N’en déplaise aux fans de Star Wars et à cette cover, les problèmes de données font partie intégrante de notre galaxie.
La quantité de données ne cesse d’augmenter. Pourtant les organisations, peu importe leur domaine d’activité ou leur taille, ne se rendent pas compte de l’importance stratégique que représente leur qualité.
En moyenne, les personnes interrogées pensent que 12 % de leur chiffre d’affaires est perdu à cause d’une mauvaise qualité de la donnée, selon le livre blanc d’Experian Marketing Services. Source : e-marketing.fr
Parmi les différents types de données utilisées pour augmenter son chiffre d’affaires et atteindre ses objectifs commerciaux, les informations de contact 👤 jouent un rôle essentiel : listes de prospects, leads, clients…
Leurs sources sont multiples (site de l’entreprise, centres d’appels, équipes commerciales) et ces datas ne seront concentrées que dans un second temps dans des tableurs Excel, avec une qualité très variable.
Des informations exactes et en quantité suffisante assurent pourtant une réelle plus-value dans la relation commerciale.
L’efficacité de votre prospection en sera directement impactée, de la personnalisation des campagnes d’emailing au suivi de la relation client et ce, grâce à des informations consolidées.
Pourquoi est-ce important d'avoir des données propres et à jour ?
L’utilisation des datas se démocratise à mesure que les solutions fleurissent pour les exploiter, les récolter ou les visualiser.
Selon Experian Marketing Services :
Des outils logiciels peuvent être mis en place pour vérifier les informations client structurées, comme l’adresse e-mail, l’adresse postale et le numéro de téléphone portable. Ces informations normalisées et validées permettent aux entreprises de trouver plus facilement des comptes existants (…)
Abordées correctement, elles permettront aux équipes informatiques, commerciales, services financiers ou marketing d’exploiter au mieux leurs données dans leur contexte professionnel. Tout cela à condition qu’elles soient nourries par des données de qualité !
Car c’est bien de la qualité de la matière première 💎 que dépendra sa bonne utilisation en aval : impossible de construire quoi que ce soit de viable sans une base solide et saine !
Les outils de reporting sont un autre excellent exemple : ils ne donnent leur plein potentiel que si les données sont propres, d’où le fameux adage en traitement des données : « shit in, shit out ».
Ce type d’outil représente un investissement coûteux qui ne sera pas rentabilisé si nous ne faisons pas attention à la façon de bien les utiliser. 💸
Dix ans plus tard, on sent souvent poindre la même déception concernant le Big data car rien n’a changé pour le traitement des données : les algorithmes ont plus que jamais besoin de données « propres » pour fonctionner.
Source : lespetitescases.net
Une perte de temps considérable ⏰
Une statistique revient régulièrement sur le sujet : les « data scientists » passent presque 80% de leur temps à sélectionner, nettoyer et préparer les données (New York Times 2014 et Forbes 2016).
Peu importe la source de l’inexactitude des données, les corriger constitue une charge de travail supplémentaire qu’il serait possible d’éradiquer.
Ce constat est identique, quel que soit le secteur, nous consacrons des heures à des tâches répétitives sans valeur ajoutée 😩 : elles occupent ainsi 80 % du temps consacré au traitement de données en général.
