Tribune : La Data Quality, enjeux et solutions pour améliorer ses performances

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Face à l’essor du Big Data et à la multiplication des points de contact, les entreprises ont de plus en plus de données à leur disposition.

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Un phénomène qui pose à la foisdes problématiques de réconciliation de données, de pertinence et de qualitédes informations détenues, mais aussi des problématiques de coûts liés àl’hébergement ou encore au nettoyage. Quels enjeux se cachent derrière le DataQuality Management ? Quelles solutions pour améliorer sa performance ? Réponseavec Nathalie Schulz, Directrice Générale du Groupe IDAIA.

La Data Quality, une priorité business

Un rapport du CapgeminiResearch Institute montre que les entreprises qui maîtrisent correctementleurs données enregistrent des performances financières nettementsupérieures aux autres, réalisant plus de 70% de gain de revenus par salariéet 22 % en termes de rentabilité.

Si certaines entreprises ont biencompris que la Data Quality était un levier de performance commerciale majeur,subsistent encore pour beaucoup des problèmes de données inexactes,incomplètes ou non réconciliées.

De quoi dépend la qualité d’unedonnée ? De sa fiabilité, de sa récence et de sa richesse. Plus une donnéesera fiable, récente et riche en informations pertinentes, plus elle permettraaux entreprises d’améliorer leur connaissance client et d’optimiser ladélivrabilité de leurs communications multicanales, de rendre réel leleitmotiv du marketing : communiquer au bon moment avec la bonne personne surle bon canal, et servir ainsi une meilleure relation client.

Pour activer les bons leviersmarketing et commerciaux, pour gagner en performance dans ces domaines, en B2Ccomme en B2B, il est important de bien connaître son client. Le multicanalétant devenu la norme dans les relations clients, il faut, pour mieuxappréhender son client, réussir à avoir cette fameuse vision 360° etréconcilier les données de transaction on/offline, de comportement (ouvertured’une newsletter…) et de remontées (SAV…), et ce quel que soit le canalutilisé.

On ne peut pas parler de DataQuality Management sans aborder le cadre réglementaire imposé auxentreprises. Ces nouvelles contraintes sont en réalité des best practices àadopter pour acquérir une bonne gestion de la durée de vie de ses données, desa collecte à sa destruction. En effet, ce nouveau cadre légal permet auxmarques de renforcer leur lien avec leurs clients, en adoptant des échangestransparents : quelles données allez-vous collecter et comment allez-vous vousen servir ?

Les entreprises sont égalementtenues, par principe de Data minimisation, de ne collecter que les informationsessentielles au regard de l’acte d’achat en cours.

L’objectif devient alorsdouble : d’un côté, récolter des données de qualité et, de l’autre, lesfaire perdurer dans le temps, tout en respectant le cadre réglementaire, afinde maîtriser sa relation avec son client.

Améliorer sa Data Qualitydès la collecte et sur le long terme, un enjeu de taille

De cette réflexion découlealors la question centrale, celle que toutes les entreprises se posent àl’heure où la relation client est au centre de toutes les préoccupations :comment maintenir la qualité d’une donnée durant toute sa durée de vie ?

Au sein du Groupe IDAIA, nousavons mis au point des offres complètes sous forme d’API ou de services quipermettent de faciliter la saisie des informations dans les formulaires, defiabiliser les données collectées en temps réel, d’enrichir les fichesclients d’informations à forte valeur ajoutée et de mettre à jour lesdonnées dans le temps pour maintenir la qualité d’une base de données defac?on pérenne. Le tout en respectant bien évidemment le cadreréglementaire de plus en plus strict imposé aux entreprises que nous avonsévoqué précédemment.

À travers notre métier, nousmettons tout en oeuvre pour améliorer l’expérience utilisateur, et ainsiaugmenter la conversion des formulaires et générer plus de leads. En effet,nos solutions simplifient la collecte de données fiables : les API d’aide àla saisie du Groupe IDAIA, grâce aux systèmes de pré-remplissage, desuggestion d’entrées ou de correction automatique intégrés, diminuent partrois le temps de remplissage d’une fiche ou d’un formulaire tout en augmentantla fiabilité des données collectées.

Car outre la simplification de lacollecte, l’enjeu principal vient justement de la fiabilité des donnéescollectées. Le but étant de maximiser l’impact des actions de conquête et defidélisation en conjuguant volume de données embasées et contrôle dequalité des informations.

Puis, nous offrons auxentreprises de réconcilier leurs données dans un Référentiel Client Uniqueà travers des traitements de déduplication : origine de la relation, pointsd’interaction, comportements d’achats, contactabilité, etc.

Enfin, parce que 30% des donnéesdes entreprises évoluent chaque année et que le stock de données des clientspeut devenir obsolète à tout moment, les offres du Groupe IDAIA proposent desservices de traitements récurrents et automatisés capables de gérer degrands volumes de données pour mettre à jour les données de contact etenrichir les fichiers de données clés.

En effet, les données vivent etil est extrêmement important pour une entreprise de savoir si un client adéménagé, s’il a changé de zone de chalandise, s’il s’est rapproché d’unnouveau magasin, s’il a changé d’adresse email, etc. L’occasion d’éviter lesinsatisfactions et la baisse de rentabilité des campagnes.

À l’heure de l’essor du Big Dataet de la mise au premier plan de l’expérience client, la Data Quality n’estplus une option pour les entreprises. C’est pourquoi il est primordial quechaque entreprise soit accompagnée de fac?on concrète dans la collecte dedonnées fiables et dans la mise à jour de ces dernières. Une expertiseimportante pour l’amélioration de l’expérience client, et donc, à plus longterme, pour la performance des marques.

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