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WHITE PAPER: CRM Page 1 WHITE PAPER / La qualité des données dans les systèmes CRM (Customer Relationship Management) : le facteur déterminant qui fait toute la différence ! Le but de tout système CRM (Customer Relationship Management) est de renforcer à long terme les relations avec les clients existants et les prospects. L’établissement d’une relation de confiance entre les deux parties dépend non seulement du système CRM mis en place, mais bien plus encore de la qualité des données qui y sont contenues. Le manque de qualité des données se traduit par un taux de retour relativement élevé en raison de l’utilisation d’adresses erronées ou incomplètes lors des campagnes de mailing, ainsi que par une aug- mentation du nombre de réclamations dues aux envois multiples du même courrier publicitaire. La situation devient encore plus gênante lorsque la ligne d’adresse contient des commentaires discrimina- toires ou inappropriés, suite à la négligence de « l’hygiène » des éléments du nom et de l’adresse. De même, le fait que les collabora- teurs n’aient pas confiance dans le stock de données de l’entreprise et qu’ils contrôlent manuellement chaque entrée avant de prendre contact avec le client pourrait être interprété comme un indice de manque de qualité des données. Si l’on considère l’ensemble des points mentionnés plus haut, il est clair que la qualité des données dans le système CRM est tout aussi importante que le système en soi. Elle constitue en effet la condition sine qua non pour une fidé- lisation à long terme de la clientèle et une efficacité accrue lors du traitement des données clients. Dans ce qui suit, nous exposerons les différents scenarii d’utilisation d’un système CRM, en mettant l’accent sur le lien avec la qualité des données et les conséquences d’une qualité insuffisante des don- nées. Ensuite, nous présenterons une approche pratique permettant d’intégrer des données de haute qualité dans un système CRM nou- veau ou existant et de maintenir un état optimal de fonctionnement. Tous les noms d’entreprises, de produits et les logos mentionnés dans cette publication sont des noms commerciaux et/ou des marques déposées des entreprises respectives.

Qualité des données et CRM

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La qualité des données dans les systèmes CRM - le facteur déterminant qui fait toute la différence!

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WHITE PAPER / La qualité des données dans les systèmes CRM (Customer Relationship Management) : le facteur déterminant qui fait toute la différence !

Le but de tout système CRM (Customer Relationship Management) est de renforcer à long terme les relations avec les clients existants et les prospects. L’établissement d’une relation de confiance entre les deux parties dépend non seulement du système CRM mis en place, mais bien plus encore de la qualité des données qui y sont contenues.

Le manque de qualité des données se traduit par un taux de retour relativement élevé en raison de l’utilisation d’adresses erronées ou incomplètes lors des campagnes de mailing, ainsi que par une aug-mentation du nombre de réclamations dues aux envois multiples du même courrier publicitaire. La situation devient encore plus gênante lorsque la ligne d’adresse contient des commentaires discrimina-toires ou inappropriés, suite à la négligence de « l’hygiène » des éléments du nom et de l’adresse. De même, le fait que les collabora-teurs n’aient pas confiance dans le stock de données de l’entreprise et qu’ils contrôlent manuellement chaque entrée avant de prendre contact avec le client pourrait être interprété comme un indice de manque de qualité des données. Si l’on considère l’ensemble des points mentionnés plus haut, il est clair que la qualité des données dans le système CRM est tout aussi importante que le système en soi. Elle constitue en effet la condition sine qua non pour une fidé-lisation à long terme de la clientèle et une efficacité accrue lors du traitement des données clients.

Dans ce qui suit, nous exposerons les différents scenarii d’utilisation d’un système CRM, en mettant l’accent sur le lien avec la qualité des données et les conséquences d’une qualité insuffisante des don-nées. Ensuite, nous présenterons une approche pratique permettant d’intégrer des données de haute qualité dans un système CRM nou-veau ou existant et de maintenir un état optimal de fonctionnement.

—Tous les noms d’entreprises, de produits et les logos mentionnés dans cette publication sont des noms commerciaux et/ou

des marques déposées des entreprises respectives.

