Une base de données est un « organisme » complexe et évolutif. Chaque jour, vos équipes y renseignent de nouvelles données alors que d’autres, à l’inverse, deviennent obsolètes. Pour maintenir votre efficacité marketing et commerciale, il est essentiel de la remettre à niveau régulièrement. Voici quelques conseils pratiques pour nettoyer votre base de données.
01. Pourquoi faut-il nettoyer sa base de contacts ?
A. Une base de données à niveau renforce votre efficacité ?
Maintenir à niveau votre base de données est indispensable pour améliorer l’efficacité de vos actions marketing et commerciales.
Des données erronées ou incomplètes occasionnent automatiquement des pertes de temps ou d’efficacité pour vos collaborateurs. En voici quelques exemples :
- Une adresse e-mail est mal saisie dans votre base de données : votre interlocuteur ne reçoit pas vos messages et vous perdez un client potentiel.
- Vos données clients sont incomplètes : vos équipes commerciales doivent rechercher et consolider l’information. Ces missions les éloignent de leur mission principale. Ou alors vous allez mener des actions quand même mais elles seront insuffisamment personnalisées, faute de données pertinentes.
Des données nettoyées permettent de libérer du temps pour vos équipes. Vous bénéficiez aussi d’une connaissance affinée de vos clients pour mieux personnaliser vos messages et vos offres.
B. Les maux récurrents des bases de données
Votre base de données évolue en permanence. Et si vous manquez de vigilance, la qualité des données s’altère au fil du temps.
On estime qu’une base de données en B2B perd 30% de sa valeur en seulement un an.
Voici les 5 grands maux qui guettent votre base de données :
- Les données erronées : elles proviennent le plus souvent d’erreurs de saisie ou d’incompatibilités entre la source de données et votre base.
- Les données incomplètes : il est fréquent que les utilisateurs d’une base de données ne renseignent que les champs obligatoires ou ceux qui les concernent dans leur activité. D’autres données, pourtant pertinentes, passent à la trappe.
- Les données non normées : plusieurs utilisateurs renseignent une donnée identique sous des formats différents. Par exemple, un individu de sexe masculin sera renseigné M., Mr ou Monsieur.
- Les données obsolètes : une entreprise a fermé, a déménagé, ou encore M. Trucmuche a remplacé M. Machinchose… et la qualité de votre base se détériore.
- Les doublons : un même contact se retrouve plusieurs fois dans la base. Et vous vous arrachez les cheveux pour retrouver la fiche-source et fusionner les données.
02. 6 étapes pour nettoyer sa base de données
1ère étape : (Ré)affirmez l’objectif de votre base de données
D’abord, vous devez formaliser, au sein de votre organisation, les objectifs de votre base de données. Votre base ne doit pas être un fourre-tout dans lequel on balance sans réfléchir les informations glanées sur un contact. Elle doit répondre à un objectif prioritaire et, éventuellement, un objectif secondaire.
2ème étape : Auditez la qualité de vos données
Il s’agit de répondre, à l’aide de vos outils d’analyse et de reporting, à la question : dans quelle mesure vos données sont-elles performantes au regard de l’objectif fixé. Si vos données ne répondent pas à l’objectif, vous devrez établir une nouvelle stratégie de collecte et de mise à jour des données.
3ème étape : Définissez les champs indispensables
Recensez les attentes des utilisateurs de votre base de données. Vous disposerez ainsi d’une liste de champs élargie. Mettez cette liste en perspective avec votre objectif.
La qualité d’une base de données passe par un recentrage sur les données essentielles à collecter. Eliminez les champs qui ne répondent pas à l’objectif et/ou ne seront pas renseignés par les utilisateurs parce qu’ils ne répondent qu’à une utilisation marginale de l’outil.
4ème étape : Normez les champs qui peuvent l’être
Quand c’est possible, normez les champs en fixant un format de saisie unique. Par exemple, pour les numéros de téléphone, vous adopterez une règle unique (ex : XX XX XX XX XX) et vous appliquerez ce format à l’ensemble de vos fiches.
5ème étape : Redressez les données erronées
Corrigez les données erronées lorsque c’est possible. Sinon, supprimez-les.
6ème étape : Identifiez et éliminez les doublons
Pour nettoyer votre base de données de ses doublons, vous devez définir une clé d’identification unique à votre base de données. La clé d’identification est une combinaison de champs qui vous permettra d’identifier de manière unique un enregistrement.
Appliquez cette clé et isolez tous les enregistrements en doublon. Maintenant que vous avez identifié les doublons, vous allez pouvoir les fusionner. Mais, pour cela, il vous faut d’abord déterminer l’enregistrement le plus fiable. Pour cela, définissez des règles de priorisation, par exemple en fonction des sources de saisie.
Dédoublonnez et fusionnez les données complémentaires.
Vous avez fait le ménage dans votre base de données. Maintenant, vous allez pouvoir la mettre à jour et l’enrichir. Mais avant de vous lancer tête baissée, tirez les leçons de votre « nettoyage » pour (ré)affirmer les best practices de saisie de données à l’ensemble des collaborateurs concernés.
Et réfléchissez aux meilleurs moyens de collecter et d’actualiser la data dans votre base. A ce titre, la synchronisation de votre outil de marketing automation et de votre CRM vous permet de bénéficier de données actualisées immédiatement actionnables.
Votre base de données est un outil stratégique pour votre entreprise. En effet, vous fondez vos décisions, vos actions et votre stratégie sur les données que vous collectez. C’est pourquoi il est indispensable que vos données soient actualisées à tout moment. Or, une base de données est par nature un outil dynamique et le cycle de vie des données est limité. Par conséquent, vous gagnerez à nettoyer régulièrement votre base de données. Nous vous avons présenté dans cet article les grandes lignes d’une mise à niveau. Mais vous devez également réfléchir aux meilleurs moyens de collecter de la data et de l’enrichir. Et vous, comment vous y prenez-vous pour garder une base de données saine et actionnable ?
