La donnée, c’est le moteur de votre stratégie marketing et commerciale. Pourtant, on sait que chaque année, 25 % à 35 % des données deviennent obsolètes, entraînant des segmentations imprécises, des campagnes inefficaces et des opportunités manquées.
Conséquence : vos messages n’atteignent pas les bonnes cibles, vos décisions s’appuient sur des informations biaisées et votre performance s’essouffle.
Pour transformer votre data en véritable levier de croissance, une seule solution : structurer une stratégie Data Quality solide. Mais par où commencer ?
4 critères qui prouvent la qualité de vos données
Parce que toute stratégie nécessite des fondations solides, une donnée exploitable repose sur quatre piliers fondamentaux.
- L’homogénéité. Uniformiser les formats permet une analyse naturelle et facilite l’exploitation. En parallèle, utiliser des champs fermés (listes déroulantes, cases à cocher) est la meilleure manière d’éviter les erreurs de saisie et d’éliminer les doublons de propriétés.
- La validité & la récence. Une donnée fiable est une donnée régulièrement mise à jour. Sans nettoyage ni vérification fréquentes, les bases deviennent obsolètes…
- L’exhaustivité. Plus une donnée est complète, plus elle est exploitable ! Collecter toutes les informations essentielles est donc indispensable pour affiner la segmentation et optimiser le ciblage.
- La conformité. La data doit être collectée et traitée dans le respect des réglementations (RGPD, consentement…), pour éviter les sanctions et renforcer la confiance des prospects. À retenir !
L’objectif : déployer ces quatre leviers concrets pour bâtir une organisation structurée et efficace de la Data Quality… La suite, juste en dessous !
Auditer l’état de sa base de données
Avant de vouloir structurer une stratégie efficace, il faut commencer par faire un état des lieux méticuleux et évaluer la qualité des données existantes.
- Propriétés essentielles : quelles sont les informations réellement utiles pour les équipes marketing et sales ? Prioriser les données stratégiques évite de collecter du superflu et de complexifier inutilement la gestion.
- Données obsolètes et manquantes : une base fiable repose sur des informations complètes et à jour.
- Incohérences de format : un champ ouvert pour les numéros de téléphone entraîne des saisies variées. Une standardisation dès le départ simplifie l’analyse et l’exploitation des données.
- Doublons : une même entreprise peut être présente plusieurs fois sous des noms légèrement différents. Une stratégie de déduplication garantit alors une base propre et fiable.
- Conformité des données : toutes les informations collectées doivent respecter les règles en vigueur (sources, consentement, usage). Une mauvaise gestion de la conformité peut nuire à la réputation de l’entreprise.
Structurer ses process pour une Data Quality durable
Un audit est un bon point de départ, mais l’enjeu principal est d’ancrer la Data Quality dans des processus viables. Sans cadre structurant, les erreurs reviendront forcément.
Il faut alors cadrer la collecte des données dès l’entrée dans le CRM.
Il faut, ensuite, nettoyer et standardiser les données régulièrement.
Le but : éviter l’accumulation de données inutiles ou erronées, et garantir une base fiable dans le temps.
Embarquer vos équipes commerciales
La Data Quality, ce n’est pas que l’affaire des équipes marketing ! Les commerciaux sont en première ligne pour enrichir et maintenir la qualité des données. Mais pour qu’ils s’impliquent à fond, encore faut-il leur donner les bons outils et les sensibiliser…
Expliquez à vos teams en quoi une bonne Data Quality leur permet d’avoir des contacts mieux qualifiés, des suivis plus fluides et, in fine, plus d’opportunités business ! Vous pouvez également leur faciliter le travail en optimisant l’ergonomie des fiches contacts avec des champs conditionnels, et des tâches automatisées pour éviter les saisies fastidieuses.
Mettez en place des rapports réguliers indiquant les champs à compléter ou à mettre à jour. Une vue synthétique des données permet aux commerciaux de corriger rapidement le tir.
Intégrez des objectifs clairs liés à la complétion des données, avec des challenges internes ou des incentives. Vous pouvez, par exemple, récompenser les commerciaux qui atteignent certains objectifs.
Organiser la gouvernance de la Data Quality
Une bonne stratégie Data Quality repose sur un bon fonctionnement interne. Sans une gouvernance limpide et une vraie organisation, les initiatives risquent de se fatiguer et les erreurs, de recommencer. Pour éviter cela, plusieurs solutions sont à mettre en place.
- Mettre en place un dashboard Data Quality pour suivre les indicateurs clés en temps réel : taux de complétion des fiches, volume de doublons, fréquence de mise à jour des données… Cet outil permet de détecter les dérives.
- Formaliser un Data Model bien défini pour structurer la collecte et le stockage des informations. Plus la structure est claire, plus la qualité des données sera maintenue.
- Nommer un responsable de la Data Quality (CRM Manager, équipe Opérations) pour piloter et assurer la cohérence des actions. Cette personne sera ainsi garante de la qualité et animera les évolutions nécessaires.
La Data Quality n’est pas un projet ponctuel : c’est un processus continu qui concerne l’ensemble des équipes.
Une base propre et bien organisée permet d’améliorer le ROI marketing, d’optimiser la performance commerciale et de garantir une prise de décision plus fiable.
En intégrant ces bonnes pratiques, en structurant la gouvernance et en impliquant vos collaborateurs, vous transformez vos données en un véritable levier stratégique. Un atout de taille pour gagner en efficacité, en pertinence et en performance.
