Qualité des données en 2014 : Tendances et best practices pour une stratégie réussie.
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La perception des données est en pleine évolution dans les entreprises. Elles ne sont plus désormais vues comme un simple élément secondaire. Les informations contenues dans une base de données constituent un facteur crucial pour la prise de décision, l'interaction avec les clients et la livraison des services. 93 % des entreprises sont convaincues que les données sont essentielles pour leur réussite. Et vous ? Restez dans la course et découvrez les chiffres clés de notre étude ainsi que des conseils sur l’optimisation de la stratégie qualité des données de votre entreprise vous inscrivant à notre séminaire en ligne.
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Qualité des données en 2014 : Tendances et best practices pour une stratégie réussie.
- 1. I LOVE DATA Prenez soin de vos données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Information Solutions, Inc. Other product and company names mentioned herein are the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without the prior written permission of Experian. Experian Public.
- 3. Experian Marketing Services En France 170 COLLABORATEURS SUR 2 SITES (LILLE ET PARIS) Équipes Marketing Équipes Commerciales Équipes Fonctions Support Équipes Développement 1 000 CLIENTS EN FRANCE Équipes Delivery ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 3
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- 6. Le consommateur au coeur de nos actions
- 7. #MFTour Notre approche Identifier & Identifier & caractériser les caractériser les meilleurs clients meilleurs clients Augmenter leur Augmenter leur potentiel potentiel Les engager Les engager à travers le canal à travers le canal le plus appétent le plus appétent Meilleure Cliente ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 7
- 8. Nos clients Partenaire des marques leaders dans leurs secteurs Retail & Retail & E-commerce E-commerce Tourisme Tourisme & Loisirs & Loisirs ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. Finance Finance Assurance Assurance Telco Telco Biens de Biens de consommation consommation 8
- 9. Agenda Résultats de l’étude ► Méthodologie ► Principales constatations ► L’impact des données erronées ► Les stratégies actuelles en matière de gestion de données ► L’environnement cross-canal Vous découvrirez : ► L’importance de la qualité des données ► Les niveaux encore trop faibles de cette qualité en entreprise ► Les processus les plus utilisés en entreprise ► Comment définir votre stratégie qualité des données de données consolidées? ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 9
- 10. Méthodologie de l’étude Décembre 2013, Plus de 1200 personnes, issues de six pays différents (France, Etats-Unis, Royaume-Uni, Allemagne, Espagne et Pays-Bas) Enquête réalisée par le cabinet indépendant : Dynamics Market, Secteurs d’activité multiples : l’enseignement, la finance, la distribution, la distribution… Un large panel de fonctions : directeurs exécutifs et financiers, de vice-présidents... ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 10
- 11. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % ETAT DES LIEUX DES LA QUALITE DES DONNEES Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 11
- 12. La gestion des données, une problématique au cœur des préoccupations ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 12
- 13. La qualité des données : un challenge pour les entreprises 91 % Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 13
- 14. Les obstacles qu’elles rencontrent ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 14
- 15. L’erreur humaine : principale cause des données erronées ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 15
- 16. Un manque de communication entre les services et les limites techniques 78 ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. % Des entreprises rencontrent des problèmes avec la qualité des données qu'elles collectent au travers des différents canaux 16
- 17. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % LES CONSEQUENCES D’INFORMATION ERRONEE Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 17
- 18. Sur le bilan financier 12 % Du chiffre d’affaires perdu ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 18
- 19. Sur les programmes de fidélisation 84 % des entreprises ont un programme de fidélité ou d'engagement du client. 74 % des personnes interrogées déclarent avoir rencontré des problèmes avec ces programmes. Leurs dysfonctionnements relèvent principalement de l’inexactitude des informations consommateur. ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 19
- 20. Sur la pertinence des Business Intelligence 89 % des entreprises passent aujourd’hui par l’analytics et la BI pour conférer à leurs données une portée stratégique. La mauvaise qualité des données s’oppose là encore comme un obstacle à ces analyses. 81 % des entreprises rencontrent des problèmes, principalement dus à des données inexactes lorsqu'elles essaient de générer une BI pertinente. ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 20
- 21. Sur la délivrabilité des campagnes ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 21
- 22. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % LE DEVELOPPEMENT D’UNE STRATEGIE Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 22
- 23. Motivations des entreprises ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 23
- 24. Les stratégies actuelles Gestion et évaluation des données 30 % Des entreprises gérent leur stratégies de données de manière centralisée ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 24
- 25. Les stratégies actuelles Gestion et évaluation des données 55% des entreprises utilisent des méthodes automatisées ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 53% recourent à des méthodes manuelles 25
- 26. Les stratégies actuelles Le recours aux logiciels SaaS 53 ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. % Des organisations utilisent des solutions SaaS pour gérer la qualité de leurs données 26
