Blog DQE : 5 enjeux stratégiques résolus par la Data Quality

17 mars 2025

5 enjeux stratégiques universels que la Data Quality sait résoudre

Chaque année, une base de données perd en moyenne 30 % de sa valeur selon Kompass. Or, une mauvaise Data Quality coûte cher : jusqu’à 20 % du CA annuel selon Gartner et 20 % de productivité selon Kompass. Pour dépasser ces limites, les entreprises doivent identifier le rôle de la Data Quality dans leurs enjeux de performance. Elles ont tout à y gagner, en particulier en termes de relation client, de développement, d’économies de coûts, de conformité et de réputation.

Les enquêtes sur la Data Quality révèlent de multiples problèmes dans les entreprises qui n’ont pas entrepris d’assainir leurs données client. La prise de conscience se confirme, mais 59 % des marques ne mesurent toujours pas la qualité de leurs données selon Gartner. Qualifier ses données client permet pourtant d’éviter bien des déboires :

1. Ne plus rater sa cible client et prospect

Converser avec ses prospects et clients fait partie des enjeux les mieux partagés par les entreprises. Plusieurs clients de DQE confirment la place de la contactabilité dans leur démarche de Data Quality. « On a besoin d’avoir un email conforme, un numéro de téléphone conforme pour contacter sur WhatsApp, par SMS et d’avoir vraiment un échange pour (que les clients) puissent revenir en magasin, qu’on les convertisse » souligne Orianne Joannic, Cheffe de projet IT et CRM chez Byredo. Or, sans données de contact exactes et vérifiées, le ROI des campagnes relationnelles se dégrade. Pour cause, trop de messages n’arrivent jamais jusqu’à leur cible, qu’il s’agisse d’emails, de SMS ou de courriers. Notamment, 30 % des adresses emails deviennent invalides chaque année (HubSpot) et 48 % des appels sortants en BtoC échouent en raison de numéros invalides ou bloqués (Gartner). La performance pour engager les publics en pâtit et des coûts inutiles surgissent.

Rater sa cible peut aussi s’expliquer par la prolifération de doublons en base, lesquels sont responsables de la perte d’un client pour 19 % des entreprises (Ecommerce News). Dans la plupart des outils qui traitent la donnée client, CRM en tête, une fiche client en plusieurs exemplaires passe pour plusieurs contacts différents. Accéder à toutes les informations sur le contact dispersées entre fiches s’avère tout simplement impossible. Résultats : une connaissance client approximative, des diffusions marketing en surnombre et mal ciblées.

Pour changer la donne, il convient de qualifier les données d’identification et de contact des cibles idéalement dès leur saisie. En s’adressant à des contacts connus, reconnus et joignables, chaque entreprise peut booster la performance de ses campagnes marketing.

2. Ne plus vendre et innover à partir de données client hasardeuses

Vendre, piloter et innover sont des axes majeurs de développement. Des données client de qualité incertaine peuvent freiner ces démarches.

Tout d’abord, la qualité des leads laisse trop souvent à désirer. Selon Cognism, 40 % des données concernant les leads sont erronées dans les entreprises. Les équipes commerciales doivent alors faire de multiples ajustements et vérifications pour segmenter, joindre, qualifier les profils engagés dans le tunnel de conversion. Ainsi, pas moins de 68 % des entreprises déclarent que la mauvaise qualité des données impacte négativement leur pipeline commercial (Harvard Business Review) ! Un problème identifié chez Terreal Wienerberger comme l’évoque Miguel Moreau, Chef de projet digital : « Qu’est-ce qui fait qu’aujourd’hui je vais avoir une donnée meilleure en entrée, comment je vais l’avoir plus complète et tout simplement, comment je vais convaincre et aider (…) un collègue commercial qui saisit une donnée à ne pas mettre des données trop rapides erronées pour gagner du temps ? ». Autant de question auxquelles l’entreprise peut répondre avec la Data Quality.

Ensuite, les décisions stratégiques deviennent hasardeuses si elles reposent sur des données client peu fiables et des doublons. La mauvaise qualité des données inquiète d’ailleurs 84 % des CEO (Forbes), sachant que jusqu’à un quart des données des grandes entreprises est erroné (Gartner). La crainte des CEO est justifiée : difficile de se fier aux KPI lorsque des doublons faussent le nombre de clients en base et qu’une vue unifiée fait défaut. Un enjeu pris à bras-le-corps chez Carrefour, alors que le contact digital avec les clients passe sur le devant de la scène dans le retail alimentaire. « Ce changement a provoqué une prise de conscience sur l’asset CRM en priorité. (…) Il y a ce sujet un peu historique des silos, (…) mais adopter une vision haute et d’ensemble sur les sujets, ce n’est finalement pas si naturel » a constaté Charles Giannesini, Directeur Fidélité, Stratégie et Activation Clients chez Carrefour Hypermarché.

L’innovation aussi est en jeu quand les données ne sont pas qualitatives. C’est tout particulièrement le cas avec l’IA. Sans données qualifiées, les résultats de l’IA risquent d’être discutables et posent un obstacle de taille pour déployer des cas d’usage innovants.

En fin de compte, ces enjeux de développement ont tous besoin de s’appuyer sur des données fiables pour accélérer et fiabiliser les résultats. Les capacités de dédoublonnage et de fusion des données client règlent une bonne part des approximations qui posent problème.

3. Arrêter de perdre inutilement du cash

60 % des entreprises ne calculent pas le coût financier des données mal qualifiées (Gartner). Il est pourtant bien réel.

