N'est-il pas énervant d'avoir des données de faible qualité qui exigent une recherche manuelle laborieuse ou qui sont tout simplement incomplètes en raison de l'effort nécessaire pour les maintenir ? Nul doute qu'avec cette question, votre équipe voudra répondre immédiatement.
La gestion manuelle des données de référence : un gros potentiel de frustration
Des données incomplètes ne sont pas seulement un problème pour les commerciaux qui ne parviennent pas à joindre le client par téléphone, mais aussi pour le service marketing. Après tout, est-il possible de parler d'une campagne réussie avec un taux de réponse de seulement 30 % à cause de données de contact incorrectes ?
Afin d'avancer rapidement sur une affaire sans avoir à recourir à des pauses inutiles pour conserver les données, vous devez disposer de données de haute qualité dans le CRM, ce qui est probablement évident pour tous les utilisateurs.
Bien que le problème soit si trivial, sa solution n'est pas si facile à mettre en œuvre pour de nombreuses entreprises. Selon une étude réalisée par Experian Marketing Services, près de trois quarts des décideurs d'entreprise estiment que le succès d'une société est fortement influencé par une mauvaise gestion des données et qu'environ un euro de chiffre d'affaires sur huit est gaspillé en raison de la mauvaise qualité des données.
Qu'entend-on par qualité des données ?
Lorsque l'on parle de qualité des données, il s'agit principalement de savoir dans quelle mesure les données saisies sont adaptées aux besoins de l'entreprise.
Afin de pouvoir mieux analyser et évaluer la qualité des données, les données dans leur ensemble doivent remplir plusieurs aspects, même dès le début : il ne suffit pas que tous les champs pertinents du CRM soient complètement remplis. Pour parler de haute qualité, les données doivent être exactes, pertinentes, fiables, accessibles, cohérentes et actualisées, à partir de sources multiples.
La qualité des données, fondement du Big Data
Ce n'est que si les données d'une entreprise ont la bonne qualité en ce qui concerne ces aspects qu'elles auront une utilité à travers elles. Cependant, nous ne parlons pas seulement de l'utilisateur qui se frotte les mains en se réjouissant de la mise à jour optimale de ses contacts et de ses informations de compte. Nous parlons plutôt de la dimension globale que cela représente pour l'entreprise, et plus particulièrement du Big Data. Avec l'aide de grandes quantités de données bien traitées, on obtient une meilleure analyse des données. L'expérience permet d'acquérir des connaissances qui permettent de prendre de meilleures décisions stratégiques dans l'entreprise.
Par conséquent, toutes les entreprises devraient s'efforcer d'améliorer en permanence leur base de données afin de pouvoir effectuer des calculs plus précis grâce à l'intelligence artificielle.
La meilleure intelligence artificielle est inutile si la base de données est insuffisante
Traiter et analyser les données à l'aide de l'IA devient un élément commercial de plus en plus important, en particulier dans les affaires B2B. Pour que l'intelligence artificielle puisse anticiper efficacement les opportunités de vente croisée ou même le risque de résiliation, il est indispensable de disposer d'une base de données vaste et claire. Même l'intelligence artificielle la mieux entraînée ne donnera que des résultats insuffisants si elle est fournie par des données de mauvaise qualité. Dans le pire des cas, on arrive à des conclusions erronées qui ne contribuent pas (ou ne peuvent pas) à l'objectif d'amélioration du succès de l'entreprise.
De nombreuses études démontrent l'impact révolutionnaire de l'IA sur les affaires et, au final, sur le succès d'une entreprise. Par exemple, une étude réalisée par SAP et par l'Economist Intelligent Unit a révélé que les entreprises qui ont déjà mis en œuvre l'apprentissage automatique atteignent une rentabilité étonnamment supérieure de 48 % à celle de leurs concurrents dont le travail dans ce domaine continue d'être négligé.
Comment puis-je générer des données encore meilleures en interne ?
Moins c'est plus
Choisissez judicieusement votre équipe CRM. Elle doit inclure tous les groupes d'utilisateurs concernés, mais ne doit pas devenir une contrainte en raison d'un trop grand nombre de parties prenantes différentes.
Vous vous rendrez vite compte que chaque utilisateur a ses propres besoins et attentes vis-à-vis du CRM. Naturellement, cela augmente le risque que le CRM soit surchargé par un trop grand nombre de champs personnalisés. Et, avouons-le, beaucoup de ces champs sont pratiquement ignorés...
Considérez donc toujours la dimension de votre CRM plutôt comme un instantané. L'équipe CRM doit procéder à une analyse critique des champs personnalisés et des flux de travail à intervalles réguliers. Dans l'idéal, il faudrait donc non seulement intégrer de nouveaux champs, mais aussi supprimer délibérément les anciens champs, encore et encore. Un CRM clair et concis avec une interface utilisateur facile à comprendre sera payant à long terme en termes de qualité des données et, en même temps, augmentera l'acceptation par les utilisateurs.