- 27. Les stratégies actuelles Le recours aux données de tiers ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 27
- 28. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % L’ENRICHISSEMENT DES DONNEES Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 28
- 29. 94% des organisations enrichissent leurs données, avec une moyenne de 3 différents data sets ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 29
- 30. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % L’AVENEMENT DU CROSSCANAL Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 30
- 31. Une abondance de canaux En moyenne 3 canaux de collecte des données client ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. L’email : le canal de communication prépondérant 31
- 32. Principales constatations Une abondance de canaux 83 % Des entreprises collectent les adresses emails pour leurs campagnes ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 32
- 33. Principales constatations Une abondance de canaux 87 % Des entreprises s’investissent dans le cross-canal Un besoin urgent de bases de données unifiées ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 33
- 34. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % UNE EVOLUTION SUR CINQ ANS Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 34
- 35. Hausse des données inexactes La perception des données inexactes augmente 17% 22% En 2013 En 2014 ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 35
- 36. La qualité des données : véritable fonction stratégique ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 36
- 37. Qu’est ce que le Big Data ? ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 37
- 38. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % CREER UNE STRATEGIE DE DONNEES CENTRALISEE Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 38
- 39. Les 3 principaux domaines ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 39
- 40. Créér un groupe de travail central Une approche peu répandue mais essentielle 66 % Des entreprises n’ont pas d’approche cohérente et centraliée ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 40
- 41. Consolider les données L’une des principales étapes ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 41
- 42. Implémenter une stratégie de données centralisées 6 6 bonnes pratiques clés pour une gestions efficaces de vos données Créer des benchmarks autour de l’exactitude de vos données Vérifier les données lors de la saisie Valider les information avec les consommateurs dés que possible Améliorer la fonctionnalité de recherche Vérifier régulièrement si la base comporte des doublons Analyser les processus de gestion de données une fois par an ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 42
- 43. Créer des benchmarks autour de l’exactitude des données Suivre la progression afin de prouver le ROI Exemple d’évaluation : Livraison des colis Courrier retourné Délivrabilité des emails Appels du services client ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 43
- 44. Vérifier les données lors de la saisie La plupart des entreprises exploitent des informations dès leur saisie Il est important de vérifier la validité des informations dès leur saisie ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 44
- 45. Exemple avec l’aide à la saisie pour adresse postale ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 45
- 46. Valider les informations avec les consomateurs dés que possible 2 % Des données de contact expirent chaque mois ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 46
- 47. Améliorer la fonctionnalité de recherche 30 % Déclarent avoir des doublons dans leur base ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 47
- 48. Vérifier régulièrement si la base de données comporte des doublons ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 48
- 49. Analyser les processus de gestion de données une fois par an ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 49
- 50. La DONNEE ? Une stratégie gagnante pour l’entreprise Le gain de productivité pour les employés est sans commune mesure, et nous attendons un retour sur investissement et une baisse du taux de PND visibles dans les six prochains mois Pascal Pigot Directeur Générale Adjoint d’Unéo ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. Nous souhaitions pouvoir nous appuyer sur une base de données fiable, facteur clé des ventes et donc de notre succès Pascal Chrétien, Directeur des Etudes à la DSIO Dans le cadre de cette stratégie Marketing, les Galeries Lafayette avaient besoin d’un outil simple, rapide d’utilisation et adaptable aux caisses tactiles installées dans les magasins Guillemette de Vaucresson, Pilotage et Support Métier Marketing, DSI Grands Magasins 50
- 51. Une réponse : le Contact Data Management d’Experian Marketing Services Le CDM est la suite de réponses logicielles et de prestations de services qui permettent d’augmenter la qualité des données clients, prospects et fournisseurs La réponse à vos besoins en Qualité des Données Audit Saisie Validation dès la saisie Normalisation Harmonisation des formats de données Nettoyage Correction de données incorrectes Dédoublonnage Recherche de préexistence Suppression Identification de contacts obsolètes Enrichissement ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. Audit de la qualité de vos données Ajout de nouvelles informations 51
- 52. Intelligently bringing brands and customers closer together. Every time. ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 52
- 53. Etat des lieux de la qualité des données Un challenge pour les entreprise 91 % MERCI DE VOTRE ATTENTION Pour plus d’informations : communication@experian.com Des entreprises souffrent d’erreurs de données ©2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Public. 53
Hinweis der Redaktion
