Qualité des données marketing et commerciales : Facteur clé de votre CRM

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1 Qualité des données marketing et commerciales : Facteur clé de votre CRM Par Michel Frachat CRM Partner - Avril 2007 Ce document est en libre téléchargement sur : CRM Partner est un label regroupant des eperts de la GESTION DE LA RELATION CLIENT CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 1 / 24

2 TABLE DES MATIERES RESUME... 3 I. RAPPEL SUR LES BASES DE DONNEES MARKETING ET COMMERCIALES... 3 A. LES OBJECTIFS D UNE BASE DE DONNEES MARKETING ET COMMERCIALE... 3 B. ALIMENTATION D UNE BASE DE DONNEES MARKETING ET COMMERCIALE... 4 C. PLUS LARGEMENT, LE SYSTEME D INFORMATION MARKETING ET COMMERCIAL... 6 II. APERÇU DE LA METHODE D AUDIT D UNE BASE DE DONNEES MARKETING... 8 A. AUDIT DE LA QUALITE DES DONNEES PAR LA METHODE DATACONTROL... 8 B. ELARGISSEMENT DE LA METHODE DATACONTROL A D AUTRES APPLICATIONS III. COMMENT MAINTENIR LA QUALITE DES DONNEES? A. LA QUALITE DES DONNEES PAR LES OUTILS B. LA QUALITE DES DONNEES PAR LES PROCESS C. LA QUALITE DES DONNEES PAR L EXPLOITATION Dossier produit par : Michel Frachat, Multispécialiste du CRM : Stratégie Hors Media, Systèmes d Information multicanal, Décisionnel, Etudes Marketing. Epert dans la Qualité des Bases de Données CRM. Inventeur des méthodes DATALabel et DATAcontrol. frachat@crmpartner.fr CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 2 / 24

3 RESUME CRM Partner, au travers de ce Livret Bleu N 2, se propose d éclairer de façon originale et méthodologique les enjeu liés à la Qualité des Données Marketing et Commerciales. Dans tous projets CRM, ou ne serait ce que dans le quotidien d un Service Marketing ou Commerciale, la fiabilité des données, est la clef de voûte de l efficacité, ainsi que de la rentabilité des opérations à destination des Clients et Prospects. Elle est par etension la garantie d une Relation Client de Qualité. Vous trouverez dans ce Livret Bleu, une première partie eposant l intérêt, le pourquoi, d une démarche de Contrôle Qualité des données Marketing / Vente. Dans une seconde partie, nous vous présentons, de manière détaillée, la méthode d audit et de suivi de la Qualité des données : DATAControl. Méthode qui permet, de manière très opérationnelle de : - prendre la mesure des forces et faiblesses de vos Bases de Données - définir des plans d actions pour améliorer vos process de saisie, comme de gestion des flu - de modéliser des Bases de Données plus performantes, et se donner des règles de tri, de gestion ou de consolidation de données - de trouver, dans l organisation, les solutions pour garantir la donnée la plus utile et fiable possible Non seulement la Qualité des données est au cœur de vos projets CRM, et doit être anticiper très en amont de vos projets d ailleurs, mais c est aussi une dimension prioritaire pour améliorer l efficacité marketing et commerciale, et piloter vos stratégies avec le souci constant de mesurer, de manière précise et complète, les retours sur investissement DATAControl est une méthode de CRM Partner. I. RAPPEL SUR LES BASES DE DONNEES MARKETING ET COMMERCIALES A. Les objectifs d une Base De Données Marketing et Commerciale Rassembler en un lieu unique toutes les informations dédiées au clients et au prospects et enregistrées jusqu'alors de manière diffuse dans différents services (commerciau, marketing, comptables, SAV), souvent sur des supports hétérogènes : papier, Ecel, Access, Base de Données commerciale Réaliser une Base De Données utilisable par tous et pertinente pour tous (personnalisation de l utilisation et répartition de la donnée). Elle permet de garder en mémoire une quantité d'information très importante sur les clients et / ou prospects qu il convient d identifier nommément! CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 3 / 24

