Qualité des données : tendances et best practices
Publié par Florence Guernalec le | Mis à jour le
En moyenne, les personnes interrogées pensent que 12 % de leur chiffre d'affaires est perdu à cause d'une mauvaise qualité de la donnée, selon le livre blanc d'Experian Marketing Services.
93 % des répondants déclarent que les données jouent un rôle essentiel dans leur réussite marketing, selon le livre blanc publié par Experian Marketing Services, "Qualité des données en 2014, tendances et best practices pour une stratégie réussie avec le cabinet indépendant Dynamics Market.
Parmi les différents types de données utilisées, trois sont citées comme les plus importants pour la réussite marketing : les informations de contact, suivies des données sur les ventes enregistrées, puis des informations socio-démographiques.
La collecte de la donnée
En moyenne, les entreprises utilisent plus de 3 canaux pour collecter des données Contact (clients ou prospects).
Le canal le plus courant pour interagir avec les clients est le site web de l'entreprise, suivi des contacts via l'équipe commerciale puis du centre d'appel.
83 % des entreprises déclarent collecter des adresses e-mail (clients ou prospects) pour leurs campagnes d'e-mail marketing.
Ces adresses sont collectées en moyenne par trois canaux, les plus populaires étant le site web de l'entreprise et le centre d'appel.
Alors que 87 % des entreprises s'investissent désormais dans le marketing cross canal, 83 % d'entre elles déclarent rencontrer des difficultés à le faire.
De nombreux obstacles associés au marketing cross canal sont liés aux données. Avoir des informations exactes et en quantité suffisante sur le consommateur sont les deux principales difficultés susceptibles d'empêcher une communication cohérente entre les canaux.
Etats des lieux de la collecte
91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes.
Sur un plan international,la part moyenne des données inexactes est passée de 17 à 22 %, en seulement 12 mois.
Les entreprises françaises estiment ce pourcentage de données inexactes à 19%.
78 % des entreprises déclarent rencontrer des problèmes avec la qualité des données qu'elles collectent au travers des différents canaux.
Sur un plan international, les centres d'appel produisent la qualité de données la plus médiocre, suivis par les sites web.
En France, la saisie en magasin apparaît en première position pour la qualité de données la plus médiocre, suivie par les données émanant des applications mobiles, puis celles du site Internet.
Les raisons de l'inexactitude des données
L'erreur humaine demeure la principale cause d'inexactitude des données. Viennent ensuite le manque de communication entre les services et les limites techniques dont ont fait part les répondants.
Les conséquences d'informations erronées/insuffisantes
77 % des entreprises pensent que leurs résultats sont affectés par des données Contact inexactes et incomplètes.
En moyenne, les personnes interrogées pensent que 12 % de leur chiffre d'affaires respectifs sont perdus, un pourcentage inchangé dans cette étude depuis 2007.
74 % des personnes interrogées déclarent avoir rencontré des problèmes avec des programmes de fidélité. Leurs dysfonctionnements relèvent principalement de l'inexactitude des informations consommateur, de leur volume insuffisant mais également de l'incapacité des entreprises à analyser les informations client.
Lorsqu'elles essaient de générer une BI pertinente, 81 % des entreprises rencontrent des problèmes, principalement dus à des données inexactes. Parmi les autres problèmes, on peut citer un manque d'information, un manque de données et systèmes flexibles, suivi d'une incapacité à regrouper les données des différents canaux.
67 % des entreprises déclarent avoir rencontré des problèmes de délivrabilité d'e-mails sur les 12 derniers mois.
Le développement une stratégie
66 % des entreprises manquent d'une approche cohérente et centralisée sur la gestion de la qualité des données.
Les principales motivations à initier une stratégie de qualité des données sont notamment l'augmentation de l'efficacité, l'amélioration de la satisfaction client et une prise de décision mieux informée.
Aujourd'hui, seulement 30 % des entreprises gèrent leur stratégie de qualité des données de manière centralisée, via un responsable unique.
