20 Déc Une donnée de qualité offre à l’entreprise une meilleure connaissance de ses clients

Aujourd’hui, les investissements dans la gestion des données sont trop souvent considérés comme non prioritaires, tout du moins jusqu’à ce que les problèmes deviennent impactants. 

Cela peut signifier d’importantes conséquences économiques : selon le rapport Gartner 2020 sur les outils de gestion de qualité des données, plus d’1/4 des données critiques des plus grandes organisations ne sont pas fiables.

Un déficit de qualité de la donnée peut signifier purement et simplement la perte d’un client. Il peut aussi entrainer une baisse sensible de la productivité.

Le CRM est un élément clé d’une gestion performante de la qualité des données client. Dans le cas de sources de données multiples et non homogènes, on accouple le CRM à un MDM. Un rapport d’Harvard Business Review révèlait en 2017 qu’une tâche remplie avec une donnée non fiable générait un coût cent fois supérieur à celui d’une tâche réalisée à partir d’une donnée fiable.

Une donnée de qualité offre à l’entreprise une meilleure connaissance de ses clients, car elle peut prendre contact, interagir avec eux et bénéficier d’une vision 360 de leur historique. La qualité de la donnée est donc d’une grande utilité. Pour autant, les données doivent avant tout être mises au service du business et non pas devenir une fin en soi. Il faut aussi être conscient qu’un dispositif de gestion de la qualité des données peut générer des difficultés et s’y préparer. En effet, par exemple tout dispositif de gestion a des effets secondaires potentiels, comme la fusion de 2 doublons correspondant en réalité à deux clients distincts.

L’enjeu est donc pour l’organisation de faire la balance risques/bénéfices. Plus l’approche qualitative sera intégrée aux habitudes des salarié(e)s, moins les risques associés aux traitements a posteriori seront importants. Leur sensibilisation et leur formation sont donc des éléments cruciaux à une gestion des données réussie.

Grâce à l’analyse des données comportementales, l’anticipation des comportements d’achat, des besoins et des appétences du prospect/client, est devenue possible : c’est le marketing prédictif. Mais pour que le marketing prédictif puisse être mis en œuvre, la constitution d’un socle mémoriel fiable consécutif à une stratégie de collecte et de consolidation des données comportementales, est strictement nécessaire (par exemple les types d’achats ou les pages consultées relatives à une marque).

Ainsi, le prospect/client qui aime être informé des dernières nouveautés d’une marque sera sensible au fait que ses attentes soient ciblées avec précision.

L’injection de ces données informatives dans des solutions logicielles aujourd’hui facilement accessibles, car peu à peu démocratisées, en particulier grâce à l’Intelligence Artificielle, permet de générer les prédictions. Aujourd’hui toute organisation peut faire du marketing prédictif sans avoir besoin de l’expertise d’un data scientist, dès lors qu’elle s’est dotée des solutions logicielles en adéquation avec l’environnement de leur CRM. 

Pour autant, pour que la démarche soit réellement performante, les données exploitées doivent être suffisamment exhaustives. Ainsi, le prospect/client qui aime être informé des dernières nouveautés d’une marque sera sensible au fait que ses attentes soient ciblées avec précision. De son côté, l’organisation pourra profiter d’un éventail de services supplémentaires à soumettre à ses clients. À titre d’exemple, un organisme bancaire ou un assureur pourra prédire les besoins d’une famille et lui proposer par anticipation un ensemble de produits/services qui pourrait répondre à ses besoins (ouverture de compte, contrat d’assurance…) …