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.
