Fiabilisation de données
La mise en qualité des données regroupe les traitements qui analysent puis corrigent un fichier pour le rendre exploitable : adresses normalisées, doublons supprimés, déménagés mis à jour, coordonnées vérifiées. Cartégie réalise ce nettoyage sur votre base clients comme sur un fichier acheté, et vous restitue le fichier corrigé avec les statistiques de chaque traitement.
PRIX D'UN APPEL LOCAL
La mise en qualité des données est une suite de processus par lesquels les jeux de données d’un ensemble sont analysés puis mis à niveau, pour pouvoir en faire une utilisation efficiente. Plusieurs critères mesurent la qualité d’un fichier :
Le RGPD impose d’ailleurs que les données personnelles soient exactes et tenues à jour : un fichier mal entretenu pose aussi un problème de conformité.
La qualité d’un fichier se dégrade en permanence, au fil des déménagements, des changements de numéro et des saisies successives. Le data quality management s’inscrit donc dans une démarche d’amélioration continue, avec des traitements répétés dans le temps.
Les audits de base de données que nous menons donnent des ordres de grandeur. Voici ce qui distingue une base mal tenue d’une base saine :
Si votre fichier dépasse les seuils d’une base saine, un traitement s’impose avant votre prochaine campagne.
Nous commençons par mesurer l’état du fichier, puis nous appliquons les traitements de nettoyage dont il a besoin :
Vous récupérez le fichier corrigé et les statistiques de chaque traitement. Les contrôles peuvent ensuite être automatisés à la saisie grâce aux APIs data quality, pour que la qualité tienne dans le temps.
La gestion de la qualité des données ne se limite pas aux traitements ponctuels. Ces 7 étapes limitent la dégradation de vos fichiers entre deux nettoyages.
Des données de qualité approximative faussent aussi bien les décisions stratégiques que le travail opérationnel. Lorsque vous intégrez à votre base des données fournies par des tiers, vérifiez que ces fournisseurs sont reconnus dans leur domaine et qu’ils appliquent eux-mêmes une démarche de qualité à leur entrepôt de données.
Les données saisies dans des formulaires en ligne ou à la main dans les logiciels de l’entreprise contiennent souvent des incohérences. Au-delà d’un certain volume, impossible de tout vérifier manuellement : des APIs de contrôle ou d’aide à la saisie filtrent les erreurs dès l’entrée et limitent aussi les risques de fraude.
Une base incomplète ou qui contient des éléments obsolètes dégrade la rentabilité de la prospection, des décisions et de la relation client. Elle doit être entretenue, en exhaustivité comme en récence : mise à jour des déménagés, siretisation des entreprises, ajout des coordonnées manquantes.
Une maintenance régulière reste la façon la plus sûre de tirer parti de vos données. Pour la rendre continue, automatisez vos processus de vérification et d’enrichissement avec des APIs data quality.
Le suivi des indicateurs de qualité des données (unicité grâce à un référentiel client unique, exactitude, complétude, intégrité, récence, conformité) permet de remonter à l’origine des anomalies et de les corriger plus vite. Taux d’adresses en erreur, taux de doublons et taux de déménagés sont des indicateurs simples à suivre.
Les utilisateurs des données (commerciaux, production, marketing) repèrent les premiers ce qui ne va pas. Organisez leurs retours autour d’une liste de critères partagée : vous obtenez une boucle de correction régulière.
Faute de temps, de compétences internes ou d’outils, il n’est pas toujours simple de placer le data quality management au cœur de la stratégie de l’entreprise. Un spécialiste du traitement de données vous aide à cadrer le projet et à fournir aux métiers des données fiables.
Seuls 27 % des dirigeants d’entreprises sont satisfaits de la qualité de leurs données, alors que les conséquences d’une mauvaise qualité des données coûtent aux organisations jusqu’à 25 % de leur chiffre d’affaires (étude Capgemini 2020). Seules 16 % des entreprises sont considérées comme maîtrisant les méthodes et outils de gestion de données, en adéquation avec leurs compétences internes.
Sur le terrain, un fichier mal tenu se voit vite : courriers qui reviennent, emails non délivrés, appels perdus et clients sollicités deux fois.
La méthode la plus efficace consiste à vérifier les données avant leur intégration dans vos systèmes de gestion ou de stockage, avec des outils qui contrôlent en temps réel les données entrantes. Pour les entreprises dont la gouvernance des données est encore en construction, les APIs de contrôle sont une solution accessible, utilisable avant l’intégration comme sur des données déjà en base. Elles servent notamment à :
Un audit préalable détermine l’état de la base et les actions à mener avant d’automatiser.
Pouvez-vous traiter notre propre fichier clients ?
Oui. Les traitements s’appliquent à votre base clients ou prospects comme à un fichier acheté chez Cartégie.
Quelle différence entre dédoublonnage et déduplication ?
Le dédoublonnage recherche les doublons dans un même fichier ; la déduplication les recherche entre plusieurs fichiers de particuliers ou d’entreprises.
Faut-il normaliser les adresses avant de dédoublonner ?
Oui. La réussite d’un dédoublonnage dépend largement de la qualité de l’adresse : nous effectuons systématiquement une vérification, une validation et une normalisation des adresses postales avant toute opération de dédoublonnage.
Quelle différence entre nettoyage des données et mise en qualité ?
Le nettoyage désigne les traitements correctifs : normalisation, dédoublonnage, mise à jour des déménagés, vérification des coordonnées. La mise en qualité englobe ce nettoyage, avec l’audit qui le précède et le suivi qui maintient le fichier dans le temps.
Que récupère-t-on à la fin du traitement ?
Le fichier traité, accompagné des statistiques de chaque traitement. Pour un dédoublonnage, chaque doublon détecté porte un identifiant qui permet de le retrouver.
Avec plus de 30 ans d’expertise en traitement de données, nos équipes sont à votre écoute et vous répondent sous 24 heures.
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SIRET et SIREN pour la fiabilisation des données entreprises. Collectez de nombreuses informations telles que les adresses des sociétés déménagées, les activités par code NAF ou les entreprises d’un même groupe.
Détectez et supprimez les doublons de l’ensemble de vos bases et fichiers ! La consolidation des données vise à unifier vos informations clients, étape clé de la fiabilisation des données.
Une intervention qui vous assure d’obtenir des adresses postales normalisées et qualitatives. La fiabilisation des données en base clients engage de meilleures performances en communication.
