Blog DQE : la Data Quality au service du clienteling

19 mai 2025

Dans le retail, le clienteling a tout à gagner de la Data Quality

Un acheteur régulier vaut mieux qu’un acheteur ponctuel ! Dans un contexte particulièrement concurrentiel, les retailers doivent plus que jamais fidéliser, mais aussi se différencier. 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. C’est là que la Data Quality apporte une brique essentielle : en qualifiant les données client, elle fiabilise le lien personnalisé avec chacun.

Data Quality, ingrédient clé du clienteling dans le retail

Dans la relation one-to-one du clienteling, il faut connaître et reconnaître chaque client, mais aussi anticiper ses attentes. Or, pas d’informations exploitables sur les clients sans données complètes et vérifiées. Dans le retail qui pratique une collecte omnicanale – magasins, sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, chatbots –, la Data Quality sécurise deux étapes incontournables du clienteling en qualifiant les données de toutes les sources :

Identifier ses clients : quoiqu’élémentaire dans une relation client personnalisée, l’identification du client peut vite être mise à mal en cas de doublons, de noms aux multiples orthographes, de coordonnées obsolètes ou mal saisies. D’où l’importance de fiabiliser les données d’identification et de contact, dès leur collecte – prénom, nom, civilité, adresse postale, email actif, numéros fixe et mobile à jour…

Connaître et cibler ses clients : préférences, habitudes, critères d’achat… Cerner le profil d’acheteur de chaque client nécessite de rapprocher des données précises et complètes. La Data Quality assure cette qualification. Mieux encore, elle offre des capacités de segmentation fine en termes de comportements d’achat, d’interactions avec la marque et de données sociologiques.

Sans Data Quality, les opérations de clienteling sont faussées par des données erronées et approximatives. Les retailers peuvent constater les problèmes suivants :

Irritants à la saisie : sur les formulaires en ligne ou en magasin, une saisie longue et fastidieuse, sans automatisation, peut s’avérer frustrante. Et sans doute source d’erreurs dans les données destinées à alimenter le clienteling.
Rebonds et PND : comment entretenir une relation pérenne si les communications et les livraisons n'arrivent pas à destination ? Des données de contact erronées se cachent en général derrière une mauvaise délivrabilité, sachant que les erreurs d’e-mail représentent à elles seules 20 % des échecs de livraison dans l’e-commerce (MetaPack).
Doublons : des communications en plusieurs exemplaires, des courriers et catalogues en double à une même adresse : ces ratés sont le signe de doublons en base. Les programmes de fidélité sont d’autres victimes collatérales des doublons dans le retail. Si un client existe en multiples fiches contact dans la base, son historique d'achat se trouve éparpillé, ce qui compromet le décompte des points de fidélité. Attention : 19 % des entreprises perdent un client à cause de la prolifération de doublons en base (Ecommerce News).

Les données client non qualifiées déclenchent ainsi des situations qui vont à rebours des objectifs du clienteling. Les retailers ont tout intérêt à ajouter la Data Quality dans les traitements de leurs données client pour parer ces écueils.

Les capacités de DQ au service des retailers

Qualifier et dédoublonner les données client est essentiel, mais comment le management de la qualité des données client sert-il précisément au clienteling dans le retail ?

En termes d’expérience client, dès la saisie : l’autocomplétion sur les formulaires fiabilise les saisies et facilite la tâche. La Data Quality peut aussi pousser une alerte auprès des conseillers en magasin, si le client existe déjà en base. La création d’un doublon est ainsi évitée et la fiche existante peut être complétée en temps réel. C’est aussi l’occasion de vérifier la validité des données déjà enregistrées. L’intérêt est immédiat, sans effort fastidieux sur le formulaire. À plus long terme, la relation client en bénéficie : le client est connu, reconnu et contacté aux bonnes coordonnées.

En termes de qualité relationnelle : la chasse aux doublons permet de consolider l’historique d’achat, les préférences et les interactions, éléments essentiels pour offrir un service personnalisé. Les programmes de fidélité sont mieux maîtrisés et exempts d’erreurs. La déduplication et l’autocomplétion s’avèrent ainsi être des prérequis pour toute stratégie de clienteling réussi.

