L’importance de la data quality dans une stratégie data-driven
Ces derniers mois ont prouvé à quel point la qualité dominait la quantité en matière de relation client. Alors comment offrir une relation client de qualité ? Tout d’abord, en s’assurant une donnée client à jour et exploitable via la data quality. La data quality, soit la qualité des données, fait référence au maintien d’une donnée client saine et pérenne d’une entreprise (sans doublons, sans erreurs de formats, et d’actualité). Ou plutôt, à quel moment devez-vous utiliser la data quality pour qu’elle porte ses fruits ? La data quality vous permet d’éviter de nombreuses erreurs courantes telles que : Ancrer la data quality dans votre stratégie de manière continue vous permet donc de réduire de : En corrigeant et en anoblissant vos données clients, vous vous offrez l’opportunité d’exploiter l’ensemble du potentiel de ces datas et de faire vivre une expérience personnalisée à la hauteur des attentes et des besoins de vos clients. Il existe deux solutions pour obtenir cette donnée de qualité : la solution préventive et la solution curative. Chez 1BY1, la solution préventive permet de conserver votre donnée propre via l’aide à la saisie des informations, la collecte, et l’ergonomie des points d’entrée de données. Avant de mettre en place une quelconque action de collecte de donnée client, il est nécessaire d’élaborer une stratégie de collecte éthique qui respecte la RGPD. Posez-vous les bonnes questions avant d’effectuer la collecte : Dans quel but ? Fidélisation, prospection, les deux ? De quelles données ai-je réellement besoin ? Lorsque les réponses à ces questions sont claires, vous pouvez procéder à la collecte, au tri et à l’entretien quotidien de votre data. Vous pouvez, par exemple, utiliser l’aide à la saisie pour développer votre mode de collecte. L’aide à la saisie, aussi appelée « autocomplétion » permet, comme son nom l’indique, de faciliter le remplissage des champs d’un formulaire en suggérant différents mots lorsque ces derniers ont déjà été renseignés auprès de votre marque par l’utilisateur. L’aide à la saisie n’existe pas seulement pour des formulaires de site web. On peut également la retrouver sur l’ensemble des outils de collecte de données comme les bornes en magasin par exemple. La solution curative permet, quant à elle, d’améliorer ou de nettoyer la donnée qui en a besoin de manière automatique et spontanée (en normalisant, en dédoublonnant et en enrichissant). La normalisation a pour objectif de mettre toutes les données d’un même champs sous un format commun pour éviter les anomalies sémantiques. Elle permet donc de croiser plus facilement la donnée et de mettre en place certains algorithmes. Selon le type d’information à corriger, il existe différents traitements tels que la RNVP (adresse postales) et le PING (adresses emails). L’enrichissement de vos données perfectionne votre BDD en identifiant les données qui ont besoin d’être complétées ou nettoyées. En complétant et en nettoyant vos données de manière continue vous réduisez tout d’abord vos coûts en diminuant le nombre de communications non délivrées, en réduisant le temps homme lié à la gestion des retours et en assurant une meilleure délivrabilité grâce à la diminution du nombre d’emails invalides lors de vos campagnes marketing. Au-delà de l’aspect coût, vous entrez dans une stratégie de fidélisation data-driven client centric. Grâce à cette stratégie, vous améliorez de manière considérable votre expérience client en fluidifiant votre tunnel de ventes, en augmentant et en adaptant votre parcours client à chacun de vos contacts et donc, en réduisant l’insatisfaction client. Le dédoublonnage permet d’éliminer les multiples enregistrements au sein d’une même base de données. Car votre BDD peut contenir des doublons lorsque son mode d’alimentation est peu homogène. Nous pouvons également employer le terme « déduplication ». Il est utilisé lorsque la même opération est pratiquée sur plusieurs fichiers au même moment dans le but qu’un enregistrement ne se retrouve que dans une seule base de données. Grâce au dédoublonnage, vous contribuez à l’amélioration de la qualité des fichiers, et vous limitez également le coût de son exploitation et conservez une image de marque positive. Ou vous souhaitez en savoir davantage sur les différentes pratiques de cette Data Quality et ses atouts pour votre entreprise ? N’hésitez pas à nous contacter, nous serons ravis d’échanger avec vous.Quels sont les atouts de la data quality dans votre stratégie data-driven ?
Les outils de la data quality
La solution préventive
En quoi consiste une collecte de données efficace ?
Qu’apporte l’aide à la saisie ?
La solution curative
Qu’est-ce que la normalisation des données ?
Et en quoi consiste l’enrichissement de vos données ?
Qu’apporte le dédoublonnage ?
Vous avez un projet data quality ?