- Les offres EMS, Un enchainement pertinent de solutions integrées Consumer Data: Enrichissement de données Mosaic; ConcumerView Customer Segmentation: Contacts segmentation (RFM: R=recency; F=frequency; M=monetary value), customer value. Lifetime value. Measure & Insight: reporting and consultancy Predictive analytics/msg optimization: customer’s product preference; next product puchased potential, We help our clients realize the benefits of integrated marketing through a breadth data and technology across consumer insight, data management and digital marketing the offer unparalleled ability to: CONNECT their customers more completely ENGAGE customers as individuals EMPOWER clients to make smarter decisions
- A compete focus on her….what we call customer obsession. Understanding her lifestyle, her behaviors, how and when she should be communicated with. It requires understanding all the data trails that she leaves behind with….. 3)However, disparate marketing platforms have previously forced us to interact with customers from within individual channels, often times delivering disjointed and uncoordinated messages across channels. This disconnect is not only confusing and frustrating to customers, its expensive and cumbersome for brands. a.To be truly effective today, marketers need to ask themselves… i.Are you delivering offers through the preferred channel? ii.Can you recognize them across campaigns? iii.Can you recognize them across channels? iv.Can you tailor future messages based upon past interactions 4)To effectively engage these customers with intelligent interactions across channels, WE must align our businesses around the customer – not the channel. Most brands today, still have a very silo’d marketing approach. Yes, they can optimize in a single channel like email or mobile, but when they optimize in that channel, that doesn’t mean they are going to get the best results from Dana – since she’s engaging not as an email channel or an SMS channel, she’s engaging with the brand. 5)So we start to think about approaching Dana in a different way, specifically designing programs around her, rather than the channel. From there, then thinking, what content do I have, what offer, what message would be optimal to send Dana, at what time…. And THEN finally, what channel can I deliver or render that message in? 6)Our new cross-channel marketing platform allows marketers to do just this – put the customer, YOUR Dana’s, at the center, and deliver truly seamless interactions with each and every customer, every time. It allows you to move from single channel campaign execution to integrated campaign management across all channels. Then he could continue with… And to engage YOUR “Dana” effectively, you need lots of data about who they are, what they do and what’s most important to them. By integrating behavioral and attitude data, we provide a more vivid and complete understanding of how consumers think and what they do in a multichannel, multicultural world. Linking this intelligence with marketers’ target consumer segments, we create actionable insights resulting in smarter decisions for marketers to confidently design, plan and deliver superior brand experiences that maximize profits and marketing ROI.
- Et grâce à notre organisation et l’alignement de nos offres nous vous suivons tout au long de ce parcours avec toujours en tête la maximisation de ROI l'utilisation de la connaissance clients et de l’analyse prédictive afin de cibler et d'engager les consommateur à travers les médias traditionnels et numériques. C'est la réalisation ultime de ce que les marketers du marketing direct ont tenté de faire depuis des années, tout en étendant cette méthode à tous types de communication client.Notre capacité à vous aider à identifier votre meilleur client, à regarder l’ensemble de votre base de consommateurs et de trouver dans cette base d'autres comme eux, et de les engager dans les canaux qu'ils préfèrent Tout ceci est réalisable grâce à la combinaison de nos données consommateur et à notre expertise en analyse, ce qui nous permet d'offrir un profilage des clients encore plus riche Identifier et caractériser votre meilleur client Qualité des données souvent pauvres Définition imprécise du client Qu'est-ce qu'un "meilleur" client En trouver plus Comment les reperer? Où les trouver? Comment les engager? Engager les à travers leur canal de prédilection: Comment rester consistent Rester pertinet Adopter votre offre au moment opportun Benefices: Augmentation de votre CA Une fidelité client accrue Créer évangélisation de la marque
- Nous travaillons avec les plus grandes marques du monde.Nos clients sont des marques leader dans leur secteur respectif. Retail, Tourisme, Services financiers, des médias et des biens de consommationQu'il s'agisse d'aider Crate & Barrel à améliorer leurs programmes d'acquisition ou d'aider Microsoft X-Box à entretenir sa relation clients dans 36 pays différents ou d'aider la Radio Satellite XM à améliorer la fidélisation de sa clientèle, nos clients reconnaissent en Experian Marketing Services notre capacité à être un partenaire stratégique Nous comprenons les principaux enjeux de ses entreprises et nous engageons à mettre en place toutes nos ressources pour les aider à prendre les meilleures décisions marketing pour obtenir les résultats espérés.
- Les secteurs industriels représentés dans le panel sont l’enseignement, la finance, la fonction publique, la distribution, l'industrie, et les services collectifs. L'échantillon était composé de directeurs exécutifs et financiers, de vice-présidents, de membres de conseil d’administration, de responsables et de personnels administratifs associés à la gestion des données, dans des fonctions diverses
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes
- À cause de la fréquence de ce type d’erreurs, la grande majorité des entreprises doute de la qualité de leurs données Contact. Le niveau d’inexactitude des données est stupéfiant lorsque l'on observe à quel point les entreprises se fient aux informations de contacts pour la définition de leur stratégie et l’amélioration de leurs interactions clients.
- L’erreur humaine demeure la principale cause d’inexactitude des données, tout comme elle l’était lors des deux études précédentes.
