Pourquoi et comment nettoyer une base de données clients ?

Le fait de ne pas nettoyer sa base de données impacte directement la productivité des personnes exploitant les données, que ce soit le marketing, les commerciaux ou le service client. On sous-estime les conséquences négatives qu’il y a à disposer d’un fichier client incomplet.

Si, par exemple, les données de localisation de vos clients sont mal renseignées ou pas à jour, vous risquez de leur envoyer des sollicitations inadaptées si vous utilisez la localisation comme critère de ciblage. C’est la performance de vos campagnes qui est en jeu, sans compter la frustration des clients que cela engendre.

Maintenir la qualité de votre base de données CRM est donc un enjeu majeur. On estime aujourd’hui qu’il faut investir entre un cinquième et un quart de son budget CRM dans la gestion et le nettoyage des données clients.

Découvrez dans cet article les principaux traitements à effectuer et outils à utiliser pour nettoyer votre base de données clients dans les règles de l’art.

Pourquoi nettoyer votre base de données ?

Une base de données clients n’a de valeur qui les informations qu’elle contient sont correctes, précises et à jour. Le nettoyage des données désigne l’ensemble des opérations continues ou ponctuelles à mener pour maintenir la fiabilité d’une base de données clients et la véracité des informations qu’elle contient : élimination des incohérences, suppression des doublons, suppression des informations obsolètes ou des données inutiles.

Nettoyer une base de données clients (on parle de « data cleansing » en anglais) est plus qu’une opération de maintenance : c’est une nécessité stratégique qui sous-tend la réussite des actions des personnes qui exploitent les données clients dans votre entreprise : l’équipe marketing, l’équipe digitale, l’équipe acquisition, l’équipe commerciale, le service client, etc.

Des données clients inexactes peuvent entraîner des erreurs de ciblage dans les campagnes marketing, avec pour conséquence une réduction de l’efficacité, des dépenses inutiles et des clients mécontents. Plus généralement, c’est tout le travail d’analyse des données qui se trouve faussé si la base de données clients n’est pas « propre ».

Nettoyer la base de données clients permet également :

• D’optimiser les coûts de stockage de vos systèmes informatiques, de votre data warehouse, grâce à l’élimination des doublons et des données incorrectes ou obsolètes.
• De se conformer aux règles en matière de traitement des données personnelles. Le nettoyage des données fait partie des processus de conformité. Le règlement général sur la protection des données personnelles (RGPD) impose en effet aux entreprises plusieurs principes clés qui les obligent indirectement à nettoyer et à maintenir la qualité de leurs données clients : suppression des données clients ne répondant à aucunes finalités (principe de minimisation), limites de conservation des données, sécurité des données…

Nettoyer sa base de données clients est à la fois une nécessité opérationnelle et une obligation réglementaire. Les entreprises les plus matures investissent parfois jusqu’à 1 quart de leur budget CRM dans les processus de nettoyage. En quoi consistent ces processus ? C’est justement ce que nous allons voir.

Synthèse des principaux traitements de nettoyage des données

Vous trouverez ci-dessous une synthèse des principales traitements à réaliser pour nettoyer une base de données clients. Nous les détaillerons dans la suite de l’article.

Les étapes classiques pour nettoyer une base de données

Le nettoyage d’une base de données nécessite une approche méthodique. Voici les principales étapes à mener et le détail des principaux traitements de data cleansing à effectuer.

1 – Identification et suppression des doublons

Les doublons sont des contacts qui se trouvent en double dans la base de données. Les doublons peuvent résulter d’erreurs de saisie de la part de vos équipes ou être liés à l’intégration de données multi-sources. D’autres raisons sont possibles : par exemple, si un contact s’inscrit deux fois à votre newsletter avec deux emails différents, vous vous retrouvez avec un doublon…

Il existe des outils permettant de détecter automatiquement les doublons en analysant la base de données à la recherche de répétitions basées sur des critères spécifiques, comme le nom, l’adresse email ou le numéro de client.

Une fois identifiés, le processus de décision pour déterminer quel enregistrement conserver et lequel supprimer dépend souvent de la complétude et de la fraîcheur des données dans chaque doublon. Il est généralement préférable de conserver l’enregistrement le plus récent ou celui avec le plus d’informations complètes.

2 – Correction des erreurs de saisie et normalisation des formats

La deuxième étape consiste à corriger les erreurs de saisie et à normaliser les formats de données. Les erreurs de saisie, comme par exemple les fautes d’orthographe dans les noms, les adresses, ou bien les incohérences dans les formats de date peuvent entraîner erreurs d’analyse. Là encore, la technologie peut venir en aide. Il existe des outils permettant de détecter les erreurs en appliquant des règles de validation et en suggérant des corrections.