4 Prendre en compte l historique du client (ensemble des relations passées entre le client et l annonceur) si possible, y compris sur son historique d achat. A minima sur son historique de relation entre l entreprise et lui : événements commerciau, actions & réactions marketing, après vente, Établir un profil du client, et lui proposer les produits ou services directement appropriés. Remarque : tous les secteurs, même les plus improbables il y a quelques années, comme la Distribution GMS, mesurent l importance de créer un lien direct avec ses clients pour les connaître a minima ou pour instaurer une véritable relation avec eu : confiance et fidélité sont en jeu. B. ALIMENTATION D UNE BASE DE DONNEES MARKETING ET COMMERCIALE Type de données La Base de Données s'alimente d'informations nouvelles, sur les habitudes de consommation, les besoins, les goûts et les préférences des clients, les produits et services déjà achetés, ainsi que des informations sur le temps, le délai entre les commandes, la fréquence des achats, le montant total des achats, de la dernière commande ou du produit le plus cher acheté. Ces données peuvent être internes ou eternes. Elles peuvent être réelles, déclarées ou calculées. Elles peuvent être relationnelles, transactionnelles, descriptives. Même si elles n ont pas toutes la même nature (numérique, déclarative, ), la même structure (rattaché à un même code identifiant notamment), ni le même support (papier, fichier plat ou Base de Données), l administration rigoureuse de l ensemble du Système d Information Marketing & Commercial permet de les conformer le plus possible et de les rendre compatibles. Les données intégrées Ce potentiel de convergence des données est une priorité et un travail de tous les jours, que les process soient à construire ou à contrôler. Le résultat à la clef est la consolidation des données, et pas forcément la plus ehaustive. Le bon cadrage des besoins des utilisateurs ayant permis de définir un périmètre utile. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 4 / 24

5 Flu de données Une fois les données utiles consolidées dans une Base de Données véritablement à vocation marketing ou commerciale, l ensemble des acteurs interférant avec cette Base de Données doit travailler dans l intérêt de la qualité des données. La vocation marketing et commerciale de la Base de Données ne signifie pas qu elle doit être dédiée absolument. Les données marketing et commerciales peuvent coeister dans un système central. A la seule condition que les utilisateurs métier en aient la maîtrise, en terme de contrôle (modèle, mise à jour, règle de gestion, ), voire une autonomie en terme d eploitation (ciblage, etraction, rafraîchissement de tableau de bord, ). CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 5 / 24

6 Importation Gestion de Campagnes MD Analyses Statistiques Récupération sur Sélections Comptages Base de Données Relationnelle Cleaning, Mise à jour Eportation C. Plus largement, Le Système d Information Marketing et Commercial L outil métier : gestion de campagne marketing / ou logiciel commercial / ou outil de service client Garantir un Système d Information Marketing et Commercial ; Fiable : techniquement stable et éprouvé, sécurisé, gérant des données différenciées Puissant : selon fonctionnalité et volumes, capable de donner accès à toute la donnée utile Convivial : orienté utilisateur, et adapté à l utilisateur le plus novice Pérenne : hébergement solide, de même que maîtrisé au niveau de l administration du quotidien Evolutif : technologie ouverte et structure adaptable pour atteindre une utilisation optimale de la donnée. L état de l art autorise aujourd hui des constructions de systèmes d information remplissant ces critères qualité, pour un pri relativement abordable, quelque soit le secteur d activité et le besoin métier. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 6 / 24

7 La donnée marketing Les 2 critères d ecellence de l information marketing et commerciale, sont : La Qualité de l adresse (physique ou électronique) puisque c est le seul point de départ pour identifier ses clients Un niveau de Connaissance du comportement du client suffisant Pour arriver à une qualité et une utilité de la donnée marketing, plusieurs process doivent être respectés : Récupérer Valider Enrichir Croiser Trier Hiérarchiser une gestion rigoureuse du capital-client = Plus d efficacité marketing et commerciale CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 7 / 24