- La saisie manuelle des informations par les salariés lors de la collecte explique la fréquence des erreurs humaines constatées. 78 % des entreprises déclarent rencontrer des problèmes avec la qualité des données qu'elles collectent au travers des différents canaux. Sur un plan international, les centres d'appel produisent la qualité de données la plus médiocre, suivis par les sites web. Cependant, en France, cet ordre est différent : la saisie en magasin apparaît en première position, suivie par les données émanant des applications mobiles, puis celles du site Internet. L’absence de stratégie coordonnée de gestion de la qualité des données dans l’entreprise est souvent à l’origine des problématiques d’inexactitude des données.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- Avec 19 % des informations que l'on pense être inexactes dans les entreprises françaises, les entreprises s’exposent à de nombreuses difficultés en exploitant des données inexactes. Celles-ci affectent tout d’abord les résultats de l'entreprise. 77 % des entreprises pensent que leurs résultats sont affectés par des données Contact inexactes et incomplètes, et en moyenne, les personnes interrogées pensent que 12 % de leur chiffre d'affaires respectifs sont perdus. Malgré une sensibilisation croissante aux enjeux de qualité des données et aux avantages d'exploiter des technologies adéquates, le pourcentage moyen du chiffre d'affaires perdu demeure inchangé dans cette étude depuis 2007.
- Toutefois, des changements dans les pratiques commerciales ont entraîné de nouvelles conséquences. Certaines portent sur l'engagement des clients et les programmes de fidélité qui ont déferlé ces dernières années. 84 % des entreprises ont un programme de fidélité ou d'engagement du client. Malheureusement, 74 % des personnes interrogées déclarent avoir rencontré des problèmes avec ces programmes. Leurs dysfonctionnements relèvent principalement de l’inexactitude des informations consommateur, de leur volume insuffisant mais également de l’incapacité des entreprises à analyser les informations client. Tous ces problèmes sont liés à la fiabilité et l'accessibilité des données.
- Une autre tendance est le développement de la BI (Business Intelligence) et de l'analytics, souvent liés à ce que l'on appelle aujourd'hui les « big data ». 89 % des entreprises passent aujourd’hui par l’analytics et la BI pour conférer à leurs données une portée stratégique. Il est à noter que les États- Unis se distinguent par le fait que leurs entreprises sont plus nombreuses à réaliser de la BI et de l’analytics sur leurs données que celles du Royaume- Uni et de la France. La mauvaise qualité des données s’oppose là encore comme un obstacle à ces analyses. Lorsqu'elles essaient de générer une BI pertinente, 81 % des entreprises rencontrent des problèmes, principalement dus à des données inexactes. Parmi les autres problèmes, on peut citer un manque d'information, un manque de données et systèmes flexibles, suivi d'une incapacité à regrouper les données des différents canaux
- Enfin, les professionnels du marketing continuent à communiquer par email. Pourtant, 67 % des entreprises déclarent avoir rencontré des problèmes de délivrabilité d'emails sur les 12 derniers mois. Ces difficultés ont des conséquences sur la qualité du service client, la capacité de l’entreprise à communiquer avec ses abonnés et engendrent des frais inutiles.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- Les entreprises, d'une manière conceptuelle, comprennent l'avantage d'avoir des données fiables. Les principales motivations à initier une stratégie de qualité des données sont notamment l'augmentation de l'efficacité, l'amélioration de la satisfaction client et une prise de décision mieux informée. Les raisons invoquées par les entreprises des différents pays ne varient pas significativement. D’un point de vue secteurs d’activité, les personnes interrogées travaillant dans l'industrie, la finance et les services publics, s’attachent davantage à dire que ces facteurs permettent d'avoir une stratégie pour maintenir des données de contact de grande qualité que les répondants issues de l'éducation et du secteur public. Il est intéressant de noter que l'objectif de réduction de coûts continue à être un facteur de motivation important pour implémenter une stratégie de qualité des données, ce qui reflète l’état d’esprit actuel selon lequel les données doivent contribuer à une stratégie business globale plutôt que d’être perçues comme servant simplement un objectif opérationnel.
- Aujourd'hui, seulement 30 % des entreprises gèrent leur stratégie de qualité des données de manière centralisée, via un responsable unique. 66 % des entreprises manquent d’une approche cohérente et centralisée sur la gestion de la qualité des données. Étant donné le nombre de canaux et de services qui interagissent avec les données, il est difficile de posséder des informations de qualité lorsque chaque service a des normes et des méthodes différentes de gestion des données.