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Sommaire

Rester en contact étroit avec ses clients

Éléments essentiels pour le succès d’un système CRM

Le CRM et la qualité des données : la combinaison idéale

La qualité des données dans le CRM : une introduction pas à pas

Nettoyage (cleansing) initial des données

« first time right » – le pare-feu de la qualité des don-nées

Data Maintenance : actions automatisées pour assu-rer le maintien des standards de qualité des données

Data Quality Audit : n’attendez plus pour améliorer la qualité de vos données !

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Rester en contact étroit avec ses clientsAu cours des dernières années, les responsables d’un grand nombre d’entreprises se sont rendu compte du rôle essentiel que joue la mise en place d’un système de gestion de la relation client (CRM) dans le succès à long terme de l’entreprise.

Indépendamment du choix du fournisseur et des com-posants du système CRM utilisés pour le traitement, la priorité absolue reste l’orientation aux besoins du client et l’esprit de service qui la sous-tend. Si l’on observe la mise en place d’un système CRM d’un point de vue économique, on note clairement que la gestion des relations est motivée, entre autres, par la volonté d’établir des relations commerciales pérennes et d’assurer, par ce biais, la stabilité économique de l’entreprise. Un système CRM doit en outre contribuer au renforcement des contacts commerciaux.

Le maintien de bonnes relations avec les parte-naires commerciaux et les clients ou, en d’autres mots, la création d’un réseau de relations stables, apporte de multiples avantages à l’entreprise.

CI-APRÈS QUELQUES EXEMPLES :

– Un client satisfait n’hésite pas à recomman-der le fournisseur et ses produits par simple bouche-à-oreille.

– Dans le cas d’une relation satisfaisante et de longue durée entre le fournisseur et le client, ce dernier peut proposer des idées pour améliorer les produits et attirer l’attention sur les nouvelles exigences du marché.

– Un client satisfait est plus enclin à accepter les augmentations de prix que les clients potentiels qui sont encore en train de com-parer les produits et les prestations des diffé-rents fournisseurs.

– En cas d’existence d’une relation commerciale préalable avec le client, celui-ci s’adressera en premier lieu au fournisseur pour signaler les lacunes constatées et manifester son insa-tisfaction concernant le produit livré ou les prestations fournies. Le prestataire a ainsi la possibilité d’améliorer le produit ou d’optimi-ser la prestation. Si une telle relation n’est pas établie, le client risque de se tourner vers la concurrence sans avoir signalé au préalable les lacunes qu’il a constatées.

LE MAINTIEN DE BONNES RELATIONS AVEC LES PARTENAIRES COMMERCIAUX ET LES CLIENTS OU, EN D’AUTRES MOTS, LA CRÉATION D’UN RÉSEAU DE RELATIONS STABLES, APPORTE DE MULTIPLES AVANTAGES À L’ENTREPRISE.

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Éléments essentiels pour le succès d’un système CRMLes exemples cités ci-dessus montrent que le client est le centre d’intérêt dans un système CRM, l’établissement d’une relation client optimale étant le meilleur moyen de réaliser des bénéfices directs et indirects sur le long terme.

Les systèmes CRM regroupent en effet plusieurs composantes qui ont pour but de permettre de répondre de la manière la plus adéquate aux besoins spécifiques de chaque client. Les infor-mations collectées peuvent ainsi être évaluées et utilisées pour des campagnes de marketing ou des analyses de Business Intelligence.Une distinction est faite à cet égard entre le CRM opérationnel et le CRM analytique.

GESTION ANALYTIQUE DE LA RELATION CLIENT

L’objet du CRM analytique est l’analyse de l’en-semble des données clients qui servent de base aux évaluations dans le cadre de la Business Intelligence. On utilise aussi, dans une certaine mesure, le terme « entrepôt de données client » (Customer Data Warehouse) qui indique que les données utilisées dans le cadre du CRM analy-tique ne proviennent pas directement du système fonctionnel et qu’il s’agit plutôt d’un « instan-tané » des données CRM destinées à l’analyse. Celles-ci sont, tout comme les données d’un Data Warehouse, stockées dans un système prévu à cet effet et peuvent être évaluées sous plusieurs angles. Dans ce contexte, il convient de signaler le traitement analytique en ligne OLAP (Online Analytical Processing), qui est également utilisé pour le Data Warehouse.