8 II. APERÇU DE LA METHODE D AUDIT D UNE BASE DE DONNEES MARKETING A. AUDIT DE LA QUALITE DES DONNEES PAR LA METHODE DATACONTROL Prendre la mesure de la qualité des données dès le départ. Trois aspects essentiels de l audit d une base de données Audit technique de la base (architecture, données) Analyse de l adéquation entre les besoins et les données Maîtrise du Système d Information Marketing par l Etude de l ensemble de la gestion des flu (mises à jour, échanges de données, documentation, organisation des équipes, sécurité, back office ) Bénéfices réels de l audit de base de données L audit d une base de données consiste à étudier les données eistantes afin de pouvoir dresser un bilan complet de l état actuel de la Base De Données, et ce en fonction des besoins utilisateurs. La prise en compte de l architecture technique, du schéma général des flu et des process est pertinente. Il s agit d eaminer tous les objets permettant de gérer au mieu les données et de pouvoir dégager des actions à mener pour : Une Optimisation pour une meilleure performance Une évolution éventuelle du Système de gestion de la Base De Données Identifier la qualité de la structure des Bases De Données : présentation des modèles conceptuels de données ; propositions de redressement de structure ; harmonisation des structures de données à des fins de convergence ou de consolidation. Audit de la qualité des données : études détaillées des tables et champs contenus dans les Bases De Données (pertinence, récence, format, codification, etc ), proposition de redressement des données Suivi des données : mise en place d une série d indicateurs qualité et stratégiques, suivi de la performance. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 8 / 24

9 Rapport sur le budget d eploitation des Bases De Données. Profil de la Base De Données : déterminer le profil et les comportements des individus en Base De Données pour obtenir une vision complète de la cible. La démarche globale pour l audit technique de la base Pour réaliser un audit efficace de la Base De Données, il faut s intéresser à la fois à la structure de la Base De Données et au données elles-mêmes. Il faut s intéresser également au différentes «vues» de la Base De Données : la vue «informatique», c est-à-dire la Base De Données sous le Système de Gestion de Base de Données Relationnelle, et la vue «utilisateur» (accessible depuis un outil). Pour chaque information auditée, il faudra définir un niveau de qualité à atteindre objectivement, une sorte de norme, d objectif, de standard. Ce niveau de qualité pourra dépendre évidemment de la stratégie de l entreprise (données postales pour le Marketing, degré d importance des variables susceptibles d être utilisées dans une segmentation des clients, historisation rigoureuse des événements commerciau et gestion de la pression commerciale, etc.) ou encore de la connaissance simple des standards du marché (tau de NPAI, tau d enrichissements des téléphones, etc. ). Méthodologie L audit de Base de Données nécessite, au préalable, la récupération de plusieurs documents de travail auprès de l hébergeur (interne ou eterne). Un schéma le plus récent de l architecture relationnelle de la Base De Données Un descriptif le plus récent de la base client (Dessin d enregistrement) Un dictionnaire des données le plus récent On devra donc récupérer toutes les tables avec l ensemble des champs depuis le Système de Gestion de Base de Données Relationnelle. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 9 / 24

10 Les Bases De Données représentant souvent plusieurs millions d enregistrements, une etraction strictement aléatoire d un échantillon d enregistrements de la table principale devra être fournie, accompagnée de toutes les informations issues des autres tables les concernant, en respectant l architecture de la Base de Données. Un échantillon aléatoire d enregistrements permet de réaliser les analyses prévues en toute fiabilité statistique avec un niveau de représentativité à 5% de marge d erreur ce qui autorisera l etrapolation sur l ensemble de la Base De Données. Des algorithmes d échantillonnage aléatoire eistent. On effectuera cependant, avant l échantillonnage, une pré-analyse permettant de mettre en eergue la problématique éventuelle des enregistrements «orphelins» : eiste-t-il des données dans les tables annees qui ne soient pas rattachées à la table principale et inversement? Pour mieu orienter l analyse, on peut au préalable administrer un questionnaire directeur au gestionnaire actuel de la Base De Données. Ce questionnaire permet de retracer de façon qualitative l organisation et la gestion actuelle de la Base De Données. Les retours permettront ainsi d avoir une première vision du contenu de la Base De Données et seront un ecellent point de départ pour l analyse quantitative. En effet, ce questionnaire permettra de donner, au cours de l étape des conclusions et recommandations, une analyse plus fine de la qualité des données au travers du prisme de l adéquation entre les besoins et les données eistantes, et de l epliquer éventuellement par la qualité de la gestion des flu entrants et sortants. CRM Partner, qui dispose de tous les outils et documents pour mener à bien un audit de Base de Données, a structuré une méthode d analyse et de restitution de résultat : Data Control. Elle se déploie tant au moment du premier audit, que comme un baromètre pour suivre dans le temps l évolution de la qualité des données marketing ou commerciales. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 10 / 24

