CRM : Ne pas administrer ses données

Reprise de notre série des erreurs à éviter pour réussir la mise en place de son CRM avec notre nouvelle erreur : Ne pas administrer ses données.

Ne pas administrer ses données CRM : Qu'est-ce que cela signifie ?

On fait ici référence à la notion de Data Quality Management. Comme toute matière, les données (la data) s'altère. En ce qui concerne les données CRM (noms des contacts, adresses e-mails, intitulé de poste, management, etc.) l'altération est linéaire et basée sur le temps qui s'écoule.

Plus le temps passe, plus vos données s'altérent, c'est mathématique.

Le drame des données fausses

Dans un CRM, on distingue trois catégories de données fausses :

  1. Les données en double, les doublons, les données dupliquées
  2. Les données erronées - avec des informations fausses dès leur enregistrement - soit parce que la personne qui a saisi la donnée s'est trompé (interne ou externe à l'entreprise) volontairement ou involontairement.
  3. Les données obsolètes - qui sont donc des données qui sont devenues fausses après avoir été initialement correctes.

Comment faire pour éviter les fausses données ?

Vous ne pouvez pas vous battre contre le temps qui passe. La seule chose que vous pouvez faire c'est de vous assurez que ces biais naturels sont pris en compte et tenus dans un ou plusieurs process.

Ces process sont des process de Data Quality Management. Voici ci-dessous un exemple de process mis en place dans une organisation.

Processus de Data Quality Management :

  • Définition des objectifs de qualité (taux d'erreur accepté, taux de bounce e-mail, etc).
  • Définition d'un chef de projet - Data Quality Manager
  • Information de toutes les personnes concernées
  • Copie de la base de données (contacts, comptes, affaires, etc.) - sauvegarde en cas pépin technique.
  • Identification des schémas de traitements possibles - e-mails, adresses, numéros de téléphone, etc.
  • Implémentation des corrections
  • Répétition du scénario

L'objectif de ce processus de Data Quality Management est de centraliser l'administration des données.

Ces opérations peuvent à la longue se retrouver complexes, en raison du turnover dans les entreprises, en raison des échéances propres au business, etc. C'est pour cette raison qu'Apercur a lancé son service de Data Quality Management permettant de simplifier la gestion et le nettoyage de votre CRM.

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