La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c’est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d’optimiser l’impact des campagnes marketing et RH. Cette pratique représente plusieurs avantages pour l’entreprise.
Vendre plus efficacement
Les données collectées, qualifiées, stockées puis analysées par une entreprise lui permettent d’engendrer davantage d’opportunités commerciales et de se distinguer de la concurrence.
Mieux l’entreprise connaît ses prospects, mieux les équipes commerciales pourront adapter leurs discours et vendre efficacement. La qualité de l’information est déterminante pour garantir un ciblage précis, segmenter les prospects et se baser sur des indicateurs réels et pertinents.
Optimiser la relation client
« De la qualité des données naît la qualité de la relation client ». Les entreprises utilisant des fichiers valides et mis à jour pourront tirer des informations clé sur leurs clients, afin d’engager avec eux des relations pérennes.
Entre autres, une connaissance pointue du client permettra de mettre en place avec lui des échanges personnalisés, et donc de créer des liens plus solides.
La qualification des données permet également d'éviter les erreurs dommageables : non-réception d’un courrier à cause de mauvaises coordonnées, réitération des demandes d‘informations au client, etc… Ces erreurs sont source de frustration et dégradent la relation client.
Enrichir l’expérience client
Bénéficier d’une data qualifiée permet d’individualiser au maximum l’expérience client en personnalisant les messages, les offres et en apportant des réponses différentes.
Mieux vous connaîtrez votre client, mieux vous arriverez à le satisfaire en vous rapprochant de ses attentes. C’est là que vous enrichirez l’expérience client.
Parallèlement des données pertinentes sur votre client vous permettront de susciter sa confiance et de créer avec lui un sentiment de proximité.
Eviter des pertes et les erreurs dommageables
Coût, perte de temps, mauvaise image de marque… Concrètement, quelles erreurs dommageables la data quality peut-elle faire éviter ?
Premièrement, la qualification a un impact financier direct pour l’entreprise. Plus une donnée prend de l’importance au sein d’une entreprise, plus le coût de la non-qualité augmente et devient un risque. Le coût de non-qualité peut être direct, ou observé à plus longs termes, mais tout aussi important.
La non-qualité induit forcement des pertes de temps et de productivité pour une entreprise. Un collaborateur qui perd du temps à s’assurer de la validité d’une information n’est pas productif sur ses activités principales, créatrices de valeur pour l’entreprise.
Plus globalement, la non-qualité des données touche également l’image de l’entreprise. Une mauvaise qualification impacte forcément la qualité des actions de vente, de communication, de relation client, les décisions de l’entreprise…
De manière générale, la non-qualité pose des problèmes de fluidité des interactions, de productivité et pénalise la compétitivité de l’entreprise. Une démarche de qualification permet de réduire plusieurs dépenses non-pertinentes.
Il est conseillé d'utiliser des sources fiables, telles que les sources de l'open data mises à disposition et vérifiées.
Agir et décider de manière éclairée
Les entreprises utilisant des données qualifiées vont pouvoir instaurer un management du risque. Ces entreprises seront plus réactives face aux évolutions de leur marché. Elles pourront agir rapidement en cas de menaces et donc éviter les grosses erreurs stratégiques.
Parallèlement, la data quality favorise la prise de décision intelligente et orientée. Les actions mises en place sont plus efficaces si elles s’appuient sur des informations valides.
Sans data quality, les décisionnaires sont amenés à mener des stratégies basées sur des informations peut être erronées, plus à jour et donc induisant un ROI moindre.