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Les indicateurs clés pour piloter la qualité de vos données CRM

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Face à la multiplicité des data et de leurs sources, comment garantir la valeur de vos données ? Retour sur les KPI indispensables.

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Prendre le temps de cibler les bons indicateurs

Pour le marketeur qui cherche à produire une donnée de qualité et synchrone, le temps est un facteur incompressible. Piloter l’exactitude des informations mises en base requiert d’entreprendre deux actions distinctes : l’identification des données non-qualitatives et leur correction au sein de la base.

 

Identifier les données non-qualitatives

Afin d’assurer une communication pertinente sur l’ensemble des canaux, il importe de maîtriser en amont la qualité des données correspondantes. On audite ainsi à la fois les données des canaux (règles de qualité spécifiques pour chacun des canaux e.g. email, courrier, téléphone) et les données de profil (renseignées par l’utilisateur et permettant la personnalisation). Parmi les indicateurs-clés pour faire remonter la data inexacte, on peut citer :

  • La complétude, l’indicateur visant à qualifier si un profil est rempli ainsi que les informations manquantes :
    les emails sont-ils qualifiés ? si oui :
    – quel est le taux de remplissage ou taux d’ouverture d’une donnée ?
    – quel est le taux de qualification du suffixe de l’email (opt-in/opt-out/vide) ?
     
  • La conformité: les standards et les normes sont-ils respectés ?
     
  • La duplication : y a-t-il des doublons dans la base ?
     
  • L’exactitude: les valeurs sont-elles exactes ? Ont-elles été actualisées ?
     
  • La cohérence : si un mail ou un GSM sont opt-in, ils doivent être qualifiés. Un mail doit répondre à une certaine syntaxe. Si un numéro de téléphone commence par 06, il doit être qualifié comme téléphone mobile ;
     
  • L’exploitabilité: calcul, par exemple, du taux d’emails ou de numéros de téléphone exploitables.


Réconcilier les données

Une fois que les indicateurs et les process visant à garantir l’exactitude de la donnée sont établis, il reste un enjeu qualitatif majeur pour les entreprises construisant leur datamart : celui de la réconciliation de la data. Les données proviennent aujourd’hui de sources variées et arrivent sous des formats divers, du simple tableur Excel au fichier propriétaire.

Pour que ces données puissent cohabiter au sein du datamart et permettre un traitement souple et en temps-réel, l’entreprise doit se munir d’une compétence Data Scientist et Data Analyst afin de garantir leur compatibilité et de faire remonter des alertes en cas de dysfonctionnement.

Savoir-faire et faire-savoir, de l’importance de la visualisation

Qui dit KPI dit aussi reporting. Les rapports autour de la donnée sont d’autant plus importants qu’elle concerne aujourd’hui tout le parcours client – et donc toute l’organisation. A ce titre, la data visualisation joue un rôle prépondérant : il ne s’agit pas que de la qualité de la donnée, mais aussi de celle de son rendu. Pour partager ce savoir-faire, le marketeur peut réaliser des rapports à différents niveaux, du tableau de bord de l’entreprise à des tableaux de bord par métier.

Dans cette optique, la visualisation permet d’outrepasser la complexité de la donnée. Parmi les visuels les plus évocateurs, on retrouve les jauges de remplissage (pour illustrer la complétude), les cartographies (pour représenter différentes géographies) ou encore les nuages de mots-clés (pour opérer un découpage sémantique).

Les indicateurs de la qualité de la donnée conditionnent donc l’efficacité de son exploitation et de son partage. Exprimer des rapports, c’est faciliter la prise de décision, rendre compte des efforts investis et mieux définir les centres d’expertise à l’heure où ceux-ci évoluent en permanence.

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