Comment qualifier sa base de données ?

Multiplier les données, c’est bien, s’assurer de leur qualité, c’est indispensable ! En effet, une foule d’informations, si grande soit-elle, ne sert à rien si la plupart est imprécise ou obsolète. Cela tombe sous le sens, mais dans la réalité, à peine un quart des sociétés françaises affirme disposer de données correctes et une récente étude du laboratoire de recherche d’AT&T estimait à 600 milliards de dollars par an la perte due à la mauvaise qualité des données.

Des sources d’erreurs multiples

Les principales erreurs qui font perdre de la valeur aux bases de données et mettent à mal les stratégies marketing sont, par ordre d’importance : les informations obsolètes, les données incomplètes ou manquantes, les fautes de frappe et les doublons. Ces erreurs trouvent leurs sources, selon Easiware, dans l’augmentation des bases de données (46 %), le facteur humain (42 %) et la multiplicité des points de saisie (38 %).
Cela engendre naturellement des pertes de productivité et d’efficacité, des difficultés à entrer en contact avec les clients, voire la perte de certains d’entre eux. Une data de mauvaise qualité peut également fausser la vision globale des affaires et mener à des décisions stratégiques en décalage avec la réalité du marché. D’autant plus qu’avec l’augmentation des données générées par le web, mais aussi par l’internet des objets, le risque ne diminue pas. Car si ces données peuvent constituer une mine d’or en termes d’informations, elles regroupent également une quantité de données inutiles et peu fiables. Il est donc vital de se pencher sérieusement sur la question.

Tester leur qualité

Dans un premier temps, il est important de consolider vos différentes sources de données dans une seule base afin de faciliter les analyses. Ensuite, il vous faut tester la qualité de votre base prospects-clients, en vérifiant les doublons par exemple ou encore en demandant directement à votre contact de vérifier ses données lors d’une campagne ou d’une interaction avec le centre de relation client.
Ce travail fastidieux est primordial car une mauvaise utilisation des data peut avoir des conséquences néfastes pour l’image de la marque et ses ventes. L’écueil serait, en effet, de s’apercevoir de la mauvaise qualité d’une base à l’occasion d’une opération commerciale. Cela nécessiterait la mise à jour du fichier en un temps record et retarderait l’ensemble du processus, avec un impact sur la productivité.
Dans tous les cas, nous vous conseillons de vérifier votre base régulièrement et de procéder à une analyse en profondeur des pratiques de gestion des données régulièrement afin d’identifier les optimisations à mettre en place pour qualifier votre base.

Définir des standards et responsabiliser les métiers

Notons également qu’il est indispensable de définir des standards et guides d’utilisation de ces data. Prenons l’exemple de remplissage des champs : un guide d’utilisation pourra préciser s’il convient d’écrire « M. » ou « Mr », « av. » ou « avenue », « Durand » ou DURAND »… autant de bonnes pratiques permettant de garantir une cohérence dans le traitement de ces données. Enfin, il est vivement conseillé de responsabiliser l’ensemble des métiers sur le maintien, la mise à jour et le nettoyage des données et de désigner en interne une personne responsable de leur qualité. Celle-ci rappellera les règles de fonctionnement et sera le référent unique de l’entreprise pour toutes les questions relatives à la mise à jour et l’amélioration des bases clients.

« Si la DSI est très souvent le concepteur ou gardien de ces solutions techniques de gestion de données, elle ne peut être le garant unique du contenu. D’où l’intérêt d’accompagner et de sensibiliser toutes les parties prenantes au logiciel avant même son implémentation car comme tout outil, sa réussite reste conditionnée par l’appropriation
et l’utilisation humaine » souligne Fabrice Fourel, Directeur de la Sécurité et des Systèmes d’Information du groupe Loyalty Company

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