La normalisation des données est essentielle pour assurer la cohérence des données. Cela implique de standardiser les formats de données à travers toute la base, comme l’utilisation d’un format de date (par exemple, JJ/MM/AAAA) et de titre de civilité (M. ou Mr.) uniformes, la capitalisation cohérente des noms propres ou l’uniformisation des formats de numéros de téléphone. Cette étape facilite les analyses ultérieures et les croisements de données en éliminant les ambiguïtés liées aux formats.

3 – Enrichissement des données et mise à jour des informations obsolètes

Après avoir éliminé les doublons et corrigé les erreurs, l’étape suivante consiste à enrichir les données existantes et à mettre à jour les informations devenues obsolètes. L’enrichissement des données peut inclure l’ajout d’informations complémentaires pertinentes à partir d’autres sources internes ou externes, l’objectif étant d’améliorer la valeur et l’utilité des données pour l’entreprise. Par exemple, vous pouvez enrichir votre base de données clients avec des informations démographiques supplémentaires ou des historiques d’achat pour offrir une meilleure compréhension des comportements et préférences clients.

L’enrichissement des données consiste soit à compléter les champs existants (à augmenter le taux de complétude des champs des colonnes existantes) ou à ajouter de nouvelles colonnes à votre table de données.

L’enrichissement des données peut se faire de 3 manières (complémentaires) :

• En connectant une nouvelle source de données à votre base de données clients. Par exemple : le système qui enregistre les données transactionnelles pour ajouter ces données à votre base.
• En collectant de nouvelles informations auprès de vos clients, que ce soit au moyen de formulaires, d’enquêtes de satisfaction ou encore de jeux concours.
• En acquérant des données externes auprès de fournisseurs de données.

Les données peuvent être enrichies, mais elles doivent aussi et surtout être mises à jour. Avec le temps, certaines données peuvent devenir inexactes ou périmées, comme les adresses de contact, les statuts professionnels ou les préférences clients. La mise à jour des données s’effectue manuellement ou de manière automatisée selon les cas.

4 – Suppression des données inutiles ou non pertinentes

La quatrième étape concerne l’évaluation de la pertinence des données stockées et la suppression de celles qui sont jugées inutiles ou non pertinentes pour les objectifs de l’entreprise. Toutes les données ne sont pas égales en termes de valeur pour une organisation : certaines peuvent s’avérer redondantes, hors de propos ou trop anciennes pour être utiles. La suppression de ces données peut non seulement libérer de l’espace de stockage précieux mais aussi simplifier les analyses futures et réduire les risques associés à la gestion de grandes quantités d’informations.

Pour identifier les données à supprimer, il est essentiel de comprendre les besoins et les objectifs de l’entreprise en matière de données. Cela peut nécessiter une collaboration étroite entre les analystes de données, les gestionnaires de base de données et les parties prenantes des différents départements utilisant les données clients dans leurs missions. Une fois déterminées, des procédures de suppression sécurisées doivent être mises en place pour éliminer les données de manière sûre et conforme aux réglementations sur la protection des données.

Quelques bonnes pratiques pour maintenir une base de données propre

Pour assurer la pérennité de la propreté d’une base de données après l’avoir nettoyée, il est important de mettre en place des pratiques rigoureuses. Voici quelques bonnes pratiques recommandées pour maintenir l’intégrité et la précision des données sur le long terme.

1 – Établir des règles claires de saisie des données

Pour éviter l’introduction de données erronées ou incohérentes dans votre système, il est important de standardiser les procédures de saisie des données dès leur point d’entrée. Cela commence par la définition de formats stricts pour les types de données les plus couramment utilisés, comme par exemple :

• Les dates. Utilisez un format de date uniforme (par exemple, JJ/MM/AAAA) pour éviter les confusions et faciliter les traitements et analyses ultérieurs.
• Les numéros de téléphone. Définissez un format standard incluant l’indicatif pays.
• Les adresses email. Assurez-vous que les emails sont validés au moment de la saisie pour vérifier qu’ils respectent la structure d’une adresse valide.

Pour renforcer ces formats, nous vous conseillons d’implémenter des contrôles de validation dynamiques dans vos formulaires de saisie qui alertent immédiatement les utilisateurs en cas de non-conformité. La formation des employés joue un rôle essentiel : organisez des sessions de formation si besoin et, en tous cas, créez une base de connaissance.

2 – Automatiser le nettoyage des données

L’automatisation du nettoyage des données permet d’assurer la maintenance régulière de la base de données sans nécessiter une intervention manuelle constante. Cela a le double effet de minimiser les erreurs humaines et d’optimiser vos ressources. Voici quelques tactiques d’automatisation :

• Suppression des doublons. Vous pouvez utiliser des outils qui scannent votre base de données pour identifier et fusionner ou supprimer les entrées dupliquées.
• Validation périodique .Programmez des routines automatiques pour vérifier l’exactitude des données clients, comme par exemple les vérifications d’adresses ou de statuts professionnels dans le but de maintenir les données à jour et fiables.
• Mises à jour automatiques. Mettez en place des systèmes qui intègrent des flux de données externes pour mettre à jour automatiquement les informations obsolètes, comme les changements d’adresse postale à partir de services postaux ou les modifications de statut professionnel à partir de LinkedIn.

