La qualité des données clients dans un projet de MDM

Chaque métier (marketing, vente, logistique…) saisit et gère ses propres données depuis diverses applications. L’ère du Big Data et du Cross-Canal oblige les entreprises à mieux gérer et utiliser les données qu’elles récoltent.

Le MDM - Master Data Management - répond aux nouveaux enjeux des entreprises qui souhaitent augmenter la fiabilité et le niveau d’exigence concernant la qualité des données clients. Cette dernière est d’ailleurs l’essence même du MDM et contribue au succès de ce projet.

Les données utiles pour le MDM

L’entreprise va s’intéresser aux coordonnées clients - nom, prénom, adresse postale, e-mail, téléphone… - qui vont lui permettre d’identifier et de connaître ses clients mais aussi d’analyser les habitudes de consommation, le chiffre d’affaires réalisé sur chaque canal (magasin, web…) etc.

Comment gérer les données clients dans le cadre d’un MDM

  • Consolider les données : Lors de la mise en place d’un MDM, les données sont rassemblées, centralisées, synchronisées puis ensuite stockées dans un référentiel client unique (RCU).
    Ces informations sont maintenues par le référentiel et sont diffusées aux différentes applications de l’entreprise (ERP, CRM, site web...) en fonction des besoins de l’utilisateur. Pour ce faire, toutes les données clients doivent donc être structurées, uniformisées et qualifiées. On parle alors de DQM - Data Quality Management - inclus dans le MDM.
  • Nettoyer les données : Afin de garantir la qualité du Référentiel Client Unique, le MDM se doit d’intégrer un module de DQM pour permettre de gérer mais surtout de corriger et de nettoyer la base : traitement des adresses postales, e-mails, identification des doublons,…
  • Alimenter avec des données qualifiées : Pour éviter d’entrer des données erronées en base, il est important de vérifier et de normaliser les coordonnées dès la saisie, sur les différents canaux de collecte.

Les gains pour votre entreprise

  • Vision à 360° des clients : Face à la montée en puissance du Big Data, les marketers sont de plus en plus nombreux à vouloir rassembler toutes les informations, appartenant à un seul et même individu, issues des différents canaux. Néanmoins, les coordonnées erronées ou incomplètes constituent le principal frein à la mise en place de cette vue client unique. Adopter une stratégie de gestion des données va permettre de qualifier ces informations et d’arriver au résultat attendu.
  • Meilleure connaissance et satisfaction clients : Travailler avec des données de qualité permet de prendre les meilleures décisions en termes de segmentation et de ciblage. Ainsi, les entreprises pourront mieux connaître et comprendre les attentes du client pour pouvoir délivrer l’offre la plus pertinente via les médias qu’il utilise le plus souvent. Elles doivent pouvoir détecter ce qui a séduit le client ou déplu lors de son passage en magasin ou sur le web par exemple. L’objectif est de pouvoir tenir compte du comportement d’achat et des préférences du consommateur afin de lui offrir une expérience personnalisée. Il portera d’ailleurs une attention particulière à la qualité des messages et des réponses fournis par l’annonceur.
  • Fidélisation renforcée : Face à un consommateur beaucoup plus exigeant, l’entreprise doit maintenir un lien et entretenir une relation durable avec lui pour ensuite le fidéliser. Sans données qualifiées, elle ne pourra plus communiquer avec son client et répondre à ses besoins. Cela aura donc des répercussions sur son chiffre d’affaires, sa croissance et son image.

Le DQM pour le MDM

Les solutions de DQM permettent de garantir l’homogénéité de la base grâce à des données qualifiées et normalisées pour ainsi veiller à la conformité du MDM.

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