GESTION OPÉRATIONNELLE DE LA RELATION CLIENT

Contrairement au CRM analytique, le CRM opé-rationnel couvre les domaines du marketing, des ventes et des services. Autrement dit, tous les colla-borateurs qui sont en contact direct ou indirect avec la clientèle utilisent le CRM opérationnel.

Dans le domaine du marketing, cela signifie par exemple que l’on peut, dans le cadre de la gestion des campagnes, filtrer les groupes cibles appro-priés pour une campagne publicitaire (les analyses du CRM analytique fournissent généralement les informations nécessaires sur les filtres adéquats). Il s’agit à cet égard d’identifier les bons clients, de développer l’offre d’informations et de prestations appropriée et de sélectionner le canal de commu-nication optimal, etc. Le but étant de faire parvenir les informations au groupe de clients ciblés. Il faudrait également motiver le client à s’intéresser au contenu des campagnes et faire en sorte qu’il voie une valeur ajoutée, pour lui-même ou pour son entreprise, dans les informations fournies ou dans le produit.

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Le service des ventes utilise le CRM opérationnel pour une multitude de tâches. Le contact person-nalisé avec le client joue un rôle majeur dans l’éta-blissement et le maintien d’une relation solide et positive. Dans ce contexte, les fonctions telles que l’intégration des calendriers et des clients de messa-gerie, ainsi que d’autres fonctionnalités similaires, se révèlent incontournables.

Outre la possibilité d’utiliser les informations issues du CRM pour mettre à jour les opportunités de vente, l’utilisateur peut également analyser le motif de refus de l’offre par le client (lost order analysis) ou de la rupture de la relation commerciale. Le système CRM peut également être utilisé comme un « carnet de bord » servant à consigner toutes les activités en relation avec le client. Vos collègues pourront ainsi disposer d’un aperçu rapide de tous vos échanges de correspondance avec le client. Un système CRM peut également être utilisé pour générer dynamiquement des analyses prévision-nelles. Celles-ci jouent un rôle très important dans la définition de nouvelles stratégies commerciales.

Le troisième domaine qui exploite à fond les possi-bilités offertes par les systèmes CRM est le domaine des services. Dans ce domaine, une attention toute particulière est accordée aux attentes individuelles des clients. Le client est accompagné tout au long des différentes étapes. La gestion des réclamations et l’assistance au client constituent également des thèmes importants dans ce contexte.

Utilisés comme outils de contrôle des processus métier dans tous les services et les domaines de compétence de l’entreprise, les systèmes CRM peu-vent également être d’une aide précieuse pour assurer le respect des règles métier.

Dans le cadre d’une gestion professionnelle de la relation client et de la mise en place d’un système CRM adéquat, il est important de tenir compte d’un aspect fondamental : le personnel qui se trouve en contact direct avec la clientèle est la carte de visite de l’entreprise, car c’est lui qui véhicule l’image de qualité du produit et des prestations à l’extérieur. L’utilisation d’un système CRM performant offre dans ce cas une excellente base pour activer des potentiels encore inexploités et améliorer davan-tage la satisfaction de la clientèle.

LE PERSONNEL QUI SE TROUVE EN CONTACT DIRECT AVEC LA CLIENTÈLE EST LA CARTE DE VISITE DE L’ENTREPRISE, CAR C’EST LUI QUI VÉHICULE L’IMAGE DE QUA-LITÉ DU PRODUIT ET DES PRESTATIONS À L’EXTÉRIEUR.

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Le CRM et la qualité des données : la combinaison idéaleIndépendamment du fait qu’il s’agisse du CRM analytique ou du CRM opération-nel, les domaines d’application énoncés ci-dessus mettent en évidence l’impor-tance de la pertinence des données, autrement dit de la qualité des données.

– des données d’adresses correctes – y com-pris au niveau international – pour que le courrier arrive à destination. À cet effet, il faut

» actualiser les données d’adresses en cas de modification des noms de localités ou de rues,

» enregistrer les déménagements et actua-liser les adresses disponibles,

» retirer les données des personnes décé-dées des fichiers clients

» et enregistrer les changements concer-nant les entreprises (fusions, déménage-ments, etc.)