- Certaines entreprises tirent avantage de solutions automatisées. Une entreprise sur trois utilise un logiciel dédié au point d'entrée pour vérifier les informations lors de leur saisie. En outre, une entreprise sur trois utilise également un logiciel pour nettoyer les données après leur validation. L’automatisation est un indicateur important du perfectionnement des méthodes de gestion des données. Les entreprises qui utilisent des méthodes de gestion de données automatisées sont plus susceptibles d'avoir une gestion centralisée de leur stratégie de données, par un responsable unique. Toutefois, de nombreuses entreprises s'appuient encore sur des méthodes de nettoyage manuel de données : 53 % des entreprises interrogées déclarent ainsi effectuer des tâches manuelles pour nettoyer leurs données. Parmi ces tâches, on peut citer l'analyse manuelle des données dans Excel ou des corrections manuelles en vue des campagnes ponctuelles. Bien que, globalement, le recours aux méthodes manuelles soit en recul sur les dernières années, les entreprises doivent encore sérieusement envisager d'exploiter des méthodes plus automatisées pour éviter les erreurs humaines.
- Enfin, il existe différentes méthodes de déploiement pour les stratégies de gestion des données. Certaines entreprises choisissent de déployer des logiciels sur site pour gérer la qualité des données. Toutefois, les déploiements de logiciels SaaS (Software as a Service) continuent à gagner en popularité. La méconnaissance des solutions SaaS pour la gestion de données a reculé de manière assez considérable sur l’année écoulée, passant de 15 % l'année dernière à 9 % aujourd'hui. Désormais, plus de la moitié des entreprises utilisent des solutions SaaS pour gérer la qualité des données. 9 % seulement des entreprises ne prévoient pas de mettre en oeuvre de solutions SaaS pour la qualité des données. Les États-Unis et la France sont les pays dans lesquels le recours aux solutions SaaS est le plus fréquent pour gérer la qualité des données. Les secteurs de l'industrie et de la distribution sont les premiers secteurs ayant adopté cette technologie avec près d'une entreprise sur cinq gérant toutes ses données Contact via une technologie
- Il est fréquemment demandé à des tiers d'apporter des suggestions pour mettre en place une stratégie de gestion des données. 64 % des entreprises ont eu ou ont encore recours à des tiers pour leur stratégie de qualité des données. Le recours aux tiers pour la gestion de données est très fréquent dans les secteurs de la distribution et de l'industrie, par rapport aux autres secteurs d’activité. Lorsque l’on s’intéresse aux variations des réponses en fonction des tailles d'entreprise, on constate que les entreprises de tailles plus réduites ont davantage recours à des tiers pour la gestion des données. Cependant, étant donné la décentralisation des stratégies de gestion de données en général, il est plus probable que l'intervention de ces tiers soit réservée à des campagnes ponctuelles ou à des services particuliers de l’entreprise.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- Tandis que les entreprises cherchent à tirer de la valeur de leurs données, certains data sets tirent leur épingle du jeu, notamment pour le marketing. 93 % des répondants déclarent que les données jouent un rôle essentiel dans leur réussite marketing. Parmi les différents types de données utilisées, trois types sont cités comme les plus importants pour la réussite marketing : les informations de contact, suivies des données sur les ventes enregistrées, puis des informations socio-démographiques. Afin d'obtenir des informations qui peuvent ne pas figurer dans une base de données existante, un grand nombre d'entreprises demandent à des tiers d’enrichir leurs données internes tant pour des perspectives marketing que BI ou analytics. 94 % des entreprises déclarent faire enrichir leurs données. En moyenne, les entreprises ajoutent trois types de jeux de données différents. Les trois data sets les plus cités par les répondants sont les données commerciales, les données de géolocalisation et les données sociodémographiques. Les entreprises américaines sont celles qui recourent actuellement le plus à l'enrichissement de données sur les appétences de leurs contacts pour optimiser les messages à leur adresser (39% vs 22% seulement pour la France). En revanche, les entreprises françaises sont celles, parmi celles du panel, qui ont le plus déclaré être intéressées par les données de géolocalisation (25%).
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- Les entreprises interagissent avec les consommateurs d'innombrables manières. En moyenne, elles utilisent plus de 3 canaux pour collecter des données Contact (clients ou prospects). Les entreprises multinationales utilisent davantage de canaux que les entreprises qui exercent leurs activités dans un seul pays. Le canal le plus courant pour interagir avec les clients est le site web de l'entreprise, suivi des contacts via l’équipe commerciale puis du centre d'appel. Le nombre de canaux est resté stable d'une année sur l'autre. Et même si les sites web sont sans aucun doute le canal le plus prisé ces dernières années, le mobile gagne du terrain. Aujourd'hui, la moitié des entreprises obtiennent les données Contact client par le biais d’applications mobiles.
- Ces adresses sont collectées en moyenne par trois canaux, les plus populaires étant le site web de l'entreprise et le centre d'appel. Les organisations américaines interrogées sont celles qui ont déclaré collecter les adresses emails via le plus large nombre de canaux.