En termes de segmentation client : la Data Quality permet une segmentation basée sur l’adresse postale, en plusieurs dizaines de segments avec leurs propres spécificités, centres d’intérêt et comportements de consommation. Grâce à cette approche data driven, les retailers peuvent enrichir la vue 360° de chaque client et mieux orienter leurs actions marketing selon les canaux de communication privilégiés. En termes de produit, il devient plus simple de mettre en valeur les articles attendus selon une variété de critères – par exemple, label Made in France, RSE, écologie, etc. Enfin, cette segmentation aide à ajuster l’offre, le prix et le niveau de promotion en fonction du profil du client et du positionnement de la marque.

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Un clienteling piloté finement jusqu’à la vente

Chez DQE, les clients retailers confirment le rôle crucial de la Data Quality dans leurs opérations de clienteling.

Ils apprécient de pouvoir enrichir la connaissance client et consolider une vue 360° :

Ainsi, chez Madura, Paul Valton, Responsable E-commerce, explique : « Suite aux traitements curatifs de nos bases, nos données sont saines. La vision unique de nos clients est améliorée. Cela augmente la performance de nos actions marketing et CRM » .

Même appréciation pour le retailer Pacific Pêche : «Les solutions de DQE permettent de mieux connaitre nos clients via leurs données. C’est une clé du succès de Pacific Pêche pour prendre le virage de l’omnicanal et mener des campagnes d’emailing segmentées et rentables » .

La connaissance client a également fait un bond en avant chez Hess Automobile : le groupe a pu mettre en place un dédoublonnage qui répond aux exigences de son activité – par exemple, reconnaître les membres d’un même foyer, ou les collaborateurs d’une même entreprise, quels que soient leurs points de contact avec Hess Automobile.

La saisie assistée transforme l’expérience client chez de nombreux retailers :

Bureau Vallée en fait partie et Soizic Poirier, Responsable Projets Transformation Numérique, parle d’un « réel gain de temps lors de la saisie des coordonnées client ». En effet, une fiche client en magasin est renseignée 4 fois plus rapidement qu’avant. La Data Quality élimine deux autres irritants majeurs dans la relation client : les PND et les erreurs d’email. « En qualifiant les adresses postales dès la saisie avec DQE, nous notons une amélioration manifeste des livraisons et une baisse des plaintes auprès de notre service relation client. C’est bien sûr bénéfique pour l’expérience de nos clients qui reçoivent leurs commandes rapidement, au bon endroit, » apprécie Philippe Tonnellier, DSI chez Au Forum du Bâtiment .

Les retailers utilisent la Data Quality pour booster le clienteling jusqu’à la vente :

D’une part, quand l’aide à la saisie rend plus fluide l’étape du formulaire, le taux de conversion tend à la hausse. Charles Nicolas, E-Commerce and Digital Transformation Lead chez Royal Canin , en témoigne : « Avec DQE, la saisie assistée des adresses postales a réduit de 20 % le temps passé par nos clients sur le formulaire du site Royal Canin. Il en résulte une meilleure expérience à cette étape stratégique dans le tunnel d’achat et un taux de conversion accru de 5 % » .

Le site de mode en ligne Justfab confirme également un parcours d’achat plus fluide et intuitif avec un taux d’abandon de panier au moment de la saisie d’adresse qui a diminué de 45 %.

D’autre part, la qualification des e-mails assure un taux de délivrabilité qui avoisine les 100 %. Dans les campagnes ciblées et personnalisées au cœur du clienteling, cette délivrabilité nourrit la satisfaction client, elle-même source de meilleurs taux d’ouverture et de conversion. C’est le cas, entre autres, chez IZAC  : « DQE nous permet de disposer d’une donnée client unifiée et qualifiée, un prérequis pour appliquer ensuite nos règles de ciblage sur une base maîtrisée. Nos campagnes emailing ont aujourd’hui gagné en délivrabilité avec un taux de 99 %, mais aussi un meilleur taux d’ouverture » relate Victoire Lausdat, Chargée de CRM.

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.