Le septième chantier de la lead generation : la data quality

Chez Invox, nous sommes convaincus qu’il faut privilégier la qualité à la quantité. Et ça vaut aussi pour les données. Indispensable pour améliorer ses performances marketing, réussir ses campagnes et prendre de meilleures décisions stratégiques, la data quality fait partie des chantiers prioritaires pour booster sa stratégie de lead generation. Découvrez ses enjeux et les bonnes pratiques à adopter !

démarche de data quality

Data quality : de l’importance de bien gérer ses données

Vous le savez sûrement déjà et l’avez peut-être même appris à vos dépens : disposer de données de mauvaise qualité affecte les performances et la crédibilité d’une entreprise. Polluer sa base avec des informations obsolètes, imprécises ou en doublon, c’est courir le risque de faire chuter son ROI et de montrer à ses clients que l’on ne possède pas la bonne data sur eux. Sans compter que cela peut coûter cher : à titre d’exemple, HubSpot fait payer 54 centimes par contact, qu’il soit bon ou mauvais. À ce tarif-là, autant faire le ménage, et vite ! Dans une démarche de data quality, et pour améliorer la performance – et la pertinence – de ses campagnes de market automation, on va donc chercher à ne conserver dans sa base de données que des informations qui soient :

  • Respectueuses du RGPD ;
  • Organisées ;
  • Correctes ;
  • Homogènes ;
  • Exhaustives ;
  • Récentes.

Le but final : connaître l’impact de ses actions marketing et assurer une collaboration marketing-sales efficace. Comme on est sympas, on a même pensé à vous détailler tout ça dans une checklist !

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Quelles mécaniques mettre en place dans une démarche de data quality ?

C’est au final assez simple : outre le choix des bons outils, la seule difficulté est de tenir sur le long terme les mesures que l’on décide de prendre. L’objectif est de sensibiliser les équipes marketing et ventes par le biais de workshops mais aussi et surtout de définir précisément les données que l’on souhaite recueillir. Bien sûr, puisque nettoyer sa base ne suffit pas, on n’oublie pas de l’enrichir à l’aide du progressive profiling.

Les étapes de la data quality
  • Audit data quality
  • Dédoublonnage
  • Nettoyage régulier
  • Mise à jour
  • Enrichissement
  • Mise en place d’un centre de préférence
  • Mise en conformité RGPD
  • Remodelage des formulaires
  • Connexion marketing automation + CRM
  • Implantation d’une data governance

La donnée est une ressource essentielle pour les entreprises B2B. Mais pour qu’elle fasse remonter des leads de qualité aux équipes commerciales elle doit être propre… et le rester ! Pour engager une démarche de data quality, il faut avant tout être sûr de l’usage que l’on souhaite faire de ses informations pour délimiter les critères essentiels. Ensuite, comme bonne pratique, on s’engage sur le long terme à bien gérer et entretenir sa base de données.

La data quality constitue le septième des 8 chantiers pour générer des leads de qualité en B2B : pour tout savoir sur le sujet (et les 7 autres), téléchargez l’ebook des 8 chantiers de la lead generation.

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