Pourquoi faire du data management ?
1. Penser (ou repenser) la structure de sa base de données
La structure d’une base de données est un prérequis de sa qualité. Cette structure ne doit pas être qu’une simple approche technique mais être pensée de manière fonctionnelle. Dans une optique de Data Quality, les enjeux métiers doivent guider la structure de la base de données. Cette structure doit permettre de segmenter pertinemment les données. Les possibilités de segmentation sont nombreuses. Voici des nomenclatures possibles :
a. Nomenclature des Sociétés Groupe / Société (SIREN/ DUNS) / Etablissement (SIRET) / Distinction – Siège ou établissement secondaire / Secteurs / Code Naf/APE / Tranche d’effectif : PME, ETI / Chiffre d’affaire / « Tag » (segmentation complémentaire) : exemple Start-Up, Entreprise familiale, SBF 120
b. Nomenclature des contacts Famille de fonctions / Fonctions / Distinction de la fonction principale et des fonctions cumuls / Niveau hiérarchique
2. Définir des identifiants uniques internes et externes
Une fois la structure définie, tous les enregistrements d’un CRM génèrent une clé interne au CRM : l’id. Pour des besoins de Data Quality, tous ces enregistrements doivent avoir un identifiant (une clé) permettant d’identifier la société ou le contact depuis une source externe. Le caractère unique des identifiants interne et externes d’un enregistrement CRM est indispensable à la qualité de la base de données car elles permettent les mises à jour et l’import de données. Nos suggestions de niveau d’identification :
Compte Groupe -> Holding « ultime », Clé interne (Idgroupe), Clé externe -> Raison Sociale (exemple : « Groupe LVMH ») Société -> Clé interne (idcompte), clé externe -> SIREN) Etablissement -> Clé interne (idetablissement), clé externe -> SIRET
Contact Contact -> Clé interne (idcontact), clé externe -> adresse email
3. Prévoir de faire dialoguer vos données avec des sources externes en standardisant les classifications (fonctions, secteurs)
Dans la majorité des CRM, les contacts doivent appartenir à une classification définie de fonctions, et les sociétés à une classification définie de secteurs. Ces classifications des fonctions doivent être pensées en prévision d’imports ou de mises à jour par des données externes classifiées différemment. Choisissez donc des classifications exhaustives. La classification doit être pensée en prenant en compte la nécessité de transcodification.
4. Hiérarchiser les sources d’informations du CRM
Les Data dans un CRM sont nourris par plusieurs sources. En premier lieu, par la saisie des utilisateurs. Certains Chef de projet font appel à des prestataires pour redresser et mettre à jour leur base sociétés (SIRETISATION, SIRENISATION), certains apportent uniquement des informations financières sur les sociétés, d’autres enrichissent principalement les informations sur les contacts. Toutes ces sources doivent être hiérarchisées.
5. Définir un ensemble de champs clés pour les contacts et les comptes : les champs qualifiants
Toutes les fiches CRM doivent avoir une liste de champs clés qui constituent le critère minimum pour l’identification d’un compte ou d’un contact. L’objectif de ces champs est de distinguer lorsque les modifications d’une fiche est simplement techniques ou s’il s’agit d’un changement réel, tel qu’un changement de société ou un changement de poste. Les champs qualifiants peuvent être les suivants :
Pour les contacts : Entreprise, Fonction, Email, Statut (Actif, Inactif)
Pour les comptes : SIREN, Raison sociale, Adresse
6. Hiérarchisez l’importance et la qualité de vos données à l’aide de Scorings
– Créez une liste de comptes prioritaires – « Sweet Spot Score » (hiérarchisez les contacts selon un profil idéal) – Niveau de décision – Taux de remplissage des champs – Générer une date de révision en fonction de vos champs qualifiants
7. Qualifier la mise à jour de vos données
Le CRM doit permettre d’identifier le dernier statut d’un contact. 4 statuts peuvent être définis : Confirmation de poste – Changement de fonction en interne – Changement de Société – Perdu de vue
8. Définir un propriétaire pour chacune des données
Chaque enregistrement d’un CRM doit avoir un propriétaire identifié qui doit être le référent de la qualité de ce contact.
9. Privilégier la qualité à la quantité
Au fur et à mesure qu’une base CRM augmente de volume, sa qualité diminue, la gestion de la Data Quality se complique et l’expérience utilisateur se dégrade. Dans cette optique, il faut garder en tête l’usage des données par les commerciaux et le service marketing. Un commercial ne sollicitera pas 10 000 prospects dans l’année. 1000 contacts ciblés et qualifiés seront plus profitables.
10. Echanger avec les prestataires Data, se faire accompagner
Des prestataires spécialisés sont à même de vous transmettre les clés d’une bonne Gouvernance Data.