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La qualité des données au service du marketing
17 janvier 2019 0

D’ abord focalisé sur le produit, les retours d’expérience des ventes et des actions marketing du passé, le « Marketing » exploite dorénavant d’autres sources d’informations. Le marketing  recours désormais aux données présents sur les réseaux sociaux. Il pratique la collecte de données clients  en devenant proactif et plus réactif.

Un peu d’histoire

Les systèmes CRM des années 80 et 90 reposaient sur l’exploitation de Datawarehouses (entrepôt de données ) dans lesquels se déversaient l’ensemble des informations recueillies au fil du temps. A charge pour les services IT de construire les Datamarts (entrepôt de données spécialisé pour un métier) et tableaux de bord associés. les CRM  ont fait leur apparition avec leurs processus normalisés et leurs bases clients à partir desquels le ciblage client et la programmation des actions marketing étaient plus aisés. Maintenant, Facebook, Twitter et autres Google+ emmène les entreprises vers le Big Data et la donnée non structurée. Certains vont même jusqu’à stocker la navigation des internautes sur leurs site . L’objectif avéré étant  d’optimiser non seulement la navigation mais également de personnaliser la navigation des internautes connectés.

CRM-Vrac

Pourquoi gérer la qualité des données clients ?

Ces données représentent des ensembles importants de données structurées et non structurées, agrégées ou pas. Cependant beaucoup de ces entreprises oublient que la quantité de données ne suffit pas à garantir la réussite d’un plan d’action marketing. Cette réussite dépend également avant tout de la qualité de la donnée.

Cas d’usage : Stéphanie Durant  qui fait son shopping dans une boutique de l’enseigne X avec un budget moyen de 300 Euros par mois dans laquelle elle a une carte de fidélité depuis 5 ans.  Stéphanie Bouvreuil, adepte de Facebook  qui commente souvent les avant-premières publiées sur la page de l’enseigne X. « Durant59650 » qui  twitte régulièrement des messages avec le hashtag #EnseigneX et retwitte régulièrement des annonces faites par les community manager. Les informations détenus par l’enseigne  X sont que Stéphanie Durant ne se connecte jamais sur le site web et n’a jamais commandé en ligne. Hors, il s’avère que Stéphanie Durant, Stéphanie Bouvreuil et « durant 59560 »  ne forment qu’une seule et même personne.

Les leçons à en tirer :

  • L’enseigne n’a aucune idée des habitudes en termes d’achat internet de cette cliente car elle ne sait pas raccrocher son compte web a une quelconque cliente physique.La cliente a changé de nom. Elle s’est probablement mariée ou a divorcée et repris son nom de jeune fille. Dans tous les cas cet évènement est passé inaperçu.
  • L’enseigne  possède plusieurs moyens de connaître Stéphanie mais ne l’exploite pas
  • Cependant  un bon point : l’enseigne sait retenir ses client(e)s grâce a ses produits
  • Cependant celle-ci ne fait pas la différence entre une cliente fidèle qui commente sur Facebook et une cliente occasionnelle
  • L’enseigne n’a aucun moyen de remercier la personne qui retwitte et qui commente au profit de la marque

Le cas de Mme Durant/Bouvreuil n’est pas un cas isolé, le comportement des clients évolue très vite. Les changements nombreux dans le cycle de vie d’un foyer dopent le référentiel de données associés à un client.

Et que devient la donnée?

Dans le Monde du BtoC on considère que la donnée se dégrade de 20 à 25% par an. Un quart des courriers papier expédiés par la poste reviennent en NPAI. En 2014, on a compté environ 3 millions de déménagements dont 20% au-delà de 200 Km, 783 000 Naissances, 544 000 Décès, 241 000 Mariages, en 2013 environ 125 000 divorces. Une donnée qui évolue donc très vite. Mais le monde BtoB n’est pas en reste avec 553 000 entreprises créées en 2014 hors micro entreprise pour environ 65 000 Clôtures  (source INSEE).

L’environnement professionnel est donc en constante évolution. Si l’entreprise ne s’assure pas de la complétude et de la véracité des informations qu’elle possède et sur laquelle elle base l’ensemble de sa stratégie, son devenir est en péril.

