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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.

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.

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.