Comment booster la culture de la donnée client de vos vendeurs grâce à la Data Quality
Plus la culture de la donnée client est mature dans une entreprise, mieux la Data Quality s’y déploie à tous les niveaux. Or, sur le terrain, on constate souvent de mauvaises pratiques qui mettent en péril la qualité des données ! Lorsque ces pratiques sont la norme depuis longtemps, tout le monde n’évalue pas forcément à sa juste mesure l’intérêt décisif de travailler des données client de qualité.
La bonne nouvelle : quand l’entreprise s’engage dans une démarche de Data Quality, elle gagne des arguments pour corriger les pratiques et prouver la valeur ajoutée par des données client de qualité.
1 – Chasser les mauvaises pratiques qui sapent la culture de la donnée client
Tant que l’entreprise n’a pas entamé de démarche de Data Quality, la culture de la donnée client n’y est pas toujours très affutée, pas plus que les bons réflexes pour collecter et enregistrer correctement les données. Leur saisie, en particulier, fait l’objet de pratiques anti-Data Quality :
- Le contournement de la collecte de données client
Prenons un exemple constaté dans le retail, chez une enseigne qui exige des vendeurs qu’ils saisissent au moins l’adresse email des clients. Les vendeurs donnent naturellement la priorité au conseil et à la vente. Saisir et manipuler la données client à l’écran ne fait pas d’office partie de leurs priorités, surtout s’ils n’ont pas une approche digitalisée du métier. Avant la conversion des équipes à la Data Quality, quand cette collecte semblait trop interférer dans l’échange du client, où quand le client ne connaissait pas son adresse email ou ne souhaitait pas la donner, les vendeurs appliquaient une stratégie de contournement : saisir une adresse fictive pour pouvoir valider le formulaire.
Les stratégies de contournement s’observent également lorsque la création d’une nouvelle fiche client est incentivée. Il est tentant pour les conseillers de créer systématiquement une fiche pour chaque client, peu importe qu’il existe déjà en base. Et si le système CRM prévoit de bloquer la création d’une fiche à la saisie d’une adresse email déjà en base, la stratégie de contournement consiste à modifier l’adresse email à la marge (ajout d’un point, inversion de deux lettres…). Cette pratique embase des données client erronées, et crée en plus des doublons.
- Saisie lacunaire des données client
Lorsque la saisie n’est pas volontairement faussée, elle peut être lacunaire, voire omise complètement. Un cas de figure rencontré en points de vente, quand une grande proximité avec la clientèle suffit ‘à connaître tout le monde’. En l’absence d’une culture renforcée de la donnée client, les équipes en magasin ne voient pas toujours l’intérêt d’en faire plus.Également constaté sur le terrain, cette fois chez des concessionnaires automobiles : la collecte de la donnée client se faisait avant tout manuellement, à l’étape de l’achat. Outre les erreurs de saisie inévitables, ce type de collecte passe à côté d’un public essentiel pour développer l’activité : les prospects ! Dès lors, impossible pour l’enseigne de mener des campagnes de prospection.
Si ces mauvaises pratiques peuvent venir de l’interne, les clients qui remplissent des formulaires sur le site de l’entreprise ne sont pas en reste ! Dès lors, la donnée client qui entre en base présente un problème évident de qualité et d’exhaustivité. Les incidences sur l’efficience opérationnelle ne tardent pas à apparaître dans les missions qui travaillent à partir de la donnée client – service client, centre d’appel, point de vente, marketing… Sans Data Quality et données client unifiées, impossible d’avoir une vue à 360° des parcours, de joindre les clients, de leur faire parvenir messages ou plis postaux, de répondre à leurs questions selon les bonnes informations. Toute la relation client est affectée.
2 – Faire de la Data Quality un argument d’acculturation à la donnée client
Le déploiement d’une solution de Data Quality permet de couper court aux mauvaises pratiques, notamment en bloquant la validation de formulaires si les données saisies sont inexactes, invalides ou déjà en base.
La Data Quality participe aussi à acculturer les équipes à la donnée client, en parallèle de la formation et de la sensibilisation que l’entreprise peut mettre en place. Son argument indéfectible : les résultats qu’elle apporte pour les utilisateurs de la donnée client. Ainsi, utiliser les bénéfices opérationnels issus de la Data Quality permet de prouver l’intérêt de donnée client bien exploitée. Par exemple :
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Avec des données client qualifiées, les informations de contact sont fiables. La fusion des différentes données d’un même client permet d’obtenir des profils plus complets, par exemple avec la confirmation d’un prénom, élément clé pour personnaliser les communications.
- Dans les services client et les points de vente, une donnée qualifiée et fiable à portée de main permet de répondre vite et bien aux clients. Finies les approximations ou les hésitations sur des fiches client. Le tout valorise le conseiller dans sa mission, il/elle peut prendre davantage d’initiative pour servir ses clients – avec à la clé plus de gratification. Ces résultats motivent à suivre le mouvement de la Data Quality !
- Quand le service marketing optimise ses résultats grâce à des campagnes mieux délivrées, avec un taux d’ouverture plus élevé, il en résulte des leads mieux qualifiés pour le service commercial. Cette efficacité issue de la Data Quality prouve l’intérêt de travailler qualitativement la donnée client. Elle aide également à mettre fin à des pratiques tels que les imports manuels de fichiers Excel plus ou moins qualifiés, ou les modifications intempestives dans les données client.
Preuves à l’appui, la Data Quality contribue ainsi directement à enrichir la culture de la donnée client !
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