Les moyens à disposition pour traiter la donnée?

L’organisation autour de la qualité de données est dès lors essentielle pour rendre les démarches marketing les plus efficaces possibles. Cependant, cela nécessite des outils et de la matière grise pour les utiliser.

Dans le monde des référentiels de données, les personnes chargées de qualifier et valider les données sont appelés des Data Stewards. Ils ont à leur disposition des outils permettant de redresser automatiquement ou manuellement les données fournies en entrées par les différents canaux de communication.

Le Customer Information Management, appelé aussi Base CRM ou Base client, Référentiel Client voir même Datamart Client sont les moyens les plus efficaces de qualifier, normaliser, dé-dupliquer, rapprocher l’ensemble des informations relatives à un client. On parle également de Référentiel Individus ou de Référentiel Foyer (regroupant plusieurs individus).

Parmi les outils indispensables à l’amélioration de la qualité de données, on trouve également :

  • Outils de RNVP (Restructuration, Normalisation & Validation Postale) : Deux personnes ayant la même adresse postale a priori doivent habiter ensemble. Dans de rares cas comme la sous-location par exemple, il est possible que cela ne soit pas le cas.
  • Les SIG (Système d’information Géographique) permettent de valider la véracité des adresses.
  • Il existe aussi des tiers de confiances chargés de valider les adresses qu’elles soient postales ou électroniques et de les redresser. Grâce à l’analyse des adresses de l’ensemble de leurs clients, il est également possible de valider les mariages, divorces etc. en fonction de leurs options de diffusion d’information et de revente des fichiers entre entités juridiques (Opt-in/Opt-out).
  • Les outils de qualité de données (DQ : Data Quality) de certains éditeurs (comme Informatica IBM ou SAS) permettent de détecter les doublons et de les fusionner automatiquement ou de faire des propositions en fonction de critères de rapprochements. Ils peuvent également appliquer des règles de normalisation pour faciliter les comparaisons. Certains embarquent des fonctions de RNVP et de SIG.
  • La batterie de traitement et de stockage de la donnée dans ce qu’on appelle le Big Data permettent de traiter des Terra-octets de données très rapidement. Pour se faire il faut s’intéresser aux les bases de données « NoSQL » qui sont en fait des bases hautement scalables et très performantes en mode Push/Pull (comme pour Twitter) mais peu performante sur des données transactionnelles (comme pour les ERPs) mais également aux mécanismes de traitement comme Hadoop et autres Map/Reduce.

Pourquoi fiabiliser les données ?

Cette démarche est cruciale pour plusieurs raisons :

Le ciblage client : Une information transmise à la mauvaise personne sera ainsi directement envoyée à la corbeille sans être regardée. L’importance de cibler les personnes n est essentielle et repose uniquement sur votre capacité à qualifier vos interlocuteurs.

La pertinence de votre message : La mauvaise information même envoyée à la bonne personne verra votre courrier électronique ou papier aller directement à la poubelle en prenant le risque d’être identifié en tant que SPAM par le système de messagerie dans le cas des messages électroniques. Il faut savoir que seuls 40% utilisateurs de messageries en BtoB vérifient leur dossier SPAM.

La corrélation des informations entre les canaux et la capacité de répondre de manière personnalisée au client. Un petit « Nous vous remercions de votre commentaire sur notre page Facebook » lors d’un appel téléphonique ravira toujours le client fidèle.

Il faut savoir qu’une base Client qui contient plus de 8% de données non qualifiée peut entrainer un surcoût de 10 à 15% des coûts selon la méthode choisie : courrier postal ou électronique, coût d’impression du flyer. Vous penserez alors que l’envoi électronique n’a pas d’effet. C’est sans compter sur la perte d’image auprès du client ou du prospect, l’e-reputation représentant aussi un coût non négligeable.

En conclusion …

Dans un contexte économiquement de plus en plus tendu, s’assurer de la qualité de ses données n’est plus un luxe. Cela s’avère être une nécessité pour réduire ses coûts marketing, améliorer son chiffre d’affaire et son image auprès des clients et prospects.

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