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5 étapes clés pour améliorer la qualité des données

Aujourd’hui, les marketers comptent de plus en plus sur les données pour formuler des initiatives stratégiques et ils sont nombreux à rester concentré sur le volume d’information. Beaucoup pensent que plus il y a de données disponibles, plus les entreprises sont en mesure de définir les tendances. Mais la quantité d’information n’est pas l’aspect le plus important d’une base de données.

mini marketingEn effet, l’essentiel est de prendre en compte toutes les étapes pour s’assurer de la qualité des données. Les données doivent correspondre au but pour lequel elles ont été récoltées. Des informations erronées fourniront un aperçu pauvre et une expérience utilisateur décevante. Sans information précise et valable, les marketers seront incapables de créer des stratégies pilotées par les données.

« Comme le marketing devient de plus en plus ciblé, envahissant et centré autour du consommateur et que les campagnes deviennent plus sophistiquées en utilisant davantage de données, il devient plus essentiel que jamais d’exploiter des données propres, complètes et précises dans le but d’obtenir des résultats positifs » explique Rick Cook, expert en Business Technology.

Que pouvez-vous donc faire ?

Les marketers ont besoin de mettre en place des bonnes pratiques concernant la gestion des données. Il existe 5 étapes clés à suivre pour s’assurer de la qualité des données utilisées à des fins stratégiques.

1) Valider toutes les informations existantes

Il existe des outils très simples d’utilisation et de mise en place pour vérifier la validité des informations. Les marketers doivent définir des étapes à réaliser pour identifier des données erronées et réaliser toutes les corrections possibles. Si certaines informations ne peuvent pas être mises à jour automatiquement, les marketers devront utiliser d’autres canaux pour communiquer avec leurs consommateurs ou s’adresser directement à eux et leur demander de mettre à jour leurs données.

2) Vérifier les données à l’entrée

Aujourd’hui, l’information est utilisée presque aussitôt après qu’elle soit enregistrée dans une base de données. Les marketers s’en servent pour des offres de fidélité ou des suivis marketing. Aussi, il est important de vérifier la validité d’une nouvelle information Contact. Les outils doivent être utilisés à des étapes précises au moment de l’entrée des données dans une base pour en vérifier la validité. Cette information standardisée et validée permet d’améliorer la consolidation d’une base, ce qui est crucial lors des efforts en marketing cross-canal.

3) Enlever les doublons

Utilisez un logiciel pour identifier les doublons et éviter la possibilité d’erreurs humaines. Cela doit être fait depuis toutes les sources de récolte des données pour s’assurer qu’il n’existe qu’un seul fichier par consommateur. Une fois que de potentiels doublons sont identifiés, il faut reverser toutes les informations d’un contact à l’autre pour n’obtenir qu’un seul fichier le plus complet possible.

4) Vérifiez la base de données régulièrement

Même avec de la donnée validée, des doublons apparaîtront et des données expireront. Les entreprises doivent s’assurer de vérifier leur base de données à intervalles réguliers pour s’assurer que des doublons n’ont pas été créés et signaler toute information consommateur expirée.

5) Passer en revue chaque année le procédé de gestion des données

La gestion des données et les exigences de l’information évoluent constamment au sein d’une organisation. Pour s’assurer que la donnée correspond à son objectif et qu’elle peut être utilisée de la façon souhaitée, revoyez les pratiques de gestion des données chaque année et identifiez de nouvelles façons d’utiliser la donnée ou de nouveaux procédés car ils ne remplissent peut être pas leur objectif de base.

La donnée est vitale pour toute entreprise réalisant des campagnes marketing cross-canal mais seulement si ce sont des données propres et valides. Votre entreprise doit s’assurer de franchir chaque étape avec succès pour conserver un haut niveau de qualité des informations.