant des programmes d’incitation ou des bonus à la qualité de vos données, vous pouvez encourager vos collaborateurs à prendre le temps de saisir (correctement) les données.

La qualité des données et leur gouvernance

La qualité des données et la gouvernance des données sont des sujets qui se ressemblent, et que l’on confond parfois. La gouvernance des données concerne la qualité des données, mais elle va plus loin : elle recouvre également d’autres aspects comme la conformité, les risques et la vie privée. Vous pouvez appliquer plus largement à toute votre gouvernance des données les leçons que vous tirez de vos programmes de qualité des données, ce qui réduira le risque et le temps que cela prendra de mettre en œuvre votre gouvernance des données.