Data Quality : définition, critères et importance

La Data Quality fait partie des enjeux majeurs des entreprises, que ce soit au niveau décisionnel, financier ou de la performance. "Comment mieux exploiter les données pour améliorer la performance marketing et prendre de meilleures décisions ?" est une question que se pose tout annonceur.

En effet, des données de mauvaise qualité peuvent avoir des conséquences importantes sur votre organisation : opportunités manquées, mauvaise prospection, buyer persona mal défini, etc. En revanche, des données de qualité permettent une meilleure performance opérationnelle et une satisfaction client optimisée.

Qu'est-ce que la Data Quality ?

La Data Quality se réfère à la capacité d'une organisation à conserver la pérennité de ses données à travers le temps, et donc à pouvoir les utiliser à des fins marketing et commerciales. En d'autres termes, la Data Quality se définit par la manière de gérer les données afin qu'elles restent viables au fil du temps.

Comme vous le savez sans doute déjà, la qualité des données se dégrade naturellement avec le temps. Une donnée n'est pas une matière figée. Les consommateurs changent d'adresses e-mails, de numéros de téléphone, d'emploi, de préférences et de comportements d'achat. Donc si vous n'entretenez pas vos données, elles finiront par ne plus refléter la réalité.

Les critères de qualité d'une donnée

La gestion de la Data Quality dépend de plusieurs critères :

La complétude : la donnée est-elle complète ? Contient-elle toutes les informations nécessaires ? Identifiez les données vides, nulles ou manquantes.
La validité : la donnée doit être stockée sans erreur, faute de frappe ou de syntaxe.
La précision : la donnée est-elle correcte ?
La cohérence / la conformité : la donnée doit respecter une règle ou un modèle particulier. Il faut s'assurer de la cohérence des données entre plusieurs colonnes.
La disponibilité : l'objectif ici est de faciliter l'accès aux données. Elles doivent être rapidement consultables et récupérables.
L'actualité / la fraîcheur : plus une donnée est récente, plus elle a de la valeur. Elle doit être mis à jour régulièrement pour ne pas devenir obsolète.
L'unicité : y a t-il des données en double, présentes plus d'une fois ? Cela ne sert à rien d'envoyer les mêmes communications plusieurs fois aux mêmes contacts.
La clarté : la donnée doit être compréhensible facilement, pour éviter les interprétations.
La traçabilité : est-il possible de remonter aux origines de la donnée ?

Une donnée ne possède pas de qualité intrinsèque. La qualité d'une donnée dépend aussi de la raison de son utilisation : son objectif final, son traitement, etc. Elles doivent satisfaire des exigences internes (pilotage et prise de décision) et externes à l'organisation (réglementations).

Pourquoi gérer la qualité des données

Comme nous l'avons mentionné auparavant, la Data Quality est très importante, quel que soit le secteur de votre entreprise. Bien que cela représente un coût, n'oubliez pas que les coûts engendrés par des mauvaises données sont largement supérieurs à la mise en place de méthodes de Data Quality.

Mauvaises données = coûts financiers

Des données de mauvaise qualité vous poussent à prendre des décisions et à implémenter des opérations basées sur des faits inexacts. Par exemple, si les données de votre fichier clients ne sont pas à jour, vous risquez de mal cibler vos prochaines communications marketing. Adresser un mauvais message à une mauvaise personne est un échec assuré de vos campagnes. De plus, cela vous coûtera de l'argent, et votre retour sur investissement sera impacté négativement.

De plus, disposer de données inexactes dans votre base de données peut aussi coûter du temps au niveau opérationnel. En effet, si vos données sont imprécises, vous allez mettre du temps à récupérer les bonnes informations.

Data Quality et réputation

Avoir des données de mauvaise qualité peut fortement impacter votre réputation et votre image de marque. Cela a des conséquences sur vos communications et la qualité du dialogue avec vos clients. Un exemple simple pour illustrer ces propos : vous avez sans doute déjà reçu un e-mail avec une mauvaise personnalisation de votre prénom / nom. Bien que cette erreur n'est pas dramatique en soit, cela ne fait tout de même pas très professionnel. Et cela, en B2B comme en B2C.

Débarrassez-vous donc des données erronées, corrompues, dupliquées, des erreurs techniques ou humaines (mauvaise saisie, création), des données inexactes, obsolètes, non-conformes, dormantes...

Faites appel à un spécialiste de la data

Vous ne savez pas par où commencer ? Pas de panique ! Des spécialistes de la data, comme Adress Company, peuvent vous accompagner pour nettoyer vos bases de données, les mettre à jour, les enrichir, etc. Vous nous envoyez votre base, et nous nous occupons du reste !

Nous surveillons l'exactitude de vos données, les mettons à jour, nous identifions les données incomplètes, inexactes ou incohérentes. Nous réalisons ensuite une étude de vos clients et sa présentation sous forme de dashboard interactif pour accompagner de façon très concrète votre stratégie de fidélisation et de prospection.

Pour conclure, la Data Quality est essentielle pour toute entreprise : c'est la base de l'efficacité des efforts marketing et commerciaux. Elle crée de la valeur. La donnée est le carburant de la relation clients, des relations commerciales et de la performance marketing.