11 Les grandes étapes de l Audit de Base de Données et résultats attendus par la méthode DATAControl Etape 1 : Recueil des éléments comme base de travail Recueil Base de Travail Mode de recueil - Modèle de données, dessin d enregistrement A valider - Présentation de l outil de Gestion de Base De Données A valider - Présentation des flu Actions et Réactions A valider - Echantillon aléatoire A valider - Questions complémentaires A valider Etape 2 : Validation des objectifs de l audit Périmètre Objectifs à valider par le client - Plan de test par table et par champ Ehaustif - Calcul, indicateurs et adaptation de la méthode DATAControl Par CRM Partner Etape 3 : Réalisation technique de l audit Audit BDDM - Audit quantitatif (test de contenu, tests d occurrences, etc. ) par la méthode DATAControl - Audit Qualitatif (visuel) Résultats Photographie complète de la Qualité de la Base De Données Etape 4 : Recommandations sur l optimisation de la base de données Conclusions et recommandati ons - Recommandations de tri et de reclassements des données - Propositions de solutions de fiabilisation immédiate des données par les utilisateurs - Propositions de solutions de fiabilisation automatique des données par la modification des process de saisie ou des règles de gestion Résultats Rapport Rapport Rapport CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 11 / 24

12 - Propositions de solutions de fiabilisation des données par enrichissements : Achats etérieurs (téléphone, Siret ) Scoring Administration de questionnaires de qualification Etrapolation statistique Géomarketing - Propositions de remodélisation (codage, lien, structure) - Option : Détermination d une «Typologie» clients - Option : choi d indicateurs qualité des données utiles et mise en place du baromètre Data Control. Rapport Intégration en base Rapport Rapport Transfert de compétences CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 12 / 24

13 Plan de test L une des toutes premières étapes, est de définir, avec la Direction de Projet et les utilisateurs clefs, quelles sont les informations utiles à auditer. Et dans quelle dimension ; structurelle ou opérationnelle. Première étape : Étude de la structure de la base de données : Pour une Base De Données en B to B, y a t il une table société et contacts séparée, Pour une Base De Données en B to C, y a t il un regroupement par foyer avec une deuième table pour les contacts Schéma relationnel : Liste des champs, Référentiels champ par champ (un référentiel nous permet de lister les différentes mots ou phrases contenues dans chaque champ. Cela permet de vérifier l homogénéisation de la saisie. Il est primordial par eemple de saisir la profession d une manière homogène si l on doit faire des requêtes). Analyse de chaque occurrence, pour vérifier sa validité par rapport au schéma. Deuième étape : Détermination de l univers d analyse et du standard à atteindre pour chaque critère. Eemple : Table Champs A tester (Oui/Non) Format Occurrences Tests Normalisation Doublons Référentiels Standard à atteindre Individu Nom O 100% Individu Âge O 80% Sociétés SIRET O 100% Sociétés NAF O - CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 13 / 24

14 Schéma d analyse Analyse de la localisation Serveur ou local Analyse de la structure Relationnel ou Mono fichier Analyse de la volumétrie Performance, Ratios d Information Analyse des contenus Pertinence des codages, des variables Analyse des interfaces de navigation Evaluation du design Ces contrôles sont à respecter hiérarchiquement. Chaque contrôle est évalué en fonction de l étape précédente. Quantifier les analyses Le Ratio d Information Ce ratio d information permet de mesurer le «tau de remplissage» de chaque champ de chaque table de la Base De Données. Ce tau dessine le niveau d information contenu dans la Base de Données. Plus le tau est élevé (proche de 1) mieu la Base De Données est renseignée. R.I. = Enregistrements renseignés / Enregistrements disponibles Si l on calcule ce R.I. pour chaque champ, pour chaque table, on obtient un R.I. moyen de la Base De Données. On notera cependant que certains champs peuvent montrer de faibles R.I., et ce de par leur nature même : une table de type «Questionnaire» (déclaratif) sera concrètement moins bien remplie qu une table de type «Adresse». CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 14 / 24

