Fondamentaux du marketing – Comment améliorer la qualité de vos données
Comment standardiser le processus de nettoyage des données pour améliorer vos efforts marketing. Partez de zéro et améliorez vos données marketing pour de meilleurs résultats.
Publié June 12, 2019
Dernière mise à jour November 27, 2021
Nous sommes très contrariés lorsque nous entendons des histoires sur la pollution de l’eau ou de l’air.
Eh bien, c’est naturel, car nous savons qu’il y a des conséquences effrayantes qui pourraient nous affecter de manière néfaste.
Difficultés respiratoires, épidémie ou risque de développer une maladie à vie… La liste est longue.
Cependant, notre entreprise semble avoir une autre façon. Trop souvent, nous ignorons l’éléphant dans la pièce – la mauvaise qualité des données.
Et nous détestons vous l’annoncer, mais c’est sûr – vos données sont polluées – surtout si vous n’avez pas mis en place des contrôles réguliers de la qualité des données.
Clarifier, SkyNews ont rapporté comment près de la moitié de tous les internautes (49 %) falsifient délibérément les données qu’ils fournissent aux entreprises lorsqu’ils s’inscrivent à des services en ligne en raison de craintes en matière de sécurité.
Nous l’avons probablement tous fait, au moins une fois. Je sais que j’ai.
Si une entreprise utilise des données corrompues pendant trop longtemps, des répercussions sont à prévoir. De la baisse des performances de la campagne à la perte de revenus et tout ce qui se trouve entre les deux.
Alors, pourquoi rejetons-nous le nettoyage des données comme une tâche triviale, comme celle que nous prévoyons d’effectuer cette journée ensoleillée lorsque nous avons le budget ou le temps?
Sur la base des faits que nous avons recueillis jusqu’à présent, les entreprises évitent généralement de parler de la qualité de leurs données pour deux raisons;
- Nous ne remarquons pas à quel point les mauvaises données affectent notre entreprise
- Le processus de nettoyage des données est pénible
Parlons donc de ces points, un à la fois.
Qualité des données = Qualité marketing = Qualité des ventes = Qualité des revenus commerciaux
Comme nous pouvons souvent en faire l’expérience dans les films d’horreur, les monstres les plus effrayants sont ceux que nous ne voyons pas. Cependant, une fois que nous le faisons, nous devenons plus confiants dans notre capacité à survivre au film.
Généralement, dans un environnement commercial, nous ignorons les mauvaises données parce que nous sommes incapables de voir ou de prouver le mal qu’elles font.
Donc, pour clarifier la question, voici quelques faits que vous devez savoir sur le sang qui coule dans les vaisseaux de votre entreprise.
Il existe trois types de données impures:
- Fichiers oubliés ou négligés
- Doublons redondants
- Dossiers obsolètes ou incomplets
Chacun de ces ensembles de données peut nuire à votre entreprise, comme le montre l’image ci-dessous.
Dans le cas de la qualité des données, l’ignorance n’est pas le bonheur. Des données médiocres conduisent directement à des dépenses marketing gaspillées.
Pour illustrer, en moyenne il frais:
- $1 pour éviter un doublon
- 10 $ pour corriger un doublon
- 100$ pour stocker un élément de données en double s’il n’est pas traité
Mais il ne s’agit pas seulement des dollars gaspillés. Vous avez également besoin d’un processus de gestion des données fiable car votre segmentation et votre ciblage en dépendent.
Sinon, nous ne pourrons jamais atteindre le niveau de personnalisation ou tirer une quelconque valeur des conversations que nous avons avec nos prospects.
C’est la même chose du côté du prospect – s’il ne tire pas de valeur de l’interaction avec votre entreprise – qu’est-ce que cela dit sur votre expérience client ?
Alors maintenant que nous avons rencontré le monstre et vu ce qu’il peut faire, il est temps de s’armer et d’affronter la bête.
Que le nettoyage des données commence
L’objectif de nos efforts de nettoyage des données devrait être – prendre les données qui entrent dans l’entreprise et les adapter à son objectif.
Ne vous découragez pas tout de suite. Rappelles toi – il n’y a rien de tel que données parfaites.
Vos efforts en matière de données ne seront jamais terminés, et ce n’est pas grave.
