L'importance de l'hygiène des données pour votre implémentation CRM

Dans le monde des affaires, les données sont primordiales. C'est ce que nous utilisons pour prendre des décisions éclairées, cibler nos efforts publicitaires et suivre nos progrès - tout cela, un CRM peut nous aider.

Il est important que nos données soient propres et exactes.

Malheureusement, de nombreuses entreprises ne prennent pas le temps de gérer correctement leurs données - une erreur qui peut entraîner des rapports inexacts, des opportunités de vente perdues et même une baisse des bénéfices. Et, quand vient le temps de mettre en place un CRM ou de maintenir un CRM à jour, une mauvaise hygiène des données peut entraver les objectifs de votre entreprise.

Qu'est-ce que l'hygiène des données ?

L'hygiène des données est un terme générique qui englobe les différentes étapes permettant de rendre un ensemble de données plus correct, plus complet et adapté à son objectif.

Cela signifie s'assurer que les données sont saisies avec précision, exemptes de doublons et d'erreurs, et correctement formatées.

Une bonne hygiène des données est essentielle pour toute organisation qui s'appuie sur les données pour prendre des décisions. Sans données propres, il peut être difficile de suivre les progrès, d'identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées.

L'hygiène des données aide également à se protéger contre les risques de sécurité, tels que les fuites de données. En nettoyant régulièrement vos bases de données, vos organisations peuvent aider à garantir que les données sont fiables et sécurisées.

Pourquoi avons-nous besoin d'une bonne hygiène des données ?

Le "pourquoi?" est simple; les données sont utilisées pour atteindre un objectif. Si les données sont incorrectes, incomplètes ou illisibles (pour les personnes ou les ordinateurs), elles ne peuvent pas être utilisées pour atteindre cet objectif. Comme on dit souvent dans le domaine de l'informatique :

"Déchets à l'intérieur, déchets à la sortie."

Définir la terminologie dans votre organisation.

Des termes tels que "propre", "bon", "valide" et "vérifié" sont souvent utilisés de manière interchangeable. Cependant, dans la pratique, ce sont des choses très différentes.

Dans votre organisation, il est préférable d'avoir une idée générale des processus qui existent et d'être conscient que quelqu'un pourrait avoir - dans sa tête - une définition légèrement différente lorsqu'il s'agit de données "propres".

Mais cela étant dit, voici quelques définitions standard que vous pouvez utiliser pour aligner tout le monde.

Définition des données "propres" :

Un jeu de données "propre" est un jeu qui a été préparé de sorte qu'il soit prêt pour l'analyse. Cela signifie généralement supprimer toutes les données inutiles ou incorrectes, ainsi que formater les données de manière à faciliter leur utilisation.

Définition des données "valides" :

Les données "valides" sont exactes et complètes et ont été collectées à l'aide de méthodologies appropriées.

Définition des données "vérifiées" :

Les données "vérifiées" sont des données dont l'exactitude a été vérifiée par une source indépendante.

Maintenir l'hygiène des données pour votre implémentation CRM

Malheureusement, il est trop facile d'être enterré par une pile incontrôlable et sans cesse croissante de données inexactes qui envahissent votre CRM.

Les données deviennent obsolètes. Les conventions de dénomination ne sont pas respectées, une pile technologique est mise à jour et votre ensemble de données devient non structuré.

Alors, comment échapper à cette catastrophe toujours imminente d'une mauvaise hygiène des données ?

Étape 1 : Inspectez

Énoncé du problème :

Il existe un ensemble de données existant (soit dans notre CRM, soit sur le point d'être saisi dans notre CRM) dont nous ne connaissons pas la taille, la forme ou la propreté.

Mesures que nous prenons pour résoudre le problème :

Également connue sous le nom d'« exploration des données », l'inspection des données consiste à examiner les données dans leur état actuel, à en comprendre la relation avec d'autres ensembles de données, à rechercher les erreurs et à les évaluer par rapport aux dimensions de la qualité des données.

Pour nos gourous techniques, l'étape d'inspection comprend les activités suivantes :

Profilage :

Une statistique récapitulative qui révèle les types de colonnes, l'exhaustivité, non. de valeurs uniques, leur distribution mathématique et les relations potentielles avec d'autres sources de données

Rangement :

En standardisant le format de nos données, il est plus facile d'effectuer toutes les actions ultérieures, y compris la visualisation et le nettoyage.

Cartographie :

Les informations provenant de l' extérieur du CRM doivent correspondre aux champs à l' intérieur du CRM. La cartographie est un processus qui chevauche à la fois les étapes d'inspection et de nettoyage ; Cela implique d'aligner les nouvelles données sur les structures existantes et d'ajouter/supprimer des propriétés pour répondre aux besoins du propriétaire du CRM. Cela peut être aussi simple que d'identifier les changements de format (diviser un champ Nom complet pour correspondre à la structure du prénom et du nom de HubSpot) ou aussi complexe que de créer des objets personnalisés entièrement nouveaux, avec leurs propres relations uniques.