Ainsi, les courriers et plis non délivrés à cause d’adresses postales erronées coûtent cher pour beaucoup d’entreprises, e-marchands en tête. À elles seules, les erreurs d’adresse représentent 20% des échecs de livraison dans l’e-commerce (MetaPack). Chaque pli non délivré nécessite de recontacter le client, de vérifier son adresse et de réexpédier le pli. Ce fardeau logistique et financier prend source dans des données d’adresse postale mal saisies, mal normalisées et donc difficilement exploitables.

Autre perte de cash liée à des données sans qualité : les erreurs d’adressage et d’identification dans les factures. Le problème, là encore issu de saisies erronées, peut s’accentuer avec des clients B2B en raison de leurs données d’identification complexes. Si elles sont inexactes, elles peuvent vite prêter à confusion entre établissement à facturer et siège social. Or, rééditer une facture ou compenser sous forme d’avoir décalent les entrées de cash en trésorerie.

Ces scénarios ont en commun des systèmes qui travaillent sur des données client erronées et doublonnées – jusqu’à 20% des données CRM sont des doublons selon Experian. Un outil logistique ou un ERP, pas plus qu’un CRM, ne peut faire un traitement fiable sans données qualifiées et unifiées. Ivelina Burden, Directrice Organisation et Process chez Rossel Advertising France , en témoigne : « Il faut consolider de la donnée qui vient de sources hétérogènes, (comme) les sites, les ERP de différentes plateformes (…). L’idée principale, c’est de consolider cette donnée, (de) la mettre à jour pratiquement en temps réel, puis derrière (de) lui donner un accès hyper simple au business et à toutes les parties prenantes ». Maîtriser la qualité des flux de données client de ces systèmes commence dès la collecte par le contrôle et l’autocompletion des saisies en temps réel, et se poursuit en base avec des traitements curatifs de Data Quality.

4. Ne pas risquer de sanction réglementaire

Le RGPD impose aux entreprises de gérer rigoureusement les données client. À cet égard, la Data Quality apporte du renfort pour répondre à plusieurs exigences du RGPD. Exemple avec la maîtrise des délais de conservation des données : des données de contact vérifiées et complètes alimentent le scoring d’interactions effectives avec le client pour justifier le délai de conservation en base.

En B2B, les entreprises s’attellent à une autre mise en conformité majeure : l’e-facture qui va changer les règles des contrôles administratifs. Clap de fin des vérifications occasionnelles : place à l’automatisation continue des flux de factures. Or, les données légales des entreprises évoluent vite – chaque heure, 59 entreprises déménagent, par exemple. De plus, 33 % des données B2B deviennent obsolètes chaque année (Dun& Bradstreet). « Lorsque les entreprises vivent, se rachètent, se transforment, elles ne pensent pas toujours à leurs fournisseurs », souligne Sylvain Alunni, Responsable d’activité & Directeur de projet chez SFR Business. D’où l’importance « de capter d’emblée des données clients qui soient vérifiées, contrôlées, validées, mais également de les maintenir tout au long du cycle de vie du client ». Le recours à la Data Quality des données B2B permet de surveiller les modifications, d’actualiser les SIRET, de normaliser les adresses postales en base comme à la saisie en temps réel. De quoi garantir une conformité à la facture dématérialisée.

5. Ne pas ternir sa réputation

Pour 49 % des commerciaux, la mauvaise qualité des données nuit à la réputation de l’entreprise, constate Forbes. Cette réputation se joue sur deux fronts :

La réputation numérique : une base de données client assainie garantit une joignabilité fiable, la clé pour atteindre ses cibles. Dans les campagnes d’e-mailing, des adresses e-mail valides assurent un taux de délivrabilité qui avoisine les 100 %. Avec un tel résultat, peu de risque de voir la réputation de l’entreprise se détériorer auprès des FAI et de subir un blacklistage. Du point de vue des prospects et des clients, des campagnes ciblées et personnalisées renforcent l’image de marque et augmentent les taux d’ouverture et de conversion.

La réputation de conformité : des données propres et fiables font de l’entreprise un partenaire de confiance dans son écosystème. C’est le cas de la marketplace Pixmania : « Les partenaires financiers avec lesquels on travaille (sont) très regardants sur la qualité de la donnée et la véracité des informations qu’on leur donne » indique Claire Menetrier, Responsable e-commerce. L’enjeu s’avère en effet particulièrement sensible en bancassurance et dans les services financiers, avec les exigences KYC et la lutte contre les transactions frauduleuses.

Or, l’évolution rapide de la technologie crée de nouvelles opportunités pour les fraudeurs. Vol d’identité, phishing, SIM swapping, falsification des justificatifs… La solution ? Tirer parti des données d’abonné mobile via des API vers les systèmes des opérateurs télécoms. La Data Quality permet ainsi d’identifier les activations récentes de cartes SIM, de vérifier que les informations d’identification des clients correspondent aux données détenues par les opérateurs. Ce type de matching, associé aux contrôles de la qualité des saisies et au dédoublonnage, pousse la maîtrise du risque d’irrégularité au niveau supérieur.

Finalement, la donnée client irrigue la plupart des systèmes de l’entreprise. C’est pourquoi les qualifier augmente la pertinence de ces systèmes et leur permet de livrer des résultats et une vue juste et fiable du client. Les entreprises posent ainsi un socle de performance et de pertinence face aux enjeux stratégiques.

À propos de DQE

Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.