La qualité en “métabase”
À LIRE AUSSI
- Comment optimiser ses données
- Les 7 bases de valorisation des données
- Match segmentation/volume : le score gagnant
- Timide apparition de bases “SMS”
- Les entreprises justifient l'investissement dans la qualité
- Micromania : 20 ans de protectionnisme
- Meetic : plus on qualifie, moins on fidélise
- La Cnaf crée un dictionnaire d'informations
- Qualifier les données pour restreindre les volumes
- Qualifiez avec un questionnaire… qualitatif !
- Comment optimiser ses données
- Les 7 bases de valorisation des données
- Match segmentation/volume : le score gagnant
- Timide apparition de bases “SMS”
- Les entreprises justifient l'investissement dans la qualité
- Micromania : 20 ans de protectionnisme
- Meetic : plus on qualifie, moins on fidélise
- La Cnaf crée un dictionnaire d'informations
- Qualifier les données pour restreindre les volumes
« Cela fait 20 ans que nous travaillons sur les bases de données marketing,
affirme Andréa Micheaux, directrice générale d'AID. Aujourd'hui, nos techniques
se sont industrialisées et les approches sont très structurées. » AID a
notamment développé un logiciel de gestion de la qualité des données, avec
accès distant sécurisé via Internet. L'outil permet ainsi au gestionnaire de
base de prendre connaissance du détail des contrôles qualités effectués en ASP
et de comparer les résultats obtenus sur ses données avec une dizaine d'autres
bases (qui resteront anonymes). Lorsque l'on parle d'une adresse, qu'est ce que
la qualité ? Andréa Micheaux identifie deux paramètres : la complétude (niveau
de renseignement de l'adresse) et la fiabilité. « Calculer le niveau de
fiabilité est beaucoup plus technique que l'on ne le pense. L'émergence du
multicanal oblige en effet à mener tout un travail autour de la gestion de la
priorité des sources de renseignement. » Le modèle ainsi développé par AID
repose sur la constitution et l'exploitation d'une “métabase”
(étymologiquement, une base autour de la base) recensant une myriade
d'indicateurs qualité qui seront projetés sur les adresses. Exemple : la
qualité de la variable “numéro de téléphone” sera mesurée à l'aune d'un
indicateur de complétude et d'un indicateur de fiabilité. Le logiciel va
actionner des règles de gestion qui sélectionneront la source la plus fiable,
parmi des centaines de sources du marché évaluées par AID.
Exemple de benchmark en mesure de qualité proposé par AID sur une base B to B
Top - Top + Marketing Quality Taux de doubles individus 8 % 0,4 % 2,50 % Taux de NPAI 6 % 1,5 % 2,77 % Taux de qualification Siret 50 % 85 % 77,00 % Taux de doublons Siret 5 % 1,0 % 1,70 % Adresse avec rue identifiée 50 % 60 % 67,32 % Téléphone 60 % 85 % 82,18 % Téléphone mobile 0 % 5,0 % 2,34 % E-mail 0 % 18 % 13,24 % Commentaire : Le taux de qualification peut encore progresser de manière significative puisque 30 % des sites sans Siret peuvent être qualifiés. A noter un taux de doubles individus trop élevé, une action correctrice est déclenchée. La note moyenne/basse de cette base est surtout due à l'indicateur mauvais sur doubles individus qui comporte un poids fort, du fait des coûts de non qualité qu'il génère (mailings inutiles, mauvaise image de la société, mauvaise connaissance client). (Source : AID)
Les sources d'altération de la qualité des données
- Absence de référentiel unique. - Manque de contrôle en amont sur les données saisies dans les systèmes de gestion. - Maîtrise aléatoire de la diversité des sources extérieures. - Incident de transfert d'une partie des données dans le processus de collecte des informations. - Manque de rigueur dans la restructuration des adresses. - Manque de rigueur dans la normalisation des adresses. - Retard dans la mise à jour des informations. - Hétérogénéité des systèmes de codification. - Multiplicité des règles de calcul dans les systèmes de gestion. - Saisies multiples dans plusieurs systèmes de la même entité.