Nos conseils en gestion de la qualité des données btob

Qui a des clients manipule forcément des données. Et qui possède des données de qualité peut répondre plus efficacement aux besoins de ses clients. Pour dire que la qualité des données constitue aujourd’hui un levier incontournable dans le développement d’une entreprise. Pour vous donner une idée de l’importance de ce levier, imaginez que vous travailliez à partir de données erronées : les emails n’arriveront pas à leurs destinataires, les inscriptions et les désinscriptions ne seront plus bien traitées, les factures seront adressées à de mauvais fournisseurs…

Bref, une bonne gestion de la qualité des données ou Data Quality management (DQM) est impérative pour éviter de nombreux problèmes à votre structure (perte d’argent, perte de clients, perte d’image…). Mais quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour mieux gérer la qualité de ses données btob ?

La gestion des données : une affaire de tous

Beaucoup pensent que la gestion des données d’une entreprise b2b est l’apanage du service informatique. Les articles 32 et 35 du nouveau règlement sur la protection des données (RGPD) ont toutefois rappelé aux dirigeants d’entreprise que la gestion des données est une affaire collective.

Une bonne gestion des données pertinentes commence ainsi par la sensibilisation de l’ensemble du personnel à l’importance des données pour l’entreprise. Il s’agira par la suite de mettre en place des formations portant sur le traitement des informations. L’idée est d’inciter toutes les parties prenantes à se poser les bonnes questions avant de traiter une donnée :

• Ai-je tout fait pour sécuriser ma base de contacts ?
• Toutes les informations récoltées des formulaires sont-elles nécessaires ?
• Quelle procédure suivre pour traiter les données entrantes ?
• …

Mettre en place une stratégie de smart data

Votre entreprise peut recueillir un nombre particulièrement important de données via diverses sources en une année. Pour bien les gérer, il est nécessaire d’utiliser une stratégie de traitements de données flexible et efficace. L’objectif est de faciliter la récolte, la mise à jour et l’accessibilité des données.

Pour y arriver, il faudra déterminer les informations utiles au développement de votre entreprise. La finalité étant de faire en sorte que chaque pôle sache les informations nécessaires à son activité. Même si la donnée est indispensable, il est inutile d’en posséder beaucoup. Le plus important est de ne garder que les données utiles à la réalisation du type d’opération marketing projetée : prospection téléphonique, emailing, mailing postal...

Pour illustration, lors d’une campagne de prospection par email, on pourra se limiter à des informations basiques comme le nom du contact, l’email professionnel et le nom de l’entreprise. Inutile d’utiliser les adresses IP et autres métadonnées. Ces dernières servent plutôt à l’analyse des performances de la stratégie digitale. Pour l’adresse professionnelle ou personnelle, vous pouvez vous en passer si vous ne faites pas de mailing postal.

Concevoir un protocole d’analyse et de traitement de données en interne

La perte de données ou l’obtention d’informations erronées constituent des problèmes courants dans la gestion de la base de données dans une entreprise. Pour les éviter, il faudra concevoir un protocole d’analyse et de traitement efficace des données. Pour ce faire :

• On identifiera dans un premier temps tous les intervenants au traitement de chaque type de données ;
• Puis, on désignera un data stewards (expert en DQM), une personne responsable de l’organisation et de la gestion des données ;
• Enfin, il convient d’actualiser les données que vous possédez le plus régulièrement possible. Ne pas hésiter à recourir à l’automatisation pour limiter les coûts de l’opération.

Réaliser une analyse complète des données dès que possible

Afin de maintenir la qualité d’une base de données, il est impératif de réaliser une analyse ponctuelle complète des données de l’entreprise régulièrement. L’idéal est de procéder à cette opération 2 à 3 fois par an. On aura ainsi une meilleure visibilité sur la santé de la base de données. Vous pouvez confier cette tâche à une équipe composée de votre propre personnel ayant des connaissances relativement avancées en système d’information. Sinon, vous pouvez opter pour les services d’un prestataire spécialisé.

Dans tous les cas, un projet d’analyse de base de données doit au moins comprendre les opérations qui suivent :

• Rassembler les données récoltées pour la période analysée ;
• Améliorer la qualité des données en supprimant les informations inutiles, répétées ou erronées ;
• Déterminer les informations manquantes ;
• Segmenter les données clients suivant les objectifs marketing poursuivis ;
• Analyser le CRM ;
• Identifier les actions d’amélioration à mettre en place sur le long et le moyen terme ;
• Informer les collaborateurs sur l’ensemble des actions menées.