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Pourquoi la Data Quality est essentielle à la performance commerciale ? Le 24 juin 2019

La base de données est à l’entreprise ce que la colonne vertébrale est au corps humain : un pilier fondamental. Partant de ce postulat, la question de la data quality s’impose.

Accumuler en quantité des données peut constituer un bon départ, mais encore faut-il que les données récoltées soient exploitables, pertinentes et qualifiées. En matière de data management, la qualité prime sur la quantité. Si la première fait défaut, c’est toute la stratégie engagée par le promoteur immobilier qui risque d’en pâtir.

L’enjeu est de s’assurer du caractère exploitable des données et de maintenir leur pérennité. La data n’est pas une matière immuable ou acquise ; elle se travaille et s’affine dans le temps. Il faut imaginer qu’un contact peut changer d’adresse, de numéro de téléphone, changer ses préférences ou ses comportements d’achat…Ces fluctuations, si elles ne sont pas mesurées et anticipées, donnent lieu à un stock de données qui ne correspond à aucune réalité. D’où la nécessité de mettre en place des mesures du niveau de pertinence accompagnées d’actions correctives et structurelles.

Comment aborder la Data quality ?

Data Quality

Data Quality

On pourrait aborder la data quality par 6 dimensions « primaires » :

La complétude : s’assurer de posséder tous les champs/attributs nécessaires sur le client ou sur le prospect
La validité : s’assurer que les données correspondent à une syntaxe normée
La précision : s’assurer de la véracité des données
La cohérence : s’assurer de la possession des mêmes données sur toutes les bases
La disponibilité : s’assurer que les données sont accessibles pour tous
L’actualité : s’assurer que les données sont mises à jour

Quelles répercussions si la data n’est pas qualifiée ?

Le risque est de se condamner à une méconnaissance des prospects et des clients et à l’échec des stratégies et campagnes activées. Cela revient à déployer des efforts et des moyens, souvent conséquents, pour un résultat très bancal. Malheureusement, entre temps, vos outils de marketing automation ne pardonnent pas et continuent de vous facturer…Cela sans compter l’image de marque écornée au passage.

  • Impact sur l’efficience des campagnes marketing multicanales activées
  • Une communication et des parcours incohérents
  • Altération de la connaissance client
  • Détérioration de la relation client
  • Baisse signifiante du ROI des campagnes d’acquisition et de fidélisation
  • Des coûts immédiats et à long terme

Quel plan d’action pour la qualification de la base de données ?

Les solutions se font à la fois en mode préventif et en mode curatif :

  • S’équiper en SI (système d’information)
  • Formation et sensibilisation des commerciaux
  • Optimisation des formulaires des canaux sources (site, LP, portail…)
  • Qualification des contacts en bureau de vente ou via les commerciaux
  • Vérification et enrichissement des emails et des téléphones
  • Traitement et mise à jour des civilités, nom, prénom
  • Normalisation et validation postale
  • Solutions de géomarketing : géocodage et de géolocalisation
  • Traitement des doublons
  • Enrichissement des données BtoB
  • Vigilance quant au RGPD (attention aux bases de données obsolètes, la requalification exigeant un consentement…)

Bien entendu, s’appuyer sur un CRM ou des outils métiers efficaces s’avère essentiel en matière de data quality. Si vous nourrissez votre CRM avec un stock de données « propres », ses performances n’en seront que boostées. Voilà comment opère le cercle vertueux !

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