15 Le Tau de Variables Erronées Ce ratio permet de mesurer le «nombre de champs erronés» de chaque table de la Base De Données. On identifie ainsi les variables dont le format ou le contenu n est pas conforme au dessin d enregistrement ou au catalogue des données fourni au préalable; mais qui permettent tout de même d utiliser les enregistrements contenus dans la Base De Données en regard des besoins marketing ou commerciau. T.V.E. = Variables erronées / Variables disponibles Si l on calcule ce T.V.E. pour chaque table, on obtient un T.V.E. moyen de la Base De Données. E : Une Base De Données est utilisée à des fins de Marketing Direct : on souhaite envoyer un mailing, segmenté par âge. Le champ «date de naissance», qui était dans un format attendu JJMMAAAA, apparaît réellement sous un format AAAA/MM/JJ. Cette variable est erronée mais permet tout de même d utiliser l information (après nettoyage) et donc de lancer la campagne. Le Tau d Enregistrements Erronés Ce ratio permet de mesurer le «tau de lignes erronées» de chaque table de la Base De Données. On identifie ainsi les variables dont le format ou le contenu n est pas conforme au dessin d enregistrement ou au catalogue des données fournis au préalable; et qui empêchent d utiliser les enregistrements contenus dans la Base De Données en regard des besoins marketing ou commerciau. Ces enregistrements devenus inutilisables sont une perte lourde pour la stratégie marketing et commerciale. T.E.E. = Enregistrements erronés / Enregistrements disponibles Si l on calcule ce T.E.E. pour chaque table, on obtient un T.E.E. moyen de la Base De Données. E : Une Base De Données est utilisée à des fins de Marketing Direct : on souhaite envoyer un mailing, segmenté par âge. Le champ «date de naissance», qui était dans un format attendu JJMMAAAA, apparaît réellement sous un format A/M/J. Cette variable est erronée et empêche l utilisation de l information (le nettoyage est impossible) et ne permet donc pas de lancer la campagne. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 15 / 24

16 Qualifier les analyses Déterminer les corrections à effectuer : compléter les informations manquantes par la méthode d enrichissement la plus appropriée. Eemples : Normalisation des pavés au normes postales = Homogénéiser les types de rues, voies Séparer le CP de la ville Séparer le nom du prénom Normalisation des champs dates Homogénéiser les dates Opter pour un format unique JJ/MM/AAAA Normalisation des modalités utilisées Utiliser des booléens pour Oui/Non Utilisation des valeurs 1 et 0 Elimination des doublons Faible tau de N.P.A.I Economie Facilite l eploration de la Bdd Mesure de la période Etraction aisée Evite les confusions lettre O et le zéro 0 Facilite l eploration Civilité See Meilleure qualification de la population, pour une offre, une campagne, Date de naissance Date d entrée dans la base Calculer l âge à un instant T, L ancienneté de la bdd Autres variables de type sociodémographiques Effectuer une analyse simple comme la répartition par secteur géographique Déterminer les informations redondantes et les éliminer : Attribut Redondant Statique Commentaire Création d agrégat Date de naissance r Age r Peut être Calculé r Tranche d âge r Peut être Calculée r CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 16 / 24

