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La souveraineté numérique est désormais un enjeu clé pour les entreprises. Maîtriser ses données critiques ne suffit pas : encore faut-il qu’elles soient fiables. Découvrez pourquoi la Data Quality est la condition d’un contrôle réel et durable.

Les échecs d’expédition coûtent cher et dégradent l’expérience comme la confiance des clients ! La fiabilisation des adresses client requiert de maîtriser plusieurs critères de qualité des données postales. Le point en 5 recommandations.

Vos campagnes ratent la cible ? Vos indicateurs se contredisent ? Et si le vrai problème venait de vos données ? Découvrez les 9 dimensions clés pour transformer la qualité de vos données en levier de performance.

Volume, vitesse et variété démultipliés : la donnée explose. Aussi, pour garder la main sur les données, les entreprises optent pour le Master Data Management afin de casser les silos et d’automatiser les process de gouvernance.

Les projets Agentforce portent une promesse forte : automatiser les processus et gagner en efficacité dans le CRM. Mais sans des données fiables et bien structurées, même les agents les plus avancés ne peuvent déployer tout leur potentiel.

Les défis pour transformer les multiples données en opportunités sont de taille. Les responsables CRM, e-commerce, Sales, Marketing, Data et les DSI ont tout à gagner à qualifier ces données pour mieux les valoriser.

Le clienteling fait figure de stratégie clé pour transformer chaque interaction en une opportunité de satisfaction client. À condition de s’appuyer sur des informations client précises et fiables.

Déployer la Data Quality dans l’entreprise constitue un « projet dans le projet ». Les entreprises clientes de DQE ont relevé le défi avec succès. Découvrez leur satisfaction vis-à-vis des solutions mises en place.

59 % des marques ne mesurent toujours pas la qualité de leurs données selon Gartner. Qualifier ses données client permet pourtant d’éviter de multiples problèmes.

La fraude, de plus en plus complexe, nécessite une approche proactive, et DQE, avec ses solutions basées sur les API des opérateurs télécoms, s’affirme comme un partenaire clé pour la détection et la prévention.

Quand les entreprises qualifient les données de contact de leurs clients, la palette des bénéfices est vaste ! Plusieurs clients de DQE témoignent de gains concrets dans l’usage de nos solutions de qualification et de déduplication des données de contact.

L’IA doit utiliser des données fiables pour produire des résultats pertinents. Ainsi, lorsque les données client sont impliquées, il est essentiel de qualifier d’abord les données de contact client. Cela impacte la fiabilité des résultats, la confiance des utilisateurs et la réussite des cas d’usage.

En l’absence de contrôles appropriés, les données de votre CRM peuvent sérieusement perturber les opérations à cause d’informations de contact désordonnées et erronées. La priorité : tout faire pour ne pas en arriver là et laisser votre CRM livrer son plein potentiel !

Socle fondamental de l’entreprise data-driven, la Data Quality requiert une véritable gestion pour être appliquée à tous les niveaux. Voici 3 écueils à éviter pour bien contrôler le Data Quality Management.

Faites mentir les statistiques selon lesquelles la moitié des internautes a déjà renoncé à un achat à cause d’un formulaire à remplir ! Selon leur degré d’optimisation, les formulaires peuvent représenter un accélérateur pour finaliser l’action initiée.

Applicable depuis le 1er janvier 2024, la directive européenne CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) fixe de nouvelles normes et obligations de reporting extra-financier. Quels sont les objectifs de la directive CSRD, les informations à fournir et les 3 étapes de la mise en application ?

L’ADEME – Agence de la transition écologique – et l’Arcep – Autorité de régulation des communications – ont publié en 2022 une étude dans laquelle ils mesurent l’empreinte environnementale du numérique en France.

Fidéliser un client, c’est pouvoir garder le contact sur le long terme, et le connaître pour mieux le reconnaître. En garantissant des données fiables et unifiées, le Data Quality Management optimise plusieurs leviers d’engagement et de suivi des clients, propices à leur fidélisation.