Où commencer? Tout d’abord, considérons trois aspects principaux de la qualité des données
1. Cohérence
La cohérence des données signifie utiliser votre automatisation marketing pour normaliser les données au point d’entrée.
Par exemple, il existe de nombreuses façons différentes pour les personnes de décrire leur rôle actuel dans une entreprise donnée.
Cependant, si vous éliminez les options permettant aux prospects de saisir leurs données la façon dont ils le voient , et proposer une liste standardisée des métiers – vous ferez les données qui entrent dans votre système cohérent avec les données dont vous disposez dans votre CRM ou DMP.
Il en va de même pour une valeur d’emplacement – en normalisant les valeurs d’emplacement en un affichage à valeur unique (comme le code postal), vos campagnes marketing deviendront beaucoup plus efficaces une fois que la segmentation entrera en jeu.
Conseil d’action – répertoriez les points d’entrée dont proviennent vos données. À partir de là, trouvez un moyen d’éliminer les différentes combinaisons en utilisant votre plate-forme d’automatisation du marketing.
2. Intégralité
L’exhaustivité des données peut être effrayante et étendue.
Cependant, en fin de compte, la simplicité est la clé. Le manque d’intégrité se manifeste par les blancs que vous voyez dans les champs de données critiques.
La question que vous devez vous poser est la suivante: parmi toutes les informations que vous devez connaître sur votre prospect, quelle est la quantité essentielle à ajouter à votre base de données?
Envisagez de décomposer le titre, le secteur, la démographie, les défis et les besoins pour découvrir ce qui est crucial pour passer à la prochaine étape de leur parcours client.
Conseil d’action – Visez l’exhaustivité jusqu’à 80 % – 90 % de tous les champs critiques. Pour y parvenir, vous pouvez ajouter champs obligatoires qui doivent être complétés lorsqu’un prospect s’inscrit pour un essai ou télécharge un livre blanc.
3. L’exactitude
L’exactitude des données met en lumière le monde changeant dans lequel nous vivons.
Les professionnels progressent dans leur carrière, changent de rôle et d’entreprise plus rapidement que jamais.
Ce qui signifie que votre base de données devient obsolète simplement en restant là, pendant que le temps passe.
Sans parler du point que nous avons soulevé plus tôt dans l’article: les clients potentiels donnent délibérément de fausses données aux entreprises lorsqu’ils s’inscrivent pour un essai ou une démonstration.
Pour vérifier l’exactitude des données, de nombreuses entreprises commencent par identifier les sources de données. Parfois, le problème est lié à la migration des données, aux aimants principaux ou parfois au manque de mises à jour des données.
Conseil d’action – Fixez des objectifs réalistes de précision des données, affectez une équipe dédiée pour effectuer les améliorations nécessaires ou même envisagez de faire appel à une aide professionnelle.
Avoir ces 3C en ordre en ce qui concerne la gestion de vos données ira loin:
- Pour votre entreprise , cela aidera à préparer le terrain pour des contrôles constants de la qualité des données et, par la suite, cela s’ajoutera aux dépenses marketing dépensées au fil du temps.
- Pour les commerçants , cela les aidera à segmenter et à cibler de manière adéquate leurs campagnes, ce qui leur fera gagner du temps et de l’argent en cours de route.
- À vendre , cela aidera à se faire une idée plus précise de à qui ils vendent et de la façon dont ils devraient leur vendre.
En jetant les bases de la gestion des données, nous nous sommes déjà retrouvés à mi-chemin de notre parcours d’amélioration des données.
Continuez à lire pour obtenir une meilleure qualité de données et, par conséquent, une qualité commerciale.
Vous voulez en savoir plus sur l'implémentation de plateformes de données client ?
Des méthodes sans stress pour améliorer la qualité de vos données
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.
Dernier mot
La dure vérité est que si vous avez évité de vous engager dans le nettoyage des données jusqu’à présent, il y a de fortes chances que vous soyez loin derrière vos concurrents.
Pour tirer le meilleur parti de ces conseils, assurez-vous de les mettre en œuvre en tant que processus standardisé.
Comprenez que la gestion des données est un processus continu et que le nettoyage des données doit toujours être exécuté en arrière-plan.
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