Grâce à la Data Quality, la valeur de la donnée client monte en flèche. Qualifiée et unifiée, la data devient un actif fiable aux bénéfices multiples pour les métiers, les décideurs et les clients.
En complément, lisez aussi : Arbitrer des critères de Data Quality : par où commencer ?
La gestion de la qualité des données fait intégralement partie de la gouvernance des données. Le Data Quality Management, associant nettoyage des donnés en base, validation en temps réel des saisies, dédoublonnage et unification, permet en effet de fiabiliser cet actif crucial et d’en tirer le meilleur parti.
Les irritants sur le parcours client sont à proscrire ! Remplir un formulaire de données pour ouvrir un compte, qu’il s’agisse d’accéder à des services en ligne ou d’acheter sur une plateforme de e-commerce, peut vite devenir une corvée s’il est mal conçu et difficile à valider. C’est pourquoi une expérience de saisie fluide favorise le taux de transformation dès le formulaire de contact.
Pour faciliter la tâche des clients et prospects sur le formulaire, les outils de Data Quality Management offrent des solutions intelligentes d’autocomplétion et de contrôle en temps réel de l’exactitude d’une saisie. Cette aide à la saisie fait gagner un temps précieux à l’utilisateur et lui donne toutes les chances de remplir et valider son formulaire rapidement, en une seule fois, sans faute de frappe.
Actuellement, 73% des employés estiment que leur CRM ne fournit pas une donnée vérifiée*. Or de nombreuses missions – accueillir et inscrire, servir et conseiller, contacter et communiquer, par exemple – ne peuvent être relevées parfaitement sans coordonnées joignables et réellement utilisées, nom bien orthographié, prénom connu et reconnu et informations client unifiées.
Dans les campagnes relationnelles, pouvoir joindre ses clients, les connaître et les reconnaître est fondamental. Or, des données de contact injoignables impactent le ROI des campagnes marketing et CRM. En emailing, par exemple, les diffusions à des adresses invalides ou inactives sont pure perte, avec un risque de blacklistage chez les FAI. Aussi, communiquer à partir de données de contact vérifiées et joignables est un prérequis. En traitant les bases de contact email, téléphone, adresse, la délivrabilité des campagnes atteint des sommets. Á campagne bien distribuée, ROI en hausse !
La Data Quality aide à nourrir la culture de la donnée en interne – un atout pour les Chief Data Officers dont 69 % passent la majorité de leur temps à des initiatives d’acculturation à la donnée**.
Sur le terrain, les opérationnels confrontés à des lacunes de qualité des données client en base cherchent souvent à s’adapter, sans pouvoir toujours suivre les best practices. Exemple, en présence de doublons : un service client prend l’habitude de jongler entre plusieurs fiches lors de l’appel d’un même client. Ce symptôme de doublons en base freine considérablement les opérations, d’où la mise en œuvre d’un système D pour contourner l’obstacle. Il n’est pas rare de voir des services écrire des micro-procédures, parfois au cas par cas, pour expliquer où trouver les bonnes informations d’un client parmi ses diverses fiches.
Le déploiement d’une solution de Data Quality aide à éliminer les mauvaises pratiques du genre, par exemple en bloquant la validation de formulaires à la saisie de données inexactes, invalides ou déjà en base. Elle contribue à la gratification des collaborateurs qui obtiennent de meilleurs résultats quand ils travaillent sur une donnée client fiable. Ainsi, la Data Quality détient un argument probant pour acculturer les équipes à la donnée client : les résultats qu’elle apporte en termes d’efficience opérationnelle.
Tant que les opérations tournent et que les indicateurs de reporting ne révèlent pas de chiffres ou de variations suspects, difficile de mettre le doigt sur les problèmes de Data Quality. Or, le reporting risque d’être faussé si le référentiel client est truffé de doublons, car le nombre de client comptabilisé en base est artificiellement gonflé. De quoi dégrader plusieurs résultats. Le dédoublonnage des données client et leur unification sont essentiels pour remédier à ce cas de figure.
Ce n’est pas tout : l’unification des données correctement dédoublonnées nourrit une meilleure connaissance du client et élimine les confusions et les approximations engendrées par les doublons. Un facteur essentiel pour comprendre le parcours de chaque client avec l’entreprise et mieux le servir. La Data Quality fiabilise ainsi les arbitrages en termes de segmentation, de relation client et d’adaptation de l’offre de service.
Les données de haute qualité sont faciles à localiser et à consulter. La Data Quality évite ainsi des tâches fastidieuses telles que recréer ou rechercher des jeux de données. Un bénéfice de taille, sachant que 28%*** des commerciaux ne passent que 28 % de leur temps hebdomadaire à vendre, car ils sont accaparés par des tâches manuelles telles que la saisie de données.
Avec des données qualifiées, ce temps de travail peut être alloué à des tâches bien plus rentables. Il s’avère également plus facile de stocker des données de qualité dans l’environnement approprié, de les collecter et de les compiler dans les divers rapports requis, notamment sur le plan réglementaire. Dès lors, l’entreprise est en meilleure posture pour garantir sa conformité et éviter des pénalités.
*Forrester, 2022
** AWS & MIT CDOIQ, 2023
***Salesforce, 2023
Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.
© 2024 DQE – Mentions légales – Politique de confidentialité et Cookies