Dans un écosystème digital toujours plus complexe, exploiter des données client exige de les centraliser, les qualifier et les unifier. Comment conjuguer le tout ? Tour d’horizon des fondamentaux en 6 questions clés.

Définir ce qu’est une donnée de contact qualifiée selon les cas d’usage de votre entreprise est une étape décisive. Tour des points d’attention qui alimentent la réflexion pour quatre métiers  – marketing, points de vente, service client et CRM, métiers de la data et du digital.

Votre service marketing cherche forcément à rentabiliser les campagnes, bien connaître les clients pour communiquer avec eux à juste titre et pousser des leads qualifiés et joignables aux forces de vente. Pour relever ces trois challenges, des données client fiables et exploitables sont impératives.

La Data Quality aide à faire avancer la culture de la donnée client grâce à deux points forts : les bonnes pratiques qu’elle essaime et ses résultats probants.

Toute base de données client se trouve exposée aux doublons, avec des incidences lourdes sur le clienteling, l’expérience des clients et des collaborateurs. Plusieurs erreurs communes expliquent ce phénomène.

La véracité et l’exactitude des données de contact client se jouent dès leur saisie ! Avec la Data Quality en temps réel, cette étape devient fiable et fluide pour les clients et les conseillers en agence.

Le point sur 4 enjeux de Data Quality à l’international pour se fier à ses données client et proposer une expérience premium dans tous les pays

Une base de données client comporterait près de 30 % d’informations obsolètes au bout d’un an et des données de contact erronées. Retour sur les fondamentaux pour assurer la Data Quality de ces données à la base de la connaissance client.

À l’heure du multicanal, lorsqu’obtenir une vue à 360 degrés des clients prend des allures de mission impossible, reste à identifier les obstacles et les moyens de les contourner. La Data Quality détient plus d’un atout pour relever le défi.

Le Black Friday s’impose comme un rendez-vous majeur avec les clients pour les enseignes du retail. Cette date offre une occasion stratégique de collecter et de travailler les données client. Voici les 4 questions de Data Quality à se poser pour préparer ce temps fort.

Grâce à la Data Quality, la valeur de la donnée client monte en flèche. Qualifiée et unifiée, elle devient un actif fiable aux bénéfices multiples pour les métiers, les décideurs et les clients.

Une solution de Data Quality doit s’assortir d’un réel accompagnement et présenter plusieurs garanties pour mettre votre projet de qualité des données sur les bons rails, à long terme.

La part de clients inactifs se situe en moyenne entre 20% et 50% d’une base de données. Avant d’investiguer les raisons d’un éventuel désintérêt, vérifiez la joignabilité de vos contacts dormants !

Des données dédoublonnées et fusionnées sont davantage valorisables par l’entreprise et ce, à plusieurs niveaux. Voici 7 bonnes raisons de dédoublonner vos données client.

Fidéliser les meilleurs talents est essentiel, mais les collaborateurs peuvent être tentés par d’autres opportunités quand les moyens de les fidéliser manquent à l’appel. La possibilité de travailler sur des données de qualité en fait partie.

Dans le retail, qualifier et fusionner les données client optimise le service et  l’expérience au moment de la collecte. À plus long terme, la Data Quality favorise le suivi et la satisfaction client.

Modèle de vente indirecte oblige, la donnée client « first-party » est un actif recherché dans l’industrie. La Data Quality aide à optimiser la collecte, les référentiels client et les campagnes relationnelles des industriels.

Le monde des médias et de la presse ne cesse d’évoluer à grande vitesse ! Pour offrir un service sur mesure à une clientèle mouvante, qualifier et unifier les données client aide à faire des prouesses.

Dans l’environnement automobile aux multiples points de contact, maîtriser les données CRM sans Data Quality est un défi. Démonstration en 3 problématiques révélatrices.

La Data Quality contribue à faciliter une étape clé du parcours digital : la saisie sur les formulaires de contact.