Avec l’évolution des lois sur la protection des données, telle que la loi 25 au Québec, les entreprises font face à des restrictions croissantes sur l’utilisation des données tiers. Cela a pour effet d’augmenter la dépendance aux données de première partie (1st Party Data). Il s’agit des données collectées directement auprès des clients grâce aux divers points de contact avec votre marque. Ceci se fait à travers des interactions comme les achats, les inscriptions à l’infolettre ou les formulaires/sondages remplis par les clients. Ces informations, non seulement plus précieuses, mais aussi plus fiables, sont essentielles pour créer des expériences personnalisées et améliorer les relations avec vos clients (O’brien, C, 2022).
Un CRM (Customer Relationship Management), ou outil de gestion de la relation client en français, joue un rôle crucial dans la gestion de ces données. Cet outil stocke et organise l’information relative à toutes les interactions des clients avec l’entreprise de manière centralisée. Un CRM permet ainsi de maximiser l’efficacité des équipes de vente et de marketing, tout en optimisant l’expérience client (Salesforce, 2024). Toutefois, la qualité des données entrées dans le CRM est primordiale. Des données erronées, incomplètes ou obsolètes peuvent entraîner des erreurs coûteuses, autant en termes financiers qu’en perte d’opportunités.
Voyons comment garantir la qualité des données dans votre CRM.
6 astuces à mettre en place pour améliorer la qualité des données dans votre CRM
1. Mettre en place des procédures claires pour l’entrée de données
La première étape pour garantir la qualité des données dans un CRM est d’établir des procédures standardisées pour l’entrée des informations (Techscidaily, 2024). Assurez-vous que ces procédures soient claires et précises, et qu’elles sont appliquées de manière uniforme par tous les départements. Cela permet de minimiser les erreurs humaines, telles que les champs incomplets ou mal remplis, qui sont souvent à l’origine de problèmes majeurs. Cette uniformité prévient le désordre dans vos données qui sont parfois difficiles à rattraper.
Il en va de même avoir les changements que vous prévoyez à votre CRM et les procédures s’y rapportant. Soyez proactif dans vos communications avec l’équipe pour qu’ils sachent ce qui s’en vient et puissent s’adapter avant que le changement survienne (Olmstead, L., 2024).
2. Ajouter des systèmes de validation des données
Dans un deuxième temps, il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de validation automatique des informations. Par exemple, vous pouvez paramétrer des règles pour vérifier que les adresses email ont respect un le format attendu, soit un @ et .com ou .ca. La même chose pour valider que les numéros de téléphone contiennent suffisamment de chiffres. Cela empêche l’enregistrement d’informations incomplètes ou incorrectes (Olmstead, L., 2024). Ces erreurs mineurs à grande échelle viennent réduire la qualité et l’utilisabilité des données.
3. Uniformiser les données
Un autre élément à prendre en compte pour assurer la qualité des données dans votre CRM est de limiter l’entrée de données manuelle en fournissant des choix prédéterminés à l’aide de menus déroulants ou boutons radios par exemple. Ainsi, le nombre d’erreurs dû à l’orthographes et aux doublons s’en voit réduit et renforce la qualité des données du CRM. Il devient aussi plus facile de traiter des données standardisées plutôt que de devoir concilier plusieurs résultats divers dans une même catégorie (Insycle, 2024)
4. Former vos employés en continu
Il est également essentiel de former régulièrement vos équipes à l’utilisation de votre CRM et aux bonnes pratiques de gestion des données. Les outils de gestion de la relation client peuvent être complexes ayant parfois une multitude de fonctionnalités. Il nécessitent donc une compréhension approfondie pour être utilisés efficacement. Ces formations en continu permettent aux employés de rester à jour concernant les nouvelles mises à jour et les nouvelles fonctionnalités (Wani, S, 2023), tout en rappelant des éléments qui sont moins bien respectés dans votre guide de procédures.
5. Faire des audits et du ménage régulièrement
Auditer régulièrement la qualité des données est une autre étape cruciale. Cela consiste à identifier les doublons, les informations manquantes ou incorrectes, et à nettoyer régulièrement ces entrées. Un audit efficace permet de prévenir l’accumulation de données obsolètes, qui fausse les rapports et nuit à l’efficacité des actions marketing et commerciales. Il existe plusieurs métriques à pour suivre la qualité de vos données tels que la taux de complétion des données et le nombre de doublons (Techscidaily, 2024).
6. Automatiser l’intégration des données
L’intégration de votre CRM avec d’autres systèmes (comme les outils d’infolettres, votre plateforme de commerce électronique ou votre outil analytique) permet d’automatiser l’entrée des données, réduisant ainsi les risques d’erreurs humaines. Les données transmises de manière fluide entre différents systèmes éliminent la saisie manuelle. Ceci peut se faire de différentes manières soit avec du code personnalisé, un API ou les intégrations natives par exemple (Nutshell, 2024).
Résultats d’un CRM bien optimisé
L’objectif ultime de l’amélioration de la qualité des données dans un CRM est de maximiser la valeur des informations tout en minimisant les coûts associés aux erreurs de données. C’est un levier stratégique qui peut transformer votre relation client, améliorer vos performances marketing, et générer des résultats mesurables. En suivant ces 6 recommandations, vous tirerez le meilleur parti de vos investissements, vos outils (CRM et autres systèmes) et vous ressources humaines.
Sources
Clodagh O’Brien (2022). Why First-Party Data is More Important Than Ever and How to Use It, Digital Marketing Institute. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://digitalmarketinginstitute.com/blog/why-first-party-data-is-more-important-than-ever-and-how-to-use-it#heading_63208
Salesforces (2024). Les bases du CRM : Qu’est-ce qu’un CRM?, Salesforces. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://www.salesforce.com/fr-ca/crm/what-is-crm/
Techscidaily. Data Quality for CRM: The Importance of Accurate Data in Customer Relationship Management, Techscidaily. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://techscidaily.com/data-quality-for-crm
Levi Olmstead (2023). 10 Tips to Improve CRM Data Quality (+Causes, Risks), Whatfix. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://whatfix.com/blog/crm-data-quality/
Insycle (2024). CRM Data Quality Checklist: Top 15 Issues, Insycle. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://blog.insycle.com/crm-data-quality-checklist#5-format-phone-numbers-for-readability-and-dialer-software
Nutshell (2024). Exploiter la puissance de votre CRM grâce aux intégrations, Nutshell. Récupéré le 22 octobre 2024 du https://www.nutshell.com/fr/helpful-resources/integrating-your-crm-with-other-tools
Sagar Wani (2023). CRM and Employee Training: Ensuring System Adoption, Medium. Récupéré le 22 octobre 2024 de https://medium.com/@shreesagarwani/crm-and-employee-training-ensuring-system-adoption-61d42ef67614#:~:text=CRM%20training%20programs%20should%20not,term%20benefits%20of%20CRM%20adoption