Étape 2 : nettoyer

Énoncé du problème :

Il existe un ensemble de données existant (soit dans notre CRM, soit sur le point d'être saisi dans notre CRM) auquel il manque des informations et/ou dont le format est incorrect. Cela a un impact négatif sur notre travail existant au sein du CRM ou sur notre capacité à importer l'ensemble de données dans le CRM.

Mesures que nous prenons pour résoudre le problème :

Le nettoyage des données implique également une variété d'activités, adaptées à différents ensembles de données. De manière générale, les données incorrectes sont supprimées, corrigées ou imputées grâce à une combinaison d'interventions manuelles et d'outils intelligents de gestion des données. Au cours de la phase de nettoyage, nous prenons des mesures pour nous assurer que les données répondent aux dimensions pertinentes de la qualité des données. Les éléments à rechercher incluent :

Cartographie, suite :

Après avoir cartographié conceptuellement les champs qui correspondent, nous devons reformater nos données dans un format adapté au CRM. Cela peut impliquer des bonnes pratiques simples comme renommer des colonnes pour faciliter le processus d'importation, ou des opérations plus complexes comme différencier différents objets qui existaient autrefois dans le même tableau (par exemple, marquer les « sièges sociaux » séparément de leurs emplacements de points de vente, ou séparer les contacts internes des contacts marketing. . etc.)

Données non pertinentes :

Données qui ne sont pas nécessaires dans le contexte du problème que nous résolvons. Souvent, lors de la migration d'un CRM à un autre, il y aura des années de données historiques qui ne sont plus pertinentes (par exemple, un champ qui indique si un utilisateur « a participé à la convention d'avril 2015 »)

Doublons :

Où les informations sur une ligne entière apparaissent plus d'une fois. Dans un CRM, cela prendra généralement la forme d'un individu ou d'une entreprise qui apparaît séparément contre des adresses e-mail distinctes. Selon le contexte, les doublons peuvent être supprimés ou regroupés en un seul enregistrement.

Erreurs de syntaxe :

Les espaces blancs de début ou de fin doivent être supprimés et les noms alternatifs doivent être normalisés (États-Unis contre États-Unis).

Standardiser:

Le formatage du texte et des nombres doit être cohérent, quel que soit le format choisi (correctement en majuscules, MAJUSCULES, minuscules, camelCase, etc.)

Étape 3 : Vérifier

Énoncé du problème :

Pouvons-nous confirmer que nos données sont valides (c'est-à-dire correctes, dans la mesure où nous pouvons le faire) et nettoyées ?

Mesures que nous prenons pour résoudre le problème :

Vérification:

La vérification est le processus de vérification de l'exactitude de l'ensemble de données. Cela se produit généralement tout au long du processus d'exploration et de nettoyage, ainsi qu'après.

La vérification des données peut impliquer une vérification par rapport à d'autres enregistrements existants pour évaluer leur exactitude, ainsi que la réalisation d'opérations pour vérifier que le nettoyage a été un succès. Les règles et contraintes logiques (telles que les dates de début précédant les dates d'expiration) sont-elles valables ? Des erreurs se sont glissées ? Existe-t-il un autre ensemble de données que nous pouvons croiser ? Par exemple, si notre CRM dispose d'une connexion en direct à une base de données, voyons-nous les mêmes informations sur les deux systèmes ?

Quels sont les effets d'une mauvaise hygiène des données dans votre CRM ?

Nous avons beaucoup parlé d'avoir des données propres pour votre implémentation CRM.

Mais que se passe-t-il si vous avez votre CRM depuis un certain temps - que se passe-t-il lorsque vous avez de mauvaises données CRM ?

En termes simples - Les interactions et les rapports seront défectueux.

À l'ère numérique d'aujourd'hui, la personnalisation est primordiale. Nous personnalisons nos e-mails automatisés, le contenu que les visiteurs voient sur les pages Web et les vidéos que nous envoyons. Maintenant, que se passe-t-il si vous appelez un monsieur ou une madame ou envoyez à quelqu'un un courriel qu'il n'aurait pas dû recevoir.

Vous perdez confiance et crédibilité.

L'objectif de votre CRM est d'agir comme une "source unique de vérité" pour toutes les interactions avec les clients. Cela signifie que vos données doivent être nettoyées et exactes afin que les bonnes informations soient disponibles pour les bonnes personnes au bon moment.

Il est préférable de faire un nettoyage des données au moins une fois par an.

Et, lorsque vous ne nettoyez pas vos données, maintenez les règles standardisées que vous avez définies dans votre implémentation CRM d'origine.

Meilleures pratiques d'hygiène des données pour votre implémentation CRM

Comme bon point de départ, voici quelques bonnes pratiques que votre organisation peut mettre en œuvre pour maintenir l'hygiène des données :

1. Utiliser les conventions de nommage
2. Standardiser les processus de collecte de données
3. Introduire l'automatisation pour supprimer les anciens contacts non engagés
4. Établir un calendrier d'entretien
5. Introduire des règles d'administration et des autorisations utilisateur pour la saisie de données