La mise en oeuvre des bonnes pratiques de gestion de données aidera à lutter contre les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes, qui représentent les erreurs les plus fréquentes au sein d’une base de données. En évitant ces erreurs, les informations peuvent être conserves au fil du temps et répondre à leur objectif souhaité.

Il existe six bonnes pratiques clés.

1. Créer des benchmarks autour de l’exactitude des données
Comme pour n’importe quelle initiative engagée en entreprise, il est important de suivre la progression afin de montrer que le temps et le budget associés à un projet apportent un retour sur investissement. Le groupe de travail sur la qualité des données doit chercher à faire des évaluations autour de l’exactitude des données pour contribuer à afficher une amélioration, mais aussi pour déterminer quels processus ou investissements doivent être poursuivis, ou signaler ce qui n’a pas fonctionné comme prévu.

Des évaluations peuvent être facilement faites autour de la livraison des colis, du courrier retourné, de la délivrabilité des emails ou des appels du service client. Les entreprises peuvent également chercher à faire appel à des consultants tiers pour comparer les segments d’une même base de données. Au fil du temps, ces memes évaluations pourront être revues une fois que les processus et outils auront été mis en oeuvre.

2. Vérifier les données lors de leur saisie
Aujourd’hui, la plupart des entreprises exploitent des informations dès leur saisie pour des offres de fidélité, des actions marketing, le traitement des commandes ou la facturation. Même si les informations ont toujours dû être exactes d’un point de vue opérationnel, la communication entre les consommateurs est devenue plus qu’un facteur étant donné la vitesse à laquelle les entreprises doivent suivre les actions marketing concernées. Les données inexactes affectent quasiment immédiatement l’interaction avec les clients.

La mise en oeuvre des bonnes pratiques de gestion de données aidera à lutter contre les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes, qui représentent les erreurs les plus fréquentes au sein d’une base de données.

Les organisations gèrent la qualité de leurs données de façon très différentes. 99 % affirment avoir une stratégie de gestion des données en place. Aucune définition claire et unanime n’est apparue pour exprimer ce qu’est le Big Data pour nos répondants. 38 % réalisent des analyses manuelles sur Excel. 55 % utilisent des méthodes automatisées pour gérer la fiabilité de leurs données.

C’est pourquoi il est important de vérifier la validité des informations dès leur saisie. Des outils logiciels peuvent être mis en place pour vérifier les informations client structurées, comme l’adresse email, l’adresse postale et le numéro de téléphone portable.

Ces informations normalisées et validées permettent aux entreprises de trouver plus facilement des comptes existants et d’ajouter avec exactitude des données tierces qui s’appuient sur des informations existantes du client. Dans un context de marketing cross-canal, les processus de vérification au point d’entrée contribuent à garantir l’exactitude des informations clients, mais également à la prévention des doublons, qui entachent la connaissance client des marketers.

En validant les données clients, les entreprises peuvent éviter d’avoir des données inexactes et garantir non seulement le fait que les communications parviennent bien jusqu’au consommateur, mais aussi que les techniques de personnalisation sont plus fiables à travers les différents canaux.

3. Valider les informations avec les consommateurs lorsque c’est possible
Les informations d’une base de données expirent rapidement : en fait, on estime que 2 % des données de contact expirent chaque mois, ce qui représente près d’un quart de la base de données par an. Pour maintenir les informations des consommateurs à jour, il est important de les valider avec eux aussi souvent que possible.

Ceci n’implique pas forcément de contacter le consommateur. Les marketers peuvent profiter des actions de communication sortantes pour surveiller des signes montrant que des informations clients peuvent être inexactes.

Par exemple, les marketers peuvent observer les taux de distribution et les taux d’ouverture des campagnes par email. Si un email n’est pas distribué ou que les clients ne vérifient pas leurs emails fréquemment, il se peut que l’adresse email ne soit plus active. Les marketers peuvent garder en tête ces adresses email pour une mise à jour lors de la prochaine interaction client ou ils peuvent contacte directement le client pour modifier ses préférences de communication.

Par ailleurs, lorsque les clients appellent un centre d’appel ou se rendent dans un magasin, par exemple, les collaborateurs peuvent vérifier systématiquement les informations existantes, afin de s’assurer que c’est toujours la méthode adequate pour interagir avec ce contact.

4. Améliorer la fonctionnalité de recherche
Les doublons posent des problèmes aux entreprises en disséminant l’historique des comptes et en créant des enregistrements clients incomplets. Des doublons sont souvent créés lorsque des informations récentes sont saisies et qu’elles ne peuvent pas être rapprochées avec un enregistrement existant. La plupart du temps, c’est parce que l’enregistrement ne peut pas être trouvé à cause d’une légère différence, comme une abréviation du nom ou une adresse email mal saisie.

La fonctionnalité de recherche élémentaire dans une base de données est souvent mauvaise, nécessitant une correspondance exacte pour trouver un enregistrement existant. Des recherches plus avancées peuvent être mises en place pour trouver des correspondances potentielles et identifier plus de possibilités pour le compte que seulement une correspondance exacte.

5. Vérifier régulièrement si la base de données comporte des doublons
Même avec des données validées et une recherche améliorée, des doublons seront inévitablement créés suite à une erreur humaine. Les parties prenantes doivent s’assurer de vérifier la base de données régulièrement pour garantir qu’aucun doublon n’ait été créé et pour regrouper les informations lorsque c’est possible.

6. Analyser les processus de gestion de données une fois par an
Les exigences en termes d’informations et de gestion de données changent constamment dans une entreprise. Sur ces cinq dernières années, les techniques de données ont considérablement changé, comme le prouvent les études.

Pour s’assurer que les données correspondent à leurs objectifs et peuvent être utilisées comme le souhaite l’entreprise, le groupe de travail sur la qualité des données doit chercher à passer en revue annuellement les pratiques de gestion de données et à identifier de nouvelles manières d’exploiter ces informations ou ces processus qui peuvent ne pas remplir leur objectif selon les données de référence.

En revoyant régulièrement les processus de gestion, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles sont en mesure d’utiliser leurs précieuses données au mieux.

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Benjamin Moinel, Moinel est directeur des Ventes d’Experian Marketing Services France.