À partir du moment où votre entreprise collabore avec des clients, cela signifie que vous aurez à gérer leurs données. Ce qui implique aussi la nécessité d’optimiser la qualité des données. En effet, la fiabilité des données assure le bon fonctionnement de la relation avec les clients. C’est valable quel que soit le canal de communication utilisé. Veiller à la qualité des données est indispensable afin que votre message arrive à destination. Il importe ainsi de les surveiller dès la collecte, jusqu’à leur exploitation.
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Définir les objectifs de collecte de données
Pour avoir des données de qualités, il importe de définir vos objectifs par rapport aux collectes. En effet, la collecte de données est une étape qui peut prendre du temps et nécessite de l’investissement. Ce serait dommage d’investir dans une procédure qui, au final, ne sera pas vraiment utile pour votre activité. Or, savoir exactement ce que vous voulez permet d’économiser, non seulement de l’argent, mais aussi du temps. D’autre part, il est conseillé d’automatiser la phase de récupération de données pour faciliter leur suivi et leur traitement. En effet, l’automatisation permet de centraliser les données pour limiter les erreurs d’introduction et de partage. Ce qui vous permet de normaliser des adresses postales rapidement.
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Fiabiliser les données
Vos données ne signifient pas grand-chose pour l’entreprise si elles ne sont pas fiables. Il faut alors commencer par travailler leur fiabilité.
Logiciel RNVP
Pour commencer, il est préférable de normaliser des adresses postales. Ce qui signifie que l’utilisation d’un logiciel RNVP (Restructuration Normalisation Validation Postale) est indispensable. C’est un outil de normalisation où sont répertoriés des référentiels postaux officiels mis à jour mensuellement. Il vous permet alors de corriger efficacement vos données erronées. 
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Traitement de déménagement
Grâce aux données à jour, vous pouvez aussi traiter les déménagements, et nettoyer votre base de données en profondeur. En fait, vous devriez également supprimer les risques de plis non distribués si vous utilisez ce canal. En plus du RNVP, vous pouvez aussi faire du traitement estocade ou du traitement charade. Le traitement estocade vous aide à marquer les déclarations de changement d’adresse d’il y a 6 mois à moins de 5 ans. Le traitement charade, quant à lui, permet de restituer une nouvelle adresse dans les 6 derniers mois. Mais ce dernier traitement nécessite l’autorisation de la personne.
Traitement des doublons
D’autre part, vous devriez aussi économiser des ressources en supprimant les doublons. On parle du processus de dédoublonnage et de déduplication. Le dédoublonnage consiste à vérifier et à supprimer les doublons internes à un fichier. Tandis que la déduplication concerne les doublons entre les fichiers clients et les fichiers externes. Chaque traitement suit des critères particuliers. Ils sont tous les deux incontournables puisque vous risquez de perdre votre crédibilité face à vos clients si vous envoyez plus d’une fois le même message.
Collaborer avec une source externe
De la collecte au contrôle des données, chaque processus est délicat. Vous pouvez confier une partie ou l’ensemble des étapes à une source externe. Cela peut être périodique ou permanent. Non seulement cette solution vous permet de gagner du temps, mais assure aussi un travail bien fait. En fait, appliquer chaque solution de traitement de données nécessite des compétences spécifiques que vous ne pouvez faire manuellement. Deux possibilités s’offrent à vous : confier le projet à une agence data et marketing ou acheter et gérer un logiciel d’automatisation.
Automatiser la vérification des données
Automatiser la vérification des données est un moyen efficace de garantir leur qualité. En utilisant des outils spécialisés, vous pouvez accélérer le processus et minimiser les erreurs humaines.
L’un des avantages majeurs de l’automatisation est qu’elle permet d’analyser rapidement un grand volume de données. Les logiciels d’automatisation sont dotés d’algorithmes sophistiqués qui leur permettent de rechercher automatiquement les incohérences et les anomalies dans vos données.
Cela peut inclure la détection d’incohérences au niveau des formats (par exemple, si une date est saisie au format incorrect), ou encore la vérification des valeurs par rapport à des critères prédéfinis (par exemple, si une valeur numérique dépasse un seuil spécifié).
Certains outils peuvent aussi effectuer une validation croisée en comparant vos données avec celles provenant de sources externes.
Mettre en place des processus de contrôle qualité
Mettre en place des processus de contrôle qualité est essentiel pour garantir la fiabilité et l’exactitude de vos données. Il s’agit d’établir des étapes claires et structurées qui permettent de vérifier la qualité des données à chaque étape de leur cycle de vie.
La première étape consiste à définir des critères de qualité spécifiques à votre domaine d’activité. Ces critères peuvent varier en fonction du type de données que vous manipulez, mais ils doivent être précis et mesurables. Par exemple, si vous travaillez avec des données financières, vous pouvez fixer comme critère le respect des normes comptables.
Une fois ces critères définis, l’équipe doit savoir quelles tâches lui incombent en matière de contrôle qualité. Cela peut inclure la collecte initiale des données, leur saisie dans un système ou encore leur validation par un expert métier.
Il faut impliquer les parties prenantes externes pour s’assurer d’une vision complète de la qualité des données.
