Collecte de la data et data quality pour un projet CDP
Les sujets de la collecte de la donnée, de son traitement et de son éthique sont primordiaux dans tout projet data-CRM. Un projet de cette ampleur ne peut aboutir sans une réelle stratégie de collecte éthique et sans une donnée de qualité et à jour. Aujourd’hui, lorsque l’on possède un site web, il est facile de collecter de la donnée de manière plus propre via les formulaires, les achats en ligne etc. Le vrai challenge autour de la collecte se pose davantage en offline, notamment chez les retailers en magasin. Pourquoi ? Les magasins identifient parfois leur propre site web comme un concurrent et ne souhaitent donc pas transmettre la donnée client au service web. Pourquoi devraient-ils collecter de la donnée en physique pour ensuite la transmettre à leur site web qui pourrait compromettre leur part d’achats offline ? Et pourtant, les magasins ont tout intérêt à collecter et transmettre cette donnée. Il est tout d’abord nécessaire de changer de paradigme en voyant plutôt votre site web comme un levier supplémentaire d’acquisition qui vous amènera des clients en magasin. Avec leurs 41 millions d’acheteurs franciliens en ligne (Médiamétrie), le click and collect et le drive n’ont plus besoin de faire leurs preuves : en 2022, 33 % des e-acheteurs ont récupéré plus souvent leur commande en magasin qu’en livraison (Neo Mag). La carte de fidélité apparaît comme le premier levier alors que nous comptons en moyenne 15% des clients encartés. Alors, quelle autre solution avons-nous pour renforcer cette collecte et assurer sa qualité ? Le ticket dématérialisé fait son entrée en jeu pour combler les 85% restants en proposant une facture électronique directement envoyée par mail. Cela ouvre une porte pour déclencher d’autres occasions de collecte via le progressive profiling. Évitez cependant au maximum la collecte papier pour compléter ces informations, ou simplement collecter votre data en magasin, cette pratique manque malheureusement de fiabilité à cause des écritures incompréhensibles, des fautes d’interprétation etc. Une fois que la data est collectée, la question de la qualité se pose. Quand on crée une base de données qui centralise l’ensemble des sources de données, il faut bien être en mesure de les réconcilier pour obtenir une vision unique des interactions de votre contact. Et pour que cela fonctionne, il est nécessaire d’effectuer un traitement préventif (collecte de la donnée propre, à la base avec l’aide à la saisie en temps réel par exemple) et en curatif (mise en place de traitements de déduplication, de dédoublonnage, de redressement d’adresse etc.) La data quality n’est vraiment pas à sous-estimer, elle peut avoir d’énormes impacts en termes de reconnaissance client. Si vous avez des doublons en base, ils représentent X fois un client ou un prospect. La data quality offre plusieurs avantages, notamment lors du développement d’un projet de Customer Data Platform : D’un point de vue RGPD, l’optin est obligatoire pour entrer en communication avec vos contacts. Nous suggérons d’ailleurs d’utiliser le double optin qui consiste à envoyer une demande de confirmation pour entrer dans la base, cela limite l’acquisition inutile de personnes désintéressées. Pour être RGPD, vous devez être en mesure de tracer votre collecte : quand avez-vous collecté cette adresse mail ? Comment ? Et cette information doit être remontée au niveau de chaque contact pour chaque canal (email, SMS, courrier). Il y également l’aspect sauvegarde des informations des anciens clients ou prospects : il est fortement conseillé de garder ces informations le moins longtemps possible, mais cela dépend de votre métier et de l’utilité de cette sauvegarde. Vous souhaitez en savoir davantage sur les éléments incontournables à prendre en compte lors de la mise en place ou du développement de votre projet CDP / CRM ? Retrouvez le replay de notre live sur le sujet juste ici.Que signifie la collecte concrètement ?
Comment collecter cette donnée en magasin ?
La data quality dans votre stratégie de collecte
Les bénéfices de la data quality
La collecte de la data et le RGPD