Traiter les données en externe
La mise en œuvre d'un CRM représente un nouveau départ fondamental pour chaque entreprise. Profitez de cette occasion pour faire table rase du passé et repartir avec des données nettes.
Une chose très utile est le fait qu'il existe plusieurs fournisseurs sur le marché qui sont prêts à faire cette tâche laborieuse pour vous. Votre service informatique vous en remerciera, car vous serez en mesure de contrer toute surcharge.
C'est une idée simple : les entreprises fournissent l'ensemble des données d'inventaire "brutes" et les prestataires de services se chargent de les nettoyer et de les traiter de manière structurée.
CONSEIL : Tous les fournisseurs de services de nettoyage de données travaillent en arrière-plan avec des bases de données, dont ils extraient les données manquantes. Mais ce n'est un secret pour personne que les bases de données deviennent rapidement obsolètes, même avec le plus grand des efforts. Après tout, c'est l'une des raisons pour lesquelles on fait appel à un prestataire externe pour nettoyer sa base de données...
Les projets de nettoyage snapADDY Data Cleansing extraient toujours les informations de sources actuelles, telles que Google Maps, les mentions légales ou les réseaux d'entreprise Xing et LinkedIn. Il s'agit de sources d'information où les entreprises prennent soin d'afficher les données correctes - profitez de cette précision !
Offrir des options d'optimisation des données
Avis : L'optimisation des données de référence par un prestataire de services ne doit pas être le but absolu du traitement des données. En effet, l'importation de données corrigées dans le CRM ne représente toujours qu'un bref statu quo, car les données - comme nous le savons tous par expérience - ne sont pas éternellement les mêmes.
La façon de maintenir la qualité des données dans le CRM doit rester une question permanente afin de fournir une qualité de données optimale aux utilisateurs et également aux projets Big Data. Des assistants quotidiens, même minimes, aident à représenter l'énorme flux de données de manière structurée et ordonnée dans le CRM.
CONSEIL : snapADDY DataQuality, par exemple, permet de garder un aperçu dans la boîte de réception. De cette façon, toutes les signatures d'e-mails entrants sont suivies, vérifiées pour détecter de nouvelles informations et comparées aux enregistrements de données dans le CRM - sans que l'utilisateur doive effectuer d'autres actions. Pour garantir le plus haut niveau de contrôle, l'utilisateur décide finalement des informations à inclure dans le CRM d'un simple clic. Cela vous semble être un rêve ? Ici, vous pouvez tester notre "Swiss Army Knife" pour les ventes tout à fait gratuitement.
Si vous avez des exigences particulières pour le transfert de données vers votre CRM, nos experts seront heureux de vous aider à identifier le flux de travail idéal pour vous en utilisant snapADDY DataQuality.
Des responsabilités claires
Comme nous l'avons décrit au début : le problème de la faible qualité des données est connu et clair pour tous les utilisateurs de CRM. Mais pour éliminer définitivement le problème, il est nécessaire de définir clairement les responsabilités. Si l'on ne sait pas clairement qui est responsable de la qualité des données, un enregistrement optimal des données ne sera pas maintenu à long terme.
La première étape consiste à confier les contacts et les comptes au service commercial responsable. Ils doivent savoir qu'ils sont responsables de la maintenance de leur ensemble de données.
En outre, une équipe centrale chargée du CRM doit vérifier périodiquement la qualité globale des données du CRM. Si nécessaire, cette équipe peut littéralement tirer la corde, signaler les obstacles et éviter les erreurs d'utilisation.
Conclusion : la qualité des données n'est pas un projet ponctuel
Le thème de la qualité des données a été, et malheureusement est toujours, un sujet temporaire dans de nombreuses entreprises. Trop souvent, il est associé à une saisie manuelle laborieuse des données. Mais, comme nous l'avons montré ci-dessus, il existe de nombreux moyens automatisés d'améliorer la qualité globale des données et de la maintenir constamment à un niveau élevé. Lorsque vous recherchez la bonne solution, n'oubliez jamais que la qualité des données doit rester une priorité. Quelle que soit la rapidité d'exécution d'un projet de traitement des données, certaines d'entre elles seront déjà périmées au moment où elles seront importées dans votre système CRM. C'est pourquoi les projets de traitement des données doivent toujours être associés à une solution permanente qui facilite la saisie automatique des données par les utilisateurs du CRM dans leur travail quotidien.
Eva Keller est experte en ventes numériques chez snapADDY GmbH depuis 2017. Auparavant, elle s'occupait de clients des segments enfants et style de vie dans une agence de relations publiques basée à Darmstadt. Cette politologue a commencé sa carrière en tant que responsable des relations publiques pour un membre du Parlement bavarois.