17 La détection et la suppression de la redondance des informations contenues dans une base de données permettent d alléger sa structure et d optimiser sa volumétrie. Déterminer les informations obsolètes ou désuètes : Déterminer la récence des informations permet d engendrer des actions correctrices sur les données d inactivité des enregistrements. Valoriser les analyses Connaître le potentiel d information marketing et commerciale de la base : Mise en évidence de Forces et faiblesses Sensibiliser le client au potentiel d une bonne BASE DE DONNÉES Choi d indicateurs les plus pertinents Identifier ceu qui vont offrir le meilleur pilotage Trier l information dans la perspective du développement d un modèle d étude statistique : Analyse P.M.G (Petit Moyen Gros Consommateurs : grande conso), Analyse de type Récence, Fréquence, Montant (VPC, ou tout secteur du moment que l historique achat est disponible) Géomarketing Typologie client Présentation des résultats et Suivi des analyses La méthode DataControl permet de mesurer la qualité de la base de données à un instant T, d une façon statique (audit), et / ou de la suivre dans le temps, d une façon dynamique (baromètre). Pour mieu appréhender la qualité de la base, chaque indicateur calculé dans l analyse (RI, TEE, TVE) est transformé en note, pondérée en fonction de l importance de la variable. Les notes se présentent sur une échelle de 0 à 3 : 0 - Variable ineistante ou vide 1 - Non conforme à l'objectif/standard à atteindre CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 17 / 24

18 2 - Conforme à l'objectif/standard à atteindre 3 - Objectif/standard dépassé Pour chaque indicateur évalué, une pondération lui est associée en fonction de l importance du critère selon le besoin du client : Pondération allant de 0 à 5 : 0 : pour ne pas tenir compte d un critère, jugé insuffisamment pertinent dans le contete considéré. 1 à 5 : pour donner plus ou moins d importance à un critère par rapport au autres critères au sein une même compétence clef. Eemple: 1 : peu important 2 : important 3 : très important 4 : indispensable 5 : essentiel Pour chaque compétence-clef, on obtient alors un coefficient de pondération. Ce coefficient, allant de 0 à 5, est la moyenne des pondérations des sous-critères le décrivant. 0 : minimisant une compétence-clef 1 à 5 : maimisant une compétence-clef par rapport au autres. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 18 / 24

19 Eemple de résultat de l outil Data Control (Version Audit BtoB) Valeur de la base Valeur opérationnelle Note T0 Pondération Volumétrie Volumétrie des tables principales 1,50 5 Quantitatif Evaluation des RI des tables principales 1,87 4 Qualitatif Evaluation des TVE des tables principales 1,85 4 ROI Evaluation des coûts de gestion de la BDD 3,00 5 Valeur de la base 2,08 Utilisabilité 2,05 4 Inutilisabilité Volume d'adreses inutilisables (Enregistrements erronnés) 2,00 5 NPAI Volume d'adresses inutilisables (NPAI, épurées) 1,75 4 Juridique Volume d'adresses inutilisables (critères juridiques, optin, optout, stop mailing, ) 2,45 4 Réactivité 1,55 4 Quantitatif Evaluation des RI des critères "opérationnels" de réactivité 1,46 4 Qualitatif Evaluation des TVE des critères "opérationnels" de réactivité 1,64 4 Rentabilité 2,00 5 Rentabilité Evaluation des RI des critères "opérationnels" de rentabilité 2,00 5 Connaissance client 2,00 4 Quantitatif Evaluation des RI des critères "opérationnels" de la connaissance client 1,00 4 Qualitatif Evaluation des TVE des critères "opérationnels" de la connaissance client 3,00 4 Valeur opérationnelle 1,92 Ce tableau est le résultat synthétique de l ensemble des indicateurs calculés automatiquement par la méthode DataControl. Ces résultats se divisent en 2 types d indicateurs : Les indicateurs portant sur la valeur globale de la base en fonction des objectifs définis (volume de la base, tau de remplissage, qualité attendue des variables, coûts de gestion de la base données), Les indicateurs portant sur la valeur opérationnelle de la base Utilisabilité des enregistrements : nombre d enregistrements inutilisables, gestion des champs à caractères juridiques, Réactivité au programme marketing (présence des actions et réactions topées dans la base), Rentabilité des opérations par les données concernant les actions marketing effectuées (rentabilité d un support ou d une campagne), Connaissance du client (réponses au questionnaires, données descriptives, ) CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 19 / 24