64 % des entreprises ont eu ou ont encore recours à des tiers pour leur stratégie de qualité des données.
Le recours aux tiers pour la gestion de données est très fréquent dans les secteurs de la distribution et de l'industrie, par rapport aux autres secteurs d'activité.
Les entreprises de tailles plus réduites ont davantage recours à des tiers pour la gestion des données.
55% des entreprises utilisent des solutions automatisées pour gérer leurs données tandis que 53% utilisent des méthodes manuelles. Parmi ces tâches, on peut citer l'analyse manuelle des données dans Excel ou des corrections manuelles en vue des campagnes ponctuelles.
53 % des organisations utilisent des solutions SaaS pour gérer la qualité de leurs données.
L'enrichissement des données
94 % des entreprises déclarent faire enrichir leurs données.
En moyenne, les entreprises ajoutent trois types de jeux de données différents. Les trois data sets les plus cités par les répondants sont les données commerciales, les données de géolocalisation et les données sociodémographiques.
Les entreprises américaines sont celles qui recourent actuellement le plus à l'enrichissement de données sur les appétences de leurs contacts pour optimiser les messages à leur adresser (39% vs 22% seulement pour la France).
En revanche, les entreprises françaises sont celles, parmi celles du panel, qui ont le plus déclaré être intéressées par les données de géolocalisation (25%).
Conclusion
Créer une stratégie données centralisées
Les six bonnes pratiques selon Experian Marketing Services
1. Créer des benchmarks autour de l'exactitude des données
Des évaluations peuvent être facilement faites autour de la livraison des colis, du courrier retourné, de la délivrabilité des emails ou des appels du service client.
2. Vérifier les données lors de leur saisie
Des outils logiciels peuvent être mis en place pour vérifier les informations client structurées, comme l'adresse e-mail, l'adresse postale et le numéro de téléphone portable. Ces informations normalisées et validées permettent aux entreprises de trouver plus facilement des comptes existants et d'ajouter avec exactitude des données tierces qui s'appuient sur des informations existantes du client.
3. Valider les informations avec les consommateurs lorsque c'est possible
Lorsque les clients appellent un centre d'appel ou se rendent dans un magasin, par exemple, les collaborateurs peuvent vérifier systématiquement les informations existantes, afin de s'assurer que c'est toujours la méthode adéquate pour interagir avec ce contact.
4. Améliorer la fonctionnalité de recherche
Des recherches plus avancées peuvent être mises en place pour trouver des correspondances potentielles et identifier plus de possibilités pour le compte que seulement une correspondance exacte.
5. Vérifier régulièrement si la base de données comporte des doublons
Les parties prenantes doivent s'assurer de vérifier la base de données régulièrement pour garantir qu'aucun doublon n'ait été créé et pour regrouper les informations lorsque c'est possible.
6. Analyser les processus de gestion de données une fois par an
Le groupe de travail sur la qualité des données doit chercher à passer en revue annuellement les pratiques de gestion de données et à identifier de nouvelles manières d'exploiter ces informations ou ces processus qui peuvent ne pas remplir leur objectif selon les données de référence.
Pour en savoir plus : lire le livre blanc d'Experian Marketing Services "Qualité des données en 2014, tendances et best practices pour une stratégie réussie"
Méthodologie
Plus de 1 200 personnes issues de six pays ont participé à l'étude produite par Dynamic Markets pour Experian Marketing Services. Des personnes des États-Unis, du Royaume-Uni, de France, d'Allemagne, d'Espagne et des Pays-Bas ont répondu à l'étude. Les
secteurs industriels représentés dans le panel sont l'enseignement, la finance, la fonction publique, la distribution, l'industrie, et les services collectifs. L'échantillon était composé de directeurs exécutifs et financiers, de vice-présidents, de membres de conseil
d'administration, de responsables et de personnels administratifs associés à la gestion des données, dans des fonctions diverses.