- Les entreprises commencent à se pencher davantage sur le marketing cross-canal. Le marketing cross-canal est la coordination des différents canaux pour fournir au client une expérience plus cohérente qu'une approche multi-canal, plus segmentée. Alors que 87 % des entreprises s'investissent désormais dans le marketing cross-canal, 83 % d'entre elles déclarent rencontrer des difficultés à le faire. De nombreux obstacles associés au marketing cross-canal sont liés aux données. Avoir des informations exactes et en quantité suffisante sur le consommateur sont les deux principales difficultés susceptibles d'empêcher une communication cohérente entre les canaux. Les personnes interrogées aux États-Unis, en Allemagne et en Espagne font face à des difficultés plus variées lorsqu'elles s'investissent dans le marketing cross-canal que les personnes interrogées au Royaume-Uni, en France et aux Pays-Bas. Les entreprises multinationales font également face à un plus grand nombre de difficultés liées au marketing crosscanal que les entreprises locales. Ces difficultés liées au marketing cross-canal sont en corrélation directe avec l'état de la qualité des données à travers le monde.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.
- En regardant ces cinq dernières années d'étude Experian Marketing Services, qu'est-ce qui a changé sur notre perception, notre utilisation et nos motivations en matière de qualité des données ? D'abord, la perception des données inexactes augmente. Sur un plan international, le nombre moyen des données inexactes est passé de 17 à 22 %, en seulement 12 mois. Cette hausse est dûe aux volumes de données en augmentation, et en provenance de sources multiples. Les entreprises reconnaissent généralement que la prolifération des canaux numériques et de la technologie mobile a apporté plus d'informations que jamais auparavant. Même si certaines de ces données sont des données non structurées difficiles à exploiter, on assiste à une augmentation générale des informations globales des clients et des prospects.
- Outre l'augmentation considérable des volumes, la qualité des données est passée d'une fonction principalement opérationnelle qui était associée à l'efficacité et aux économies de coûts, à une fonction stratégique alignée avec les connaissances des consommateurs et la Business Intelligence globale.
- L'augmentation des données a également fait émerger le concept de « big data », apparu il y a quelques années, et dont chacun de nous a déjà dû entendre parler. Même si nous sommes beaucoup à avoir rencontré ce terme, il n’existe pas encore de définition unique et cohérente sur le marché. Dans l'étude de cette année, les personnes interrogées ont été invitées à analyser plusieurs définitions du terme « big data » et aucune réponse ne s’est réellement dégagée. 45 % des personnes interrogées pensent que ce terme se rapporte à une base de données large et unifiée, alimentée par une source unique. Même si cette réponse a obtenu le plus grand pourcentage, les définitions évoquant les sources de données multiples et l'analyse prédictive n'étaient pas loin derrière. La France est le pays qui a le plus opté pour la définition de données non structurées (29%). Par ailleurs, la plupart des personnes interrogées qui occupent des postes à responsabilité ont sélectionné plusieurs de ces interprétations possibles de ce que peut signifier le terme « big data », tandis que 40 % du personnel moins qualifié admettaient qu'ils ne savaient pas ce que ce terme signifiait. Enfin, nous avons assisté à l'explosion du SaaS. Il y a cinq ans, quelques entreprises mettaient en oeuvre des solutions dans le cloud ou des solutions hébergées. Aujourd'hui, avec l'explosion des plateformes SaaS, de nombreuses entreprises cherchent à utiliser cette méthode de déploiement pour leur logiciel de gestion de la qualité des données, afin de réduire le temps de mise en oeuvre et de s'assurer d'une technologie régulièrement mise à jour. Toutefois, comme nous l'avons vu ces dernières années, la sécurité reste encore une préoccupation concernant le SaaS, que les grandes entreprises se doivent d'approfondir.