– Un stock de données clients exempt de doublon – autrement dit, le client ne doit apparaître qu’une seule fois dans la base de données. Ainsi, vous pourrez :

» économiser les frais de port en évitant les envois multiples lors des actions de mailing

» éviter de déranger inutilement les clients acquis au cours de multiples campagnes de marketing et empêcher, par la même occasion, la perte de clients et de chiffre d’affaires

» énoncer des affirmations fiables sur les opportunités de vente et les analyses prévisionnelles

» rendre le service encore plus efficace, afin de disposer de toutes les informa-tions pertinentes lors du contact direct avec la clientèle

Les données utilisées dans le cadre du CRM analy-tique doivent être d’une qualité irréprochable. C’est à cette condition seulement qu’il sera possible d’ef-fectuer les analyses nécessaires et de garantir leur fiabilité tout en s’en servant comme base pour la prise de décisions stratégiques appropriées.

Dans le cas du CRM opérationnel, il est important, entre autres, que les données de contact du client soient correctes pour que les actions de marketing et les offres de services atteignent leur cible, à savoir le client.

LA QUALITÉ DES DONNÉES SIGNIFIE CONCRÈTEMENT :

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Compte tenu de ces considérations, il devient clair que la qualité des données – qui se définit par des données correctes et sans doublons – constitue une condition indispensable pour obte-nir une « vision unique du client » (Single View of Customer) et disposer d’une « seule version des faits » (Single Point of Truth).

Car seules des données de haute qualité sont à même de permettre un regroupement de toutes les données associées au client dans un seul enregistrement. Une vision d’ensemble du client est ainsi assurée au sein de l’entreprise, dans la mesure où les collaborateurs des différents ser-vices y ont accès.

Le manque de qualité des données peut avoir des conséquences fâcheuses si ces aspects ne sont pas pris en considération dans le système CRM mis en place : les évaluations réalisées dans le domaine de la Business Intelligence risquent de conduire à des conclusions erronées ; les clients deviennent insatisfaits du service et des cam-pagnes de marketing et peuvent, dans le pire des cas, résilier la relation contractuelle.

Une mauvaise qualité des données peut éga-lement se répercuter sur la motivation de vos collaborateurs. Si les informations fournies par le système CRM sont incohérentes, les collaborateurs ne pourront pas répondre de manière adéquate aux attentes du client.

En cas de présence, par exemple, d’enregistre-ments doubles correspondant à la même personne et contenant chacune des informations nécessaires à la satisfaction des besoins du client, le colla-borateur devra faire face à la colère des clients frustrés, ce qui risque de le mettre de mauvaise humeur à son tour.

La relation directe entre la fiabilité des données issues du système CRM et la motivation des colla-borateurs est ainsi prouvée.

COMPTE TENU DE CES CONSIDÉRA-TIONS, IL DEVIENT CLAIR QUE LA QUALITÉ DES DONNÉES – QUI SE DÉFINIT PAR DES DONNÉES CORRECTES ET SANS DOU-BLONS – CONSTITUE UNE CONDITION INDISPENSABLE POUR OBTENIR UNE « VISION UNIQUE DU CLIENT » (SINGLE VIEW OF CUSTOMER) ET DISPOSER D’UNE « SEULE VERSION DES FAITS » (SINGLE POINT OF TRUTH).

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La qualité des données dans le CRM : une introduction pas à pasQUE L’ON VEUILLE

– déployer un nouveau système CRM,

– optimiser la qualité des données d’un système CRM existant

– ou rassembler deux ou plusieurs systèmes, qui étaient jusqu’ici indépendants, en un seul sys-tème CRM.

Le haut niveau de qualité visé peut être atteint en passant par les trois processus partiels suivants :

1. Nettoyage (cleansing) initial des données2. Traitement selon le principe « First Time Right »

et application de mécanismes empêchant l’in-filtration des données de mauvaise qualité dès le moment de la création ou du traitement des données (Data Quality Firewall)

3. Utilisation du Data Maintaining pour assurer le maintien d’un niveau élevé de qualité des données

QUALITÉ DES DONNÉES EN CIRCUIT CONTINU

Profilage

Nettoyage

Real Time CheckMaintenance

Monitoring

Exécution du profilage des données et investiga-tion des données

Analyse de la qualité des données et nettoyage des données clients, tran-sations, commandes, finances, statis-tiques…

Contrôle de la qualité des données directe-ment au moment de la saisie.

