Performance commerciale à l’ère omnicanale : la Data Quality n’est plus une option
Dans un écosystème omnicanal, 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. En effet, la gouvernance de données vérifiées et fiables s’avère bien plus pertinente pour aider l’action commerciale à performer. Retour sur les meilleures pratiques de Data Quality pour transformer les données omnicanales en croissance durable.
Plus les canaux de collecte sont divers, plus la mise à profit de données éparses devient complexe. C’est pourquoi il est nécessaire de qualifier les données au plus tôt dans leur cycle de vie pour en faciliter la gouvernance et, en aval, leur impact dans le développement commercial.
1. À données assainies, gouvernance performante
Qui dit collecte omnicanale, dit données non homogènes, non unifiées et de qualité variable. De plus, des données erronées peuvent se glisser par des failles de qualité démultipliées par l’omnicanalité : saisies initiales inexactes, plus ou moins bien réitérées à différents points de contact, manque de complétude ou de récence. Dans ce contexte, gérer les données afin de les mettre à l’œuvre dans l’action commerciale s’annonce ardu.
Pour y parvenir, qualifier les données, en particulier les données d’identification et de contact, doit devenir la norme. En effet, ces données servent de référents pour centraliser, unifier et synchroniser les données client associées à chaque contact. Elles doivent donc être fiables. C’est tout le propos de la Data Quality qui colmate les brèches de qualité en contrôlant les saisies, en vérifiant la validité des contacts et en dédoublonnant les enregistrements multiples en base. Ce faisant, la Data Quality garantit l’identification et la joignabilité des contacts, deux fondamentaux d’une gouvernance maîtrisée des données client.
Attention à ne pas minimiser le rôle de la Data Quality dans la gouvernance des données ! Notamment, les données remontées dans le CRM depuis différents points de collecte ont peu de chance d’être propres, fiables et unifiées. Or, un système CRM ne peut pas nettoyer ou vérifier les données, car il n’est tout simplement pas conçu à ces fins. En revanche, grâce à une solution spécialisée dans la qualification des données et suffisamment robuste pour traiter des volumes massifs, la gouvernance s’applique à un vivier assaini et exploitable dans les actions commerciales.
2. Sans données qualifiées, la performance commerciale pâtit
En termes marketing, commerciaux et CRM, la performance des campagnes ne peut être poussée à son maximum en l’absence de données qualifiées. C’est d’autant plus vrai dans un contexte de collecte omnicanale propice aux données erronées. Sans Data Quality, la performance commerciale se heurte à plusieurs écueils :
Une joignabilité défaillante : engager et fidéliser ses clients consiste avant tout à converser avec eux. Lorsque les données de contact – adresses e-mail, postales, numéros de téléphone –contiennent des erreurs ou ne sont plus valides, la relation est interrompue. Ainsi, selon Hubspot, 30 % des adresses e-mail deviennent invalides chaque année et selon Gartner, les numéros invalides ou bloqués font échouer 48 % des appels sortants en BtoC. En supprimant ces ratios de communications manquées, la qualification des données de contact représente une sérieux levier de performance pour engager les publics.
Un taux de conversion mis à mal : en ligne ou en présentiel, le parcours client doit être sans couture. Or l’étape d’un formulaire peut perturber ce parcours quand la saisie s’avère fastidieuse. Les abandons de panier ne sont pas rares, affectant directement le taux de conversion. Manque à gagner : 20 % ou plus de conversions selon les retours de clients de DQE qui ont depuis adopté l’aide à la saisie.
Des doublons source de confusion : en général, la proportion des doublons atteint, voire dépasse, 20 % des enregistrements en base CRM. Or, à partir de 10 %, on atteint le seuil critique auquel les doublons perturbent les opérations et affectent les résultats. Quand trois ou quatre fiches contact différentes cohabitent pour une même personne, l’approximation menace la vue unifiée et la connaissance client. Les ratés opérationnels peuvent être nombreux, tels que l’envoi d’emails en plusieurs exemplaires, ou des messages inadaptés à un client historique pris à tort pour un nouveau venu.
