La gestion de la qualité des données
clients ou Data Quality Management (DQM) est une
opération dont la finalité est de
maintenir, enrichir, sécuriser et faciliter
l’accès aux données clients.
Pour diverses raisons, le mieux est de confier cette
tâche à un expert en data quality
management (DQM). Découvrez pourquoi !
Parce qu’il est impossible pour une entreprise
de se développer sans une gestion de la
qualité des données (DQM)
Les données constituent le carburant des
applications analytiques et des actions marketing.
Le DQM a pour objectif de garantir la parfaite
utilisation des données produites, peu
importe leur origine. On dit qu’une
donnée est utilisable lorsqu’elle est
véridique, fiable, disponible et en
cohérence avec les autres données
utilisées par l’entreprise.
La mise en œuvre d’une
stratégie de DQM
au sein de l’entreprise offre divers
avantages :
-
Meilleure vente : le DQM
offre meilleure connaissance des prospects, ce qui
permet à son tour d’adapter les
offres et les discours commerciaux, pour vendre
efficacement ;
-
Optimisation de la relation client : en utilisant des fichiers de
qualité, vous pourrez tirer des
informations clés sur vos clients et donc
établir avec eux une relation plus
pérenne et personnalisée. Le risque
d’erreurs dommageables est aussi
minimisé (réitération de
demandes d’informations, courrier
envoyé à de mauvaises
adresses…) ;
-
Enrichissement de l’expérience
client : une data de qualité permet de
maximiser la personnalisation de
l’expérience client grâce
à des messages, des offres et des
réponses personnalisés. Cela peut
conduire à la création d’un
sentiment de proximité chez le
client ;
-
Prévention de nombreux
désagréments : perte de temps, diminution de l’image de
marque, perte de notoriété, perte de
productivité, dépenses non
pertinentes… ;
-
Meilleure prise de
décision : les entreprises travaillant à partir
d’une
base de données client
qualifiée
ont une meilleure compréhension du
marché et peuvent même
prévoir, dans une certaine mesure,
l’évolution de ce dernier ;
-
Optimisation de l’efficacité des
opérations marketing : une gestion de la qualité de vos
données collectées vous permet de
profiter d’un
fichier de prospection fiable
et
mis à jour.
Pour réaliser un audit approfondi des
données
L’audit fait en réalité partie
des opérations à mener dans le cadre
d’un DQM. C’est l’étape
indispensable qui permet de déterminer les
actions correctrices à mettre en place.
Concrètement, l’audit de la base de données
consiste à :
-
Déceler toutes les sources de
non-fiabilité des
données : erreurs de saisie,
données obsolètes… Cette
opération ne nécessite aucune
connaissance particulière. Elle peut
toutefois devenir particulièrement
difficile lorsque les données
traitées sont trop importantes ;
-
Identifier les doublons ;
-
Analyser la récence des informations ;
-
Cartographier les processus d’acquisition,
de traitement et d’utilisation des
données ;
-
Déterminer les données
présentes au sein de l’entreprise,
mais non exploitées.
-
Analyser la gouvernance et les processus
métiers ;
-
Vérifier le caractère Data Quality
Friendly des applications.
Toutes ces opérations peuvent vous aider
à déterminer si votre base de
données est saine ou mal tenue. Si l’on
se base sur les chiffres, une base de données
est dite saine lorsque :
-
Elle contient moins de 5 % d’adresses
en erreur ;
-
Les doublons détectés ne
dépassent pas les 3 % ;
-
Les informations déménagées
ne franchissent pas le seuil des 3 %.
Pour mettre en place un DQM au sein de
l’entreprise
Grâce à son savoir-faire, un expert en
data qualité management est le plus à
même d’instaurer un DQM au sein de votre
organisation. Cette tâche complexe
nécessite une approche
méthodique :
-
Le déploiement d’une stratégie
de data quality passe avant tout par la
sensibilisation et la formation de tous ceux qui
manipulent les données au quotidien sur les
règles de sécurité
informatique. Il faudra également les
informer sur l’importance de la
qualité des données pour
l’entreprise en leur exposant les avantages
pour eux (prévention des pertes de temps,
limitation des ressaisies correctives, meilleure
productivité…) ;
-
La prochaine étape consiste à
proposer des solutions techniques et pertinentes
pour une meilleure mise en œuvre de la
stratégie DQM adoptée. Le but est de
vous conseiller sur les logiciels et applications
de data quality les plus adaptés à
votre structure ;
-
La dernière étape est la conception
d’un
modèle de gouvernance des
données efficace. Ce modèle doit prévoir
l’ensemble des opérations dont les
données entrantes feront l’objet
(type de traitement, mode de gestion en interne,
méthode de nettoyage,
accessibilité…), ainsi que la
procédure à suivre pour leur
exécution.