Contrôle permanent de la qualité des données selon les règles du marché pour les don-nées de transactions, commandes, finances, statistiques…

Prise en compte des rap-ports de changements des entreprises tierces.

Intégration de données externes. Préparation de données pour les systèmes externes.

Nettoyage (cleansing) initial

PROCESSUS DE QUALITÉ DES DONNÉES

1.

3.

2.

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Le schéma du processus de qualité des données d’Uniserv illustre l’interconnexion entre les trois étapes mentionnées ci-dessus.

Pour effectuer un nettoyage initial ciblé, il est recommandé d’acquérir en premier lieu une vue d’ensemble de la qualité des données.

Il s’agit à cet égard non seulement de vérifier l’orthographe des adresses et la présence d’enre-gistrements doubles, mais bien plus de connaître la structure des données à migrer et de contrôler les règles métier existantes. Cette étape est nor-malement réalisée dans le cadre d’un audit de la qualité des données.

Pour déterminer et contrôler l’état de la qualité des données de manière permanente, il est recomman-dé de procéder à un monitorage (monitoring) ulté-rieur. Ceci permet de contrôler automatiquement le respect des règles métier et de définir des valeurs seuils critiques afin de prendre à temps les mesures d’optimisation nécessaires. Ces valeurs seuils peu-vent aussi être des indicateurs de performance (Key Performance Indicators/KPI) qui permettent de tirer des conclusions sur l’évolution des objectifs définis par l’entreprise.

IL S’AGIT À CET ÉGARD NON SEULE-MENT DE VÉRIFIER L’ORTHOGRAPHE DES ADRESSES ET LA PRÉSENCE D’ENREGISTREMENTS DOUBLES, MAIS BIEN PLUS DE CONNAÎTRE LA STRUCTURE DES DONNÉES À MIGRER ET DE CONTRÔLER LES RÈGLES MÉTIER EXISTANTES. CETTE ÉTAPE EST NORMALEMENT RÉALISÉE DANS LE CADRE D’UN AUDIT DE LA QUALITÉ DES DONNÉES.

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– Analyse des éléments du nom : Le système analyse, dans un premier temps,

les lignes de nom complexes qui comprennent plusieurs personnes à la fois ou qui contiennent le nom de l’entreprise, ainsi que celui de l’inter-locuteur et du département. Lors de l’analyse, les données sont classées en « données clients » et « données d’entreprise ». Les éléments de la ligne du nom sont en outre placés dans des champs prévus à cet effet, ce qui permet d’éva-luer, par exemple, le titre académique ou la forme juridique de l’entreprise.

Exemple : UNISERV GmbH

DÉROULEMENT TYPIQUE DU

PROCESSUS DE NETTOYAGE INITIAL :

– Conversion des données en un format stan-dard unique : Exemple : format unique de numéros de téléphone.

– Assignation des contenus des champs des différentes sources de données à des champs uniformes :

Exemple : le nom de l’interlocuteur est placé dans des champs différents dont les noms varient d’une source de données à l’autre.

1. Nettoyage (cleansing) initial des donnéesLa première étape est dédiée au nettoyage (cleansing) initial des données. À cet effet, un traitement par lots est lancé pour vérifier et nettoyer toutes les données du stock. Le nombre des sources de données et le pays d’origine des données traitées ne jouent dans ce cas aucun rôle.