Une connaissance client approximative : quand on ne peut pas identifier et reconnaitre correctement ses clients et prospects, la segmentation marketing risque d’être faussée. Quant aux programmes de fidélité, sans unification des données, difficile suivre le parcours client pour comptabiliser les points gagnés et distribuer correctement les avantages associés au programme. Là encore, qualifier les données réhausse les KPI des différentes actions, particulièrement en termes de satisfaction client.
3. Les capacités de Data Quality en appui de la performance commerciale
DQE One comprend l’ensemble des solutions de Data Quality Management client de DQE. DQE One permet de traiter la qualité de données en temps réel sur l’ensemble des formulaires de saisie d’informations client, mais aussi de valider l’intégrité des données client dans vos bases de données existantes.
Dans un écosystème omnicanal, la qualité des données s’avère donc le fondement d’une gouvernance efficace, elle-même garante d’actions commerciales plus ciblées et performantes. La Data Quality apporte des bénéfices concrets tout au long de cette chaîne de valeur, de la collecte des données à leur mise en œuvre par les métiers :
- La qualification des données dès la saisie : un réflexe gagnant
Parmi les bonnes pratiques de Data Quality, figure la qualification dès la saisie. Si les bases de données peuvent tout à fait être traitées en mode curatif, l’idéal consiste à qualifier les données en temps réel sur les formulaires. La Data Quality offre des capacités de saisie assistée qui inclut la détection des fautes de frappe, la vérification des coordonnées selon les référentiels en vigueur – postaux et télécoms notamment – et le remplissage automatique. Les bénéfices sont doubles. L’expérience utilisateur, d’une part, est optimisée. La qualité des données embasées, d’autre part, est assurée. Le tout en temps réel. Ainsi, l’efficacité des actions marketing, commerciales et CRM « data-driven » n’attend pas !
- L’enrichissement des données : un accélérateur d'efficacité commerciale
Autre capacité sur laquelle compter pour optimiser la performance : l’enrichissement des données. En effet, la Data Quality fiabilise les données, les unifie, mais sait aussi les enrichir grâce à l’autocomplétion des formulaires de saisie. Cet enrichissement s’applique aux données les plus complexes, notamment les données B2B. À partir de la saisie de la seule raison sociale ou d’un numéro de SIRET, une solution spécialisée peut enrichir tous les autres champs prévus au formulaire. En découlent un gain de temps et une exactitude des données qui alimentent directement la performance commerciale. Des clients de DQE constatent un temps de saisie divisé par quatre sur les formulaires B2B et la normalisation des données fait de la Data Quality un atout majeur pour passer à la facture électronique.
- La Data Quality : un levier de satisfaction pour les équipes
Et comme la Data Quality recèle de bénéfices pour ses utilisateurs, il importe de souligner qu’elle contribue aussi à améliorer la satisfaction des équipes. . Elle leur permet de travailler sur un vivier de data fiable, d’éliminer les irritants générés par les doublons ou une mauvaise joignabilité des clients. Surtout, elle laisse le champ libre à leurs actions marketing, commerciales et CRM pour récolter des résultats qu’aucune « bad data » ne vient altérer. La gratification et la satisfaction au travail contribuent aussi à fidéliser les collaborateurs.
Offrir un service client aidant, sans expérience irritante
Quand il s’adresse au service client de l’entreprise, un client s’attend à être reconnu. S’il soumet une question ou une problématique, il ne tient pas à devoir réexpliquer le cas à chaque contact avec le service, ce qui représente déjà un effort de trop.
Les entreprises ne peuvent pas se permettre ce genre de lourdeur dans la relation client. Là encore, la vue d’ensemble d’un client, connaître qui il/elle est, ses habitudes de contact avec l’entreprise et travailler sur des données fiables et exactes sont autant d’impératifs pour la qualité de la relation et la pertinence des réponses. Le Data Quality Management des données client permet de couper court à de nombreux irritants. Et mieux que d’alléger l’effort du client dans la relation, il permet de lui prouver que c’est l’entreprise qui en fait le plus pour gagner sa satisfaction et le fidéliser.
Ainsi, la mise en œuvre de la Data Quality met aux mains des équipes des données fiables, dédupliquées et joignables. Chaque collaborateur est en mesure de déployer à plein ses talents pour faire de chaque interaction client une opportunité de business. La performance commerciale en ressort renforcée, qui plus est, durable.
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.
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