[Replay webinar] Data quality : comment « cleaner » vos bases de données ?

Pierrick
Marketing Automation Integrator
18 juin 2020
2 min

La data quality, c’est l’essence même d’un projet de marketing automation. Sans base de données de qualité, pas de CRM propre, et pas de résultat. Il est donc temps de faire du tri ! On s’est (re)lancés dans les webinars marketing avec une édition consacrée à nos secrets sur le « cleaning » des bases de données. Alors, prêt à nettoyer votre base de données et votre CRM de fond en comble avec un webinar data quality ?
 

Comment faire l’audit de sa base de données ?

La première étape d’un chantier data quality ? Se lancer dans un audit méthodique et vérifier si vos contacts sont toujours « vivants ». Un prospect qui répond à vos emails, c’est un contact actif et valable. En revanche, un contact qui n’a pas l’air d’avoir ouvert ses emails depuis plusieurs mois… Il y a de grandes chances que vous l’ayez perdu, et vous n’avez donc plus aucun intérêt de le garder au chaud dans votre base de données.

Dans notre webinar data quality, on vous invite notamment à analyser les bounces, ces messages d’erreur qui vous indiquent qu’un email n’a pas été reçu ou qu’une adresse n’est plus valide. Il faut alors pouvoir distinguer deux types de bounces :

  • les soft bounces, où l’email finit par arriver, mais la boîte de réception du destinataire est pleine ;
  • les hard bounces, avec des adresses qui n’existent plus ou qui contiennent des erreurs (comme « [email protected] »).

Après avoir vérifié les bounces, il est temps de vous intéresser à la source de vos données : d’où viennent-elles ? Qui sont-elles ? Fini les données à l’origine incertaine : vous ne devez conserver que la crème de la crème !

Trier, ranger, jeter… Comment avoir une base de données propre ?

Auditer, c’est bien. Mais si on s’arrête là, ça ne sert à rien. La clinique du lead que nous évoquions déjà dans un webinar data quality avec Ines CRM perd tout son sens si le diagnostic n’est pas suivi d’un bon traitement !

Nous vous expliquons donc comment réaliser un premier écrémage, essentiel pour la mise en place de la data quality. Il est quand même bien plus intéressant pour vous d’avoir une petite base de données propre et structurée qu’un carnet d’adresses bien rempli mais inutile !

Par exemple, ne plus accepter les adresses personnelles (Yahoo, Gmail, etc.) est un premier pas vers une base de données propre et qualitative. Car oui, les adresses personnelles amènent beaucoup de déperdition… Alors, ni une ni deux, à la corbeille !

L’idée, c’est de vous attaquer à ce que vous pouvez jeter sans regret. Un contact qui n’a pas répondu à vos 22 derniers emails ? Peut-être est-il temps de le retirer de votre base. Et si ce contact reste intéressé malgré tout, il saura revenir de lui-même ! N’attendez pas une décennie entière avant de vous dire qu’un contact est « périmé ».
 

Il va falloir vous transformer en Marie Kondo de la base de données.Guilhem Bertholet, CEO d'Invox

Un nettoyage des données une fois par an, c’est raisonnable. Vous pourrez vérifier quels prospects n’ont pas été actifs depuis le dernier « cleaning » de votre base, ceux qui répondent présents, ceux qui ont une erreur dans leur adresse email, les doublons… Enfin, on vous détaille tout ça dans le webinar !

data quality clean invox webinar marie kondo

Webinar data quality : quels outils pour entretenir ses données ?

Entretenir sa base de données, oui, mais avec des outils simples à utiliser ! En plus de notre checklist data quality en guise de support, pas mal de solutions existent pour vous simplifier la vie. Parmi nos préférées (mais il en existe bien d’autres) :

Vous pouvez directement les brancher à votre solution de marketing automation ou à votre CRM pour gérer le nettoyage de la base… Et son enrichissement ! Trier et jeter, c’est une chose, mais il ne faut pas oublier de faire régulièrement entrer de nouveaux contacts dans votre base de données.

En vous replongeant dans ce webinar data quality, vous aurez toutes les clés pour nettoyer votre base de données. En prime, les questions des participants pourraient répondre à vos dernières interrogations sur le sujet ! Vous avez envie d’aller plus loin (ou plus haut) ? Consultez notre ebook et suivez les 4 étapes indispensables à un bon chantier data quality !

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