+49 (0) 72 31/9 36 – 0

0049-7231-9360

++49 72319360

0049-7231-9360

UNISERV GmbH

UNISERV

GmbH

Nom de l’entreprise :

Forme juridique :

Pfeiffer, RolandNom :

Source de données A :

Source de données B :

Source de données C :

Roland PfeifferContact :

Pfeiffer

RolandPrénom :

Nom de famille :

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– Contrôle et validation des adresses : Les adresses, tant nationales qu’internationales,

sont soumises à un processus de validation. Celui-ci permet de vérifier la pertinence des informations relatives au code postal, à la loca-lité, à la rue et au numéro de maison. Le sys-tème corrige et/ou complète, si possible, les éléments manquants de l’adresse et actualise automatiquement les rues et les localités rebap-tisées. Une option de validation des boîtes postales et une fonction de validation des codes postaux attribués aux gros clients sont également disponibles pour certains pays.

Exemple :

– Mise à jour des adresses des déménagés :Le nombre de personnes qui changent chaque année de lieu de résidence en Allemagne est estimé à 8 millions environ. Seule une minorité de ces personnes communiquent leur nouvelle adresse. La réalisation d’un traitement de démé-nagés portant sur l’ensemble de la base de données permet d’actualiser les enregistrements des personnes en question. Cette actualisation peut s’effectuer immédiatement ou à un moment ultérieur, de façon périodique (voir point 2).

– Conversion des adresses dans un format normalisé : Dans certains pays comme la France, les

adresses doivent avoir un format conforme aux prescriptions des autorités postales natio-nales si l’on veut profiter des conditions d’en-voi les plus avantageuses et optimiser ses frais de port.

Exemple d’une adresse française :

– Enrichissement des adresses avec des infor-mations supplémentaires :

Si besoin est, il est possible d’enrichir les adresses en y ajoutant des informations perti-nentes. Celles-ci peuvent être par exemple des coordonnées géographiques, des codes de branches ou des informations personnalisées pouvant être associées aux enregistrements. Exemple :

Rastaterstrasse 13

75197 Forzheim

Rastatter Str. 13

75179 Pforzheim

Rastatter Str. 13

75179 Pforzheim

Coordonnée Y +04889883

Coordonnée X +00866723

12 Route de Locmine

56150 BAUD

Immeuble de corbusier

Esc B

Stephane Petit STEPHANE PETIT

ESCALIER B

IMMEUBLE DE CORBUSIER

12 ROUTE DE LOCMINE

56150 BAUD

Entrée Sortie formatée

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– Identification des doublons : L’identification des doublons potentiels s’effectue via des algorithmes de recherche personnalisés. Lors de la recherche, il est possible d’appliquer des règles métier pour faciliter l’élimination ultérieure, partiellement automatique, des doublons identifiés. Les doublons sont en outre évalués pour déterminer le « degré de certitude », c’est-à-dire la probabilité que l’en-trée analysée soit un doublon. Des schémas de comparaison standardisés sont bien enten-du disponibles, tant pour les données clients que pour les données de l’entreprise. Dans le cas des champs libres complémentaires, il est également possible d’intégrer davantage de champs individuels dans la recherche.

La comparaison des enregistrements révèle un degré de similitude élevé, même si le nom, la rue, le numéro de maison et la localité sont différents. En effet, les différences dans cet exemple ne sont pas si importantes et l’algorithme de comparaison sélectionné n’est pas si « strict » pour que les enregistrements soient considérés comme des enregistrements individuels.

– Création du « Golden Record » : La création d’un « Golden Record » revêt une

importance fondamentale, notamment lorsque les données proviennent de différentes sources et que celles-ci contiennent, outre les infor-mations postales, d’autres contenus pertinents. L’utilisateur a ainsi la possibilité de rassembler toutes les informations provenant des doublons subséquents dans un seul enregistrement, à savoir le doublon de tête (appelé également premier de groupe). Même si les enregistre-ments doubles sont conservés, une option de marquage (flagging) intégrée permet aux futurs utilisateurs du système CRM d’afficher le conte-nu des doublons.

Exemple : Le deuxième enregistrement possède un champ supplémentaire contenant des coor-données qui devraient être intégrées dans le premier enregistrement. Ainsi, en cas de sup-pression du deuxième enregistrement, ces infor-mations pourront être consultées directement dans le premier enregistrement, qui deviendra alors le « Golden Record ».

