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Veiller à la qualité récente des données, pour des stratégies data-driven efficaces

Veiller à la qualité récente des données, pour des stratégies data-driven efficaces

Les chiffres 2017 sont sans appel : plus de 90% des entreprises n’ont pas confiance en leurs données*. Compte tenu du rôle croissant de la data au sein des stratégies, une exploitation intelligente de la donnée est devenue une préoccupation majeure des dirigeants d’entreprise.

Le maintien d’une bonne qualité des données client nécessite des mises à jour régulières, sinon l’efficacité des actions de marketing devient plus qu’aléatoire. A l’heure où la personnalisation de l’expérience client individuelle est exigée, la mise à jour de ses données est une condition incontournable, malheureusement trop souvent ignorée, pour le déploiement des stratégies data-driven.

La qualité de la donnée maintenue, c’est ensuite l’usage qu’on en fait qui doit être réfléchi en fonction de l’activité de l’entreprise. Par exemple, si une donnée « déménagement » ne peut être mise à profit que de façon brève par un fournisseur d’électricité, sa pertinence sera plus durable pour

un professionnel de l’ameublement. Dans tous les cas, elle nourrit à long terme un historique au sein du CRM.

L’intégration en amont de bases de données externes – distinctes des points de contact client – présuppose également une exigence de qualité des données : fiabiliser par des mises à jour régulières les bases de données, c’est renforcer les outils CRM et les dispositifs marketing qui les utilisent.

Face au comportement zapping croissant des internautes, l’analyse et l’exploitation des signaux comportementaux les plus récents est la plus créatrice de valeur. L’analyse de ces signaux d’expression d’intérêt permet en effet l’anticipation des besoins d’un contact, permettant l’adaptation et la personnalisation des offres à lui soumettre.

Une meilleure gouvernance data passe donc par l’évaluation de la pertinence d’exploitation des données dans leurs contextes d’utilisation. La valorisation de l’utilité d’une même donnée, selon son niveau de récence, à chaque étape du cycle de vie client est ainsi indispensable pour la maîtrise de sa qualité et in fine, l’exécution de stratégies de personnalisation efficaces.

* Étude Menée par Loudhouse pour Experian Marketing Services en novembre 2016