- Étant donné l'importance des actions orientées data, le niveau d’inexactitude des données doit diminuer pour que les entreprises gagnent en connaissances client exploitables. Une meilleure qualité des données rend possible de meilleures interactions avec les consommateurs et des décisions commerciales mieux informées. En se basant sur les résultats de l'étude, les entreprises doivent chercher à tendre vers une approche centralisée de la gestion des données. Les projets ad hoc exceptionnels du passé ne suffisent plus, étant donné le volume des données et la vitesse à laquelle elles doivent être accessibles. Au vu du nombre de canaux permettant de saisir des données, les entreprises doivent chercher à créer une stratégie centralisée pour la gestion des données. Une approche centrale garantit une cohérence entre les services, un accès à de nombreuses sources de données pour les informations client et une amélioration des bonnes pratiques liées à la gestion des données. Afin de créer une approche centralisée, les entreprises doivent se pencher sur trois domaines principaux. Créer
- La gestion de données n'est pas la responsabilité d'un seul service dans l’organisation. Un grand nombre de services apportent et exploitent des données pour leurs activités quotidiennes. Les informations sont saisies via des sites web, des centres d'appel, des commerciaux, etc. Par la suite, les services tels que la facturation, le service client, le traitement des commandes et le marketing exploitent les informations pour communiquer avec les clients ou leur fournir des biens ou des services. Afin de gérer la qualité des données, et comme celle-ci est liée à toutes ces différentes activités, un groupe de travail central doit être créé. Il doit être idéalement composé de façon homogène d’individus qui feront ensuite appliquer les stratégies à travers l’entreprise. Les parties prenantes doivent englober des membres des différents services présentant une responsabilité dans la qualité des données. Ces collaborateurs pourront fournir des détails sur la façon dont les informations sont collectées et exploitées. À partir de là, il convient de créer une cartographie des données pour mettre en évidence tous les flux de l'entreprise. Cela aidera à comprendre quels outils ou processus devraient être mis en oeuvre, ainsi qu’à prioriser la structure de hiérarchisation à avoir pour ces projets. Le service informatique doit également être impliqué dans la mise en oeuvre des priorités et le choix de la technologie adaptée pour mettre en place et maintenir une gestion de la qualité des données. Le service informatique peut également fournir des informations quant aux ressources techniques disponibles, compte-tenu des autres priorités business. Pendant le processus de mise en oeuvre des nouvelles solutions, il peut être nécessaire de réaliser des évaluations et une surveillance de la progression. Le groupe peut se rencontrer régulièrement pour analyser les dernières statistiques et les processus établis, et identifier si la qualité des informations s'améliore pour tous les services.
- Dans n'importe quelle stratégie centralisée, l'une des premières tâches à effectuer est de consolider les données. Selon l'étude, une entreprise de taille normale a en moyenne huit bases de données différentes. Il est probable que cette statistique n'inclut pas les tableurs ou autres sources de données pouvant exister en dehors d'une base de données classiques, et qui peuvent pourtant être nombreuses dans de grandes entreprises. Afin de créer une approche centralisée de la gestion de données, les entreprises doivent consolider différentes sources d'informations. Cela permettra aux données d'être plus facilement accessibles, mais également d'améliorer la cohérence dans les processus de gestion et de normalisation de celles-ci. Afin de consolider les données, les entreprises doivent suivre plusieurs étapes. 1. Identifier toutes les sources d'informations devant être consolidées et, qui est le détenteur de chacune d’entre elles. 2. Identifier l'infrastructure des données. Possède-t-on une base de données existante dans laquelle toutes les informations peuvent être stockées ou un nouveau système est-il nécessaire pour mieux convenir à l’ensemble des services ? Le groupe de travail sur la qualité des données peut aider à qualifier le besoin. 3. Nettoyer et normaliser autant d'informations existantes que possible. Les données Contact sont des informations courantes, qui sont bien souvent contenues dans chaque source. Ces informations peuvent être exploitées pour identifier les doublons entre les différentes sources de données afin de regrouper les informations pour chaque client dans une base centrale unique. 4. Recourir à un logiciel pour identifier les doublons et éliminer les éventuelles erreurs humaines. Une fois les doublons potentiels trouvés, un enregistrement principal peut être identifié et toutes les informations peuvent être regroupées dans cet enregistrement. La création d'une base centralisée peut prendre du temps. Toutefois, le bénéfice d'accéder rapidement à des informations client de qualité et le renforcement des capacités d’analyse BI seront inestimables. La centralisation doit être associée aux bonnes pratiques sur les données afin de garantir la qualité des informations. Implémenter
- Une fois que les informations sont consolidées, les entreprises doivent chercher à mettre en oeuvre des bonnes pratiques autour de la gestion des données au sein de leur nouveau système. Pour que les services adoptent une nouvelle base centrale, elle doit être facile à utiliser et contenir des informations de qualité. Sinon, les employés reviendront aux anciennes bases de données qui répondaient mieux à leurs besoins. Une fois que les informations sont consolidées, les entreprises doivent chercher à mettre en oeuvre des bonnes pratiques autour de la gestion des données au sein de leur nouveau système. Pour que les services adoptent une nouvelle base centrale, elle doit être facile à utiliser et contenir des informations de qualité. Sinon, les employés reviendront aux anciennes bases de données qui répondaient mieux à leurs besoins.
- Comme pour n'importe quelle initiative engagée en entreprise, il est important de suivre la progression afin de montrer que le temps et le budget associés à un projet apportent un retour sur investissement. Le groupe de travail sur la qualité des données doit chercher à faire des évaluations autour de l'exactitude des données pour contribuer à afficher une amélioration, mais aussi pour déterminer quels processus ou investissements doivent être poursuivis, ou signaler ce qui n'a pas fonctionné comme prévu. Des évaluations peuvent être facilement faites autour de la livraison des colis, du courrier retourné, de la délivrabilité des emails ou des appels du service client. Les entreprises peuvent également chercher à faire appel à des consultants tiers pour comparer les segments d'une même base de données. Au fil du temps, ces mêmes évaluations pourront être revues une fois que les processus et outils auront été mis en oeuvre.