Roland Pfeiffer R. Pfeifer

75179 Pforzheim 75179 Forzheim

Coordonnée Y +04889883 Coordonnée Y +04889883

Coordonnée X +00866723 Coordonnée X +00866723

Rastatter Str. 13 Rastaterstrasse 31

Enregistrement 1 (premier de groupe)

Enregistrement 2 (doublon subséquent)

Roland Pfeiffer

75179 Pforzheim

Rastatter Str. 13

R. Pfeifer

75179 Forzheim

Rastaterstrasse 31

Enregistrement 1 Enregistrement 2

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La validation postale doit s’effectuer très rapide-ment en raison de la forte pression qui règne par-ticulièrement durant les heures de pointe dans les centres d’appels.

Une solution alternative serait l’utilisation d’un client Rapid Entry qui complète automatiquement les élé-ments de l’adresse après la saisie des premières lettres ou des premiers chiffres.

Quelle que soit la technologie utilisée, l’essen-tiel réside dans la possibilité de rechercher les données clients éventuellement disponibles d’une manière simple, rapide et tolérante aux erreurs. Si le traitement dure trop longtemps ou ne fournit pas les résultats espérés, la fonction ne sera plus utilisée et le pare-feu de la qualité des données sera contourné.

L’utilisateur peut veiller lui-même au respect de certaines règles de saisie dans le système CRM. Les noms de rues, par exemple, doivent être saisis exclusivement dans les champs prévus à cet effet. Un contrôle syntaxique au niveau des champs des numéros de téléphone ou des adresses e-mail est également possible. Il existe en outre la possibilité de vérifier la validité de l’adresse indiquée.

Ceci peut être important si, par exemple, l’adresse est communiquée par téléphone dans un centre d’appels et que des erreurs d’orthographe se pro-duisent en raison d’une erreur de compréhension ou d’une faute de frappe. Si l’information transmise par téléphone est incorrecte ou ambiguë, le colla-borateur pourra demander immédiatement des ren-seignements supplémentaires au client tels que le nom du quartier. Ainsi, il pourra saisir correctement l’adresse dans le système.

Le degré d’acceptation de ces mesures dépend fondamentalement de l’efficacité et de la perfor-mance de la technique qui se cache derrière.

2. « first time right » – le pare-feu de la qualité des donnéesIl est important, après avoir intégré le stock de données soumis au nettoyage initial, de définir certains standards. Ce n’est qu’ainsi que vous pourrez mainte-nir un niveau élevé de qualité des données. L’environnement en ligne offre à cet égard une multitude de possibilités :

QUELLE QUE SOIT LA TECHNOLOGIE UTILI-SÉE, L’ESSENTIEL RÉSIDE DANS LA POSSIBILI-TÉ DE RECHERCHER LES DONNÉES CLIENTS ÉVENTUELLEMENT DISPONIBLES D’UNE MANIÈRE SIMPLE, RAPIDE ET TOLÉRANTE AUX ERREURS.

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Un exemple tiré du quotidien illustre ce fait : si la recherche d’informations sur les célèbres moteurs de recherche Google ou Yahoo durait plus que les 0,3 secondes habituelles, les utilisateurs cesse-raient d’utiliser ces outils.

Un autre aspect tout aussi important consiste à éviter la création de nouveaux doublons. Dans ce cas aussi, l’utilisateur peut vérifier au moment de la saisie si le client est déjà enregistré dans le sys-tème. Si tel est le cas, il n’y aura besoin de créer un nouveau compte client. Les informations exis-tantes peuvent même être enrichies lors du proces-sus en cours. Lors de l’ajout d’une nouvelle entrée ou de la modification des données d’adresses, la recherche s’effectue en arrière-plan sans interven-tion particulière de l’utilisateur.

Si les données d’une entreprise ou d’une personne se trouvent déjà dans la base de données, le sys-tème en avertit l’utilisateur en affichant un message correspondant.

La recherche tolérante aux erreurs est également très utile dans ce cas, car elle permet de retrouver les enregistrements malgré les erreurs d’audition, l’emploi de synonymes ou l’utilisation de noms d’entreprises incomplets. Bien évidemment, cette recherche dite implicite doit également s’effectuer de manière rapide et précise, de manière à ce que le flux de travail ne soit pas perturbé.

