Nous devons nous assurer de toujours faire de notre mieux pour améliorer les données disponibles.
Afin de simplifier les choses, nous avons décomposé quelques étapes faciles que vous pouvez suivre dès aujourd’hui (ou du moins les planifier) pour vous aider à démarrer.
Conseil utile – Gardez une trace de vos opérations de nettoyage – au fur et à mesure que vous approfondissez le processus, il deviendra utile d’avoir un rappel des mesures prises pour répéter, modifier ou supprimer toute activité.
Créer un plan de qualité des données
Définissez les attentes de votre entreprise en matière de capture, de saisie et de maintien des niveaux de qualité des données. Cette étape comprendra l’implication de votre équipe de vente et de marketing dans le processus.
Par exemple, lorsqu’un commercial saisit des données qui peuvent être cruciales pour l’ensemble des objectifs marketing et commerciaux, il est essentiel de les garder exactes et d’éviter qu’elles ne soient des conjectures.
Formez votre service marketing aux problèmes urgents liés aux données et demandez à l’équipe de direction de s’impliquer également.
Identifier la source des erreurs
L’identification de la source des données de mauvaise qualité est l’étape qui vous permettra de parcourir le reste du processus.
Commencez par examiner tous les points d’entrée, tels que les passerelles de données alimentées par l’automatisation du marketing, les erreurs de saisie humaine, les opérations de migration de données ou les erreurs de données dues à des systèmes cloisonnés.
Considérez également la fraîcheur des données , pendant combien de temps conservez-vous les anciens ensembles de données, jusqu’à ce que vous les marquiez comme n’étant plus valides?
Tester l’effacement
Trouvez les cas de test oubliés dans votre base de données en les recherchant simplement. Ceux-ci créent du désordre et, dans certains cas, peuvent même contribuer à de fausses déclarations.
En prenant cette mesure simple, vous créez une mentalité de nettoyage des données avec vos employés et donnez également le ton à de futures entreprises.
Consulter les statistiques récapitulatives
Pour vous concentrer sur le problème, vous pouvez consulter les statistiques récapitulatives pour chaque colonne.
Concentrez-vous sur l’écart type ou même le nombre de valeurs manquantes.
Concentrez-vous sur les points de données clés
Que nous parlions de collecte ou d’assainissement, vos efforts seraient mieux utilisés si vous vous concentriez sur des points de données clés pour votre entreprise.
Cela signifie que vous commencerez votre processus en corrigeant les informations que vous capturez en suivant l’ordre de leur importance.
L’emplacement du prospect joue-t-il un rôle essentiel dans l’étape d’achat? Ou l’industrie ?
Répertoriez les ingrédients clés qui rendent un prospect désirable pour votre entreprise et s’attaquent au nettoyage des données dans cet ordre.
Valider les données
Une fois que vous avez terminé votre processus de nettoyage, vous pouvez envisager la validation en règle générale. Cela signifie avoir un système qui nettoie les données en temps réel.
Pour exécuter la validation, essayez de mettre contraintes de type de données , par exemple – les données doivent être insérées en tant que valeur fixe telle qu’une valeur numérique ou de date.
Vous pouvez également utiliser des contraintes uniques, elles peuvent aider à éliminer les informations répétitives dans votre système.
De plus, les champs obligatoires peuvent être utiles lorsque des prospects laissent leurs coordonnées sur votre site Web.
Il élimine l’espace blanc et aide votre équipe marketing à créer l’image complète du client.
Identifier les doublons
La déduplication est un terme courant que nous entendons dans le monde des données, en particulier lorsque l’on parle de silos de données dans le domaine de l’entreprise.
Les enregistrements en double apparaissent principalement lors de la collecte ou de la migration des données.
Vous pouvez soit entrer et trouver un système qui fonctionne pour les identifier vous-même, soit engager une aide professionnelle pour le faire.
Dans tous les cas, la prochaine étape répertoriée est là pour vous aider à éviter complètement les doublons.
Standardiser
La vérification des données au point d’entrée aide énormément dans ce processus et, bien sûr, réduit le risque d’avoir des enregistrements en double.
Vous pouvez procéder à l’ingénierie inverse des ensembles de données que vous avez actuellement dans votre plate-forme (CRM ou DMP) en développant des formulaires qui offriront au préalable l’ensemble de valeurs de la même manière que vous les stockez dans votre système.
Une fois ce processus mis en œuvre, votre base de données vous récompensera avec des données propres et adaptées à votre objectif.
Profilage progressif
Cette méthode se concentre sur la collecte des informations nécessaires pour remplir l’espace blanc ou le champ vide que vous avez dans votre base de données.
Pendant que vos prospects interagissent avec votre entreprise (ou vice versa), assurez-vous que les services marketing et commercial sont prêts à leur poser des questions.
Cependant, n’oubliez pas de demander des informations que vous n’avez pas dans votre base de données.
Le profilage supplémentaire réduira les champs de valeur vide et contribuera finalement à de meilleures performances marketing.
Utiliser des outils pour optimiser la qualité des données
Il existe différents outils qui vous aideront à nettoyer vos données sales, à normaliser les formats de données ou encore à enrichir les détails du prospect.
Celles-ci sont idéales à utiliser comme étape supplémentaire, ainsi que d’autres méthodes que nous avons énumérées ci-dessus.
En appliquant de tels outils, vous aidez vos données à atteindre un niveau de qualité acceptable sans trop sacrifier votre temps.