20 Représentation graphique d un audit avec Data Control T0 Faiblesses à combattre 5,0 4,5 4,0 Forces à maintenir Pondération 3,5 3,0 2,5 0,00 0,50 1,00 2,01,50 2,00 2,50 3,00 1,5 Critères secondaires 1,0 0,5 0,0 Note Forces à entretenir Utilisabilité Réactivité Rentabilité Connaissance client Une fois les indicateurs globau calculés, la méthode DataControl permet de représenter graphiquement les forces et faiblesses de la base de données, en plaçant dans un diagramme les 4 indicateurs moyens obtenus : cela permet de visualiser rapidement les forces à maintenir, les forces à entretenir, les faiblesses à combattre ou les aspects peu importants en regard des besoins définis en amont. Le suivi barométrique porte sur les mêmes indicateurs, recalculés à des périodes déterminées (trimestre par eemple). Chaque indicateur est donc suivi dans le temps et permet de mettre en place des alertes lors de la détérioration de la qualité de certaines données. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 20 / 24

21 B. ELARGISSEMENT DE LA METHODE DATACONTROL A D AUTRES APPLICATIONS Elargissement de la méthode DataControl pour l évaluation de la Gestion des Flu La méthode d évaluation barométrique DataControl peut tout à fait s appliquer à l évaluation de la gestion des flu entrants et sortant d une Base de Données Marketing : les calculs peuvent être réalisés avant intégration de fichiers (réactions à une campagne Marketing Direct par eemple), c est le T 0, puis réalisés après l intégration des fichiers, c est le T 1. L évolution ainsi obtenue permet de juger de la qualité des intégrations : il ne peut y avoir de régression dans la qualité des données contenues en base. Une telle hypothèse impliquerait de revoir la maîtrise du Système d Information Marketing, les règles de gestion de la base, les règles d import, les alertes en back office, etc Elargissement de la méthode DataControl pour la certification d un fichier marketing ou commercial DataControl est le seul label privé en France et en Europe à être capable de certifier l'eistence d'un fichier commercial ou marketing, et sa qualité. Il certifie son eistence auprès de tiers et la fiabilité de ses informations. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 21 / 24

22 III. COMMENT MAINTENIR LA QUALITE DES DONNEES? A. LA QUALITE DES DONNEES PAR LES OUTILS Utiliser des règles de saisie processées Recueillir les besoins fonctionnels de façon claire (rigueur et ehaustivité dans l epression des besoins) Maîtriser son Système d Information Marketing grâce au Modèle Conceptuel de Données, à la rédaction des Flu et règles de gestion validées par les utilisateurs de la donnée Marketing L outil d administration de la base doit-il être On-line ou Off-line? Choisir ses outils d analyse : tableau de bord en presse bouton, OLAP, Datamining? B. LA QUALITE DES DONNEES PAR LES PROCESS Mettre en place auprès des utilisateurs finau une hot line et un service d assistance Mettre en place des procédures de contrôle qualité Créer et systématiser l utilisation d un Book des procédures Constituer et utiliser une équipe dédiée Analyser la qualité des données et la gestion des flu par la lecture des Comptes-rendus de production Maimiser la Sécurité des données (sauvegarde, salle blanche, déclaration CNIL, ) etc. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 22 / 24

23 C. LA QUALITE DES DONNEES PAR L EXPLOITATION Faites vivre votre base de données. Plus le fichier est utilisé, plus les erreurs, changements et doublons seront repérés tôt. Mettez en place des procédures simples, ET communiquez-les au utilisateurs (Qui peut modifier une adresse? Doit-on en informer l administrateur? etc.) et assurez-vous qu elles soient comprises. Que ce soit dans la phase de projet et/ou d eploitation. Ne rêvez pas à un système «auto-suffisant» : un administrateur de la base est nécessaire. Même s il n a pas forcément des compétences techniques pointues, il doit être capable d eécuter ces procédures de nettoyage, de créer les profils et droits d accès, de mettre à jour les tables de valeurs possibles, etc. La répartition des rôles de chacun doit être dictée par une logique de contrôle qualité. La supervision globale des organisations et des process doit être strictement indépendante. CRM Partner Qualité des données : facteur clé de votre CRM 23 / 24