- Aujourd'hui, la plupart des entreprises exploitent des informations dès leur saisie pour des offres de fidélité, des actions marketing, le traitement des commandes ou la facturation. Même si les informations ont toujours dû être exactes d'un point de vue opérationnel, la communication entre les consommateurs est devenue plus qu'un facteur étant donné la vitesse à laquelle les entreprises doivent suivre les actions marketing concernées. Les données inexactes affectent quasiment immédiatement l'interaction avec les clients. C'est pourquoi il est important de vérifier la validité des informations dès leur saisie. Des outils logiciels peuvent être mis en place pour vérifier les informations client structurées, comme l'adresse email, l'adresse postale et le numéro de téléphone portable. Ces informations normalisées et validées permettent aux entreprises de trouver plus facilement des comptes existants et d'ajouter avec exactitude des données tierces qui s'appuient sur des informations existantes du client. Dans un contexte de marketing cross-canal, les processus de vérification au point d'entrée contribuent à garantir l'exactitude des informations clients, mais également à la prévention des doublons, qui entâchent la connaissance client des marketers. En validant les données clients, les entreprises peuvent éviter d'avoir des données inexactes et garantir non seulement le fait que les communications parviennent bien jusqu'au consommateur, mais aussi que les techniques de personnalisation sont plus fiables à travers les différents canaux.
- ORATEUR : Benjamin Questionnaires SC, Mosaïque Experian, Siretisation
- Les informations d'une base de données expirent rapidement : en fait, on estime que 2 % des données de contact expirent chaque mois, ce qui représente près d'un quart de la base de données par an. Pour maintenir les informations des consommateurs à jour, il est important de les valider avec eux aussi souvent que possible. Ceci n'implique pas forcément de contacter le consommateur. Les marketers peuvent profiter des actions de communication sortantes pour surveiller des signes montrant que des informations clients peuvent être inexactes. Par exemple, les marketers peuvent observer les taux de distribution et les taux d'ouverture des campagnes par email. Si un email n'est pas distribué ou que les clients ne vérifient pas leurs emails fréquemment, il se peut que l'adresse email ne soit plus active. Les marketers peuvent garder en tête ces adresses email pour une mise à jour lors de la prochaine interaction client ou ils peuvent contacter directement le client pour modifier ses préférences de communication. Par ailleurs, lorsque les clients appellent un centre d'appel ou se rendent dans un magasin, par exemple, les collaborateurs peuvent vérifier systématiquement les informations existantes, afin de s'assurer que c'est toujours la méthode adéquate pour interagir avec ce contact.
- Les doublons posent des problèmes aux entreprises en disséminant l'historique des comptes et en créant des enregistrements clients incomplets. Des doublons sont souvent créés lorsque des informations récentes sont saisies et qu'elles ne peuvent pas être rapprochées avec un enregistrement existant. La plupart du temps, c'est parce que l'enregistrement ne peut pas être trouvé à cause d'une légère différence, comme une abréviation du nom ou une adresse email mal saisie. La fonctionnalité de recherche élémentaire dans une base de données est souvent mauvaise, nécessitant une correspondance exacte pour trouver un enregistrement existant. Des recherches plus avancées peuvent être mises en place pour trouver des correspondances potentielles et identifier plus de possibilités pour le compte que seulement une correspondance exacte
- Même avec des données validées et une recherche améliorée, des doublons seront inévitablement créés suite à une erreur humaine. Les parties prenantes doivent s'assurer de vérifier la base de données régulièrement pour garantir qu'aucun doublon n'ait été créé et pour regrouper les informations lorsque c'est possible.
- Les exigences en termes d'informations et de gestion de données changent constamment dans une entreprise. Sur ces cinq dernières années, les techniques de données ont considérablement changé, comme le prouvent les études. Pour s'assurer que les données correspondent à leurs objectifs et peuvent être utilisées comme le souhaite l'entreprise, le groupe de travail sur la qualité des données doit chercher à passer en revue annuellement les pratiques de gestion de données et à identifier de nouvelles manières d'exploiter ces informations ou ces processus qui peuvent ne pas remplir leur objectif selon les données de référence. En revoyant régulièrement les processus de gestion, les entreprises peuvent s'assurer qu'elles sont en mesure d'utiliser leurs précieuses données au mieux.
- La qualité des données continue à constituer un challenge pour bien des entreprises lorsqu'elles cherchent à améliorer leur efficacité et leurs interactions avec les clients à travers les données. 91 % des entreprises souffrent d'erreurs de données courantes. Les erreurs de données les plus fréquentes concernent les données incomplètes ou manquantes, les informations dépassées et les données inexactes.