3 – Mener des audits réguliers

Les audits réguliers des données sont essentiels pour maintenir la qualité et l’exactitude des informations dans la base de données client. Ces audits permettent de détecter les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent critiques et de garantir que les données sont en adéquation avec les politiques de conformité (RGPD…). Voici comment structurer efficacement ces audits :

• Fréquence des audits. Déterminez une fréquence d’audit appropriée en fonction de la taille et de la dynamique de votre base de données. Pour certaines entreprises, un audit trimestriel peut suffire.
• Checklist d’audit. Créez une checklist détaillée qui couvre tous les aspects essentiels des données, comme la vérification de la validité des adresses email, la mise à jour des informations de contact et la cohérence des formats de données.
• Rapports d’audit. Chaque audit doit aboutir à la création d’un rapport détaillé qui identifie les problèmes, les tendances dans les erreurs de données et des recommandations pour les corrections nécessaires.

4 – Mettre en place une politique de gestion des données

La gouvernance des données est un cadre essentiel qui guide la gestion des informations au sein de l’organisation. Elle est vitale pour assurer que les données sont utilisées de manière éthique et efficace, tout en respectant la conformité réglementaire. Voici les éléments clés pour établir une gouvernance des données efficace :

• Politiques de gouvernance. Définissez des politiques claires concernant qui peut accéder aux données, comment les données peuvent être utilisées et les procédures pour la modification ou la suppression des données. Ces politiques doivent être régulièrement revues et mises à jour pour refléter les changements dans le cadre réglementaire ou les objectifs business.
• Rôles et responsabilités. Attribuez des rôles spécifiques qui auront la responsabilité de surveiller la qualité et la sécurité des données : data steward, DPO…
• Formation et sensibilisation. Organisez des formations régulières pour tous les employés sur l’importance de la gouvernance des données et les meilleures pratiques pour la gestion des données. Cela permettra de cultiver une compréhension profonde et une adhésion aux politiques établies.

5 – Encourager une culture de qualité des données

Enfin, promouvoir une culture organisationnelle qui valorise la qualité des données peut avoir un impact significatif sur le maintien de bases de données propres. Cela implique de sensibiliser tous les employés à l’importance des données de haute qualité et de les encourager à prendre des mesures proactives pour prévenir les erreurs de données.

Les outils au service du nettoyage des données

Le nettoyage des données implique la mise en place de process et de traitements manuels, mais une bonne partie des traitements de data cleansing peuvent faire l’objet d’une automatisation grâce aux outils. Plutôt que de vous lister des outils, nous allons vous présenter les différents types d’outils à votre disposition. Nous vous proposerons certainement un listing détaillé dans une future publication.

Voici les principaux types d’outils pouvant servir à gérer / automatiser le nettoyage des données clients :

• Vos applicatifs métiers. Si vous utilisez un logiciel CRM ou un logiciel de marketing automation, il y a des chances que votre outil embarque nativement des fonctionnalités de nettoyage des données clients. Les outils CRM / marketing avancés (par exemple, Salesforce) incluent la plupart des fonctionnalités nécessaires au nettoyage des données. En revanche, les solutions « légères » sont souvent…légères en termes de nettoyage des données. Les fonctionnalités seront très limitées, voire inexistantes. Dans ce cas, vous avez besoin d’utiliser des technologies tierces. Ce qui nous mène au point suivant.
• Les plateformes de Data Management, type Customer Data Platform. Ces logiciels sont conçus pour gérer, préparer et unifier les données clients. Les CDP sont devenues la solution moderne pour gérer les données clients. Elles sont alimentées des données issues de vos différentes sources, consolident les données, les nettoient, les normalisent, les unifient, les segmentent avant de les redistribuées aux différents outils d’activation et d’analyse de votre entreprise. Les CDP proposent en général (mais pas toujours) des fonctionnalités avancées en matière de nettoyage de données. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez opter pour la troisième famille d’outils.

• Les solutions spécialisées dans le nettoyage des données / la data quality. Il existe sur le marché une offre importante d’outils spécifiquement conçus pour nettoyer les données, les enrichir, les normaliser…Citons, par exemple, Bouncer, Zerobounce ou MailnJoy. Vous pouvez charger vos données dans ces outils ou les connecter à votre base de données par API pour réaliser des traitements de nettoyage, du plus simple (validation des emails) au plus complexe (scorings d’activité…).

Vous souhaitez organiser le nettoyage de votre base de données clients ? Entrons en contact !

Experts en CRM et en Data Management, nous accompagnons les entreprises dans la mise en place des bonnes pratiques en matière de nettoyage des données clients. Nous accompagnons nos clients dans la mise au propre de leur base, dans le choix des solutions technologiques, dans la construction des procédures et traitements. N’hésitez pas à nous contacter pour nous partager vos enjeux et besoins.

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