Les exigences posées au pare-feu Data Quality sont mises en œuvre à l’aide des connecteurs DQ. En collaboration avec ses partenaires de développement, Uniserv a conçu des connec-teurs DQ pour systèmes CRM les plus utilisés sur le marché tels que « SAP CRM », « Microsoft Dynamics CRM », « Siebel », « update.seven » et « salesforce.com ». Ces connecteurs permettent d’intégrer les mécanismes destinés à assurer la qualité des données dès le moment de l’enregis-trement des données et du traitement par enregis-trements. Ainsi, l’implémentation des différentes fonctions destinées à garantir une haute qualité des données dans les systèmes CRM devient un simple jeu d’enfant.

UNISERV A CONÇU DES CONNECTEURS DQ POUR SYSTÈMES CRM LES PLUS UTILISÉS SUR LE MARCHÉ TELS QUE « SAP CRM », « MICROSOFT DYNAMICS CRM », « SIEBEL », « UPDATE.SEVEN » ET « SALESFORCE.COM ».

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Cela garantira la conformité de toutes les don-nées à un standard commun de qualité.

Ce n’est qu’une fois que ces trois étapes sont implémentées et mises en pratique que l’on pour-ra considérer que la qualité des données est suf-fisamment bonne pour permettre un déroulement optimal des tâches dans le système CRM. Le sys-tème CRM atteint sa performance optimale et le retour sur investissement devient intéressant.

Les analyses effectuées dans le cadre du CRM analytique deviennent fiables. Les données du CRM opérationnel permettent d’agir de manière orientée client dans tous les domaines, ce qui permet de renforcer les relations avec la clientèle sur le long terme. En même temps, la confiance des collaborateurs dans les données augmente significativement, ce qui rend inutile toute vérifica-tion supplémentaire. Résultat : une augmentation considérable de l’efficacité et réduction drastique des coûts.

Ceci est également le cas, par exemple, lorsque les stocks de données doivent être consolidés suite à la reprise d’une entreprise. Un autre scéna-rio est celui du contrôle périodique des change-ments affectant les noms des rues ou des localités.

Par ailleurs, il faut veiller à ce que les données de déménagement soient exactes et mises à jour, et à ce que les enregistrements correspondant aux personnes décédées soient au moins marqués.

En outre, il peut également s’avérer néces-saire d’enrichir les données existantes avec des informations complémentaires. Dans le cas idéal, les contrôles périodiques du stock des données devraient s’effectuer en mode batch.

3. Data Maintenance : actions auto-matisées pour assurer le maintien des standards de qualité des donnéesMalgré le nettoyage initial des données et la mise en place des mécanismes destinés à maintenir le niveau de qualité des données, il demeure judicieux de procéder à un contrôle régulier du stock de données.

CE N’EST QU’UNE FOIS QUE CES TROIS ÉTAPES SONT IMPLÉMENTÉES ET MISES EN PRATIQUE QUE L’ON POURRA CONSIDÉ-RER QUE LA QUALITÉ DES DONNÉES EST SUFFISAMMENT BONNE POUR PERMETTRE UN DÉROULEMENT OPTIMAL DES TÂCHES DANS LE SYSTÈME CRM.

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Il constitue le premier pas menant à une prise de décisions fiables et marque le point de départ de votre projet de « qualité des données dans le système CRM ».

Lors de l’audit, la qualité des données est évaluée en premier lieu à l’aide des outils de qualité des données d’Uniserv. Dans une deuxième étape, l’utilisateur peut, dans le cadre d’une analyse de processus, explorer plus en détail les raisons du manque de qualité des données. N’attendez pas plus longtemps, contactez-nous dès à présent pour en savoir plus !

Data Quality Audit : n’attendez plus pour améliorer la qualité de vos données !L’audit de la qualité des données d’Uniserv permet de tirer des conclusions sur l’état des données utilisées dans le système CRM.

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UniservUniserv est le plus grand fournisseur européen spécialisé en solutions de qualité des données à travers un portefeuille de logiciels utilisables au niveau internati-onal ainsi que des services pour la qualité des données dans le domaine de la BI et des applications CRM, Data Warehousing, eBusiness et Markting direct et de données.

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