Ne jamais sous-estimer l'importance de la qualité des données

L'une des choses dont je parle régulièrement aux organisations lorsqu'elles essaient de se familiariser avec les big data et l'analytique est l'importance de la qualité des données avant de se lancer dans l'analytique. Cela me rappelle le vieil acronyme GIGO (garbage in, garbage out) utilisé dans les bases de données, et pourtant je suis stupéfait de voir le nombre d'entreprises qui sautent encore cette étape primordiale.

Par exemple, l'autre jour, je discutais avec un professionnel qui ne comprenait pas pourquoi les taux de réponse aux campagnes et aux activités étaient si faibles. Il ne comprenait pas non plus pourquoi il ne pouvait pas vraiment utiliser l'analyse pour obtenir un avantage concurrentiel. Un examen rapide de ses données et de ses systèmes a rapidement montré qu'une grande partie des données utilisées étaient soit obsolètes, soit mal formatées, soit tout simplement erronées.

Aujourd'hui, nous sommes bénis, et peut-être en même temps maudits, par le nombre considérable de solutions disponibles qui promettent de permettre aux spécialistes du marketing de diffuser facilement leur message auprès d'un public, mais beaucoup d'entre elles n'aident pas à résoudre le problème fondamental de la qualité des données. Bien qu'il existe également d'innombrables services qui ajoutent des enregistrements ou remplissent automatiquement des champs dans votre base de données, les professionnels dépendent alors de ces services pour offrir une bonne qualité, ce qui n'est pas toujours garanti. Comme je l'ai déjà dit, les données sont une telle marchandise qu'elles sont achetées, vendues et colportées dans le monde entier comme des fous. Elles peuvent rapidement devenir périmées ou se retrouver dans les mauvais champs, car elles sont copiées et collées d'une feuille Excel à l'autre. Pourtant, pour en faire un atout, vous devez être en mesure d'obtenir de bonnes informations et de prendre les bonnes mesures en conséquence.

Je dirais également que très peu d'entreprises effectuent des contrôles manuels de la qualité de leurs données. Pourtant, elles dépensent des milliers d'euros pour maintenir des serveurs et des systèmes qui, pour l'essentiel, sont encore remplis d'une grande quantité de données de mauvaise qualité. C'est comme si vous possédiez une voiture de sport rapide, que vous la laviez et la polissiez tous les matins pour qu'elle soit la plus belle possible, mais que vous ne l'entreteniez pas, que vous laissiez de l'huile usagée dans la voiture et que vous la remplissiez avec le carburant le moins cher et le moins performant. Quel est l'intérêt d'une telle démarche ?

Les raisons pour lesquelles des données irréprochables comptent beaucoup sont nombreuses. Tout d'abord, vous ne tombez pas dès le premier obstacle. Il ne sert à rien d'élaborer la meilleure campagne publicitaire si le public auquel vous l'adressez n'existe pas ou ne la voit pas. En outre, pour les spécialistes du marketing, de bonnes données sont synonymes de pistes potentiellement intéressantes à suivre pour l'équipe de vente. Rien n'énerve plus un bon vendeur que des prospects inexistants ou de mauvaise qualité. Par conséquent, les taux de conversion augmenteront et vous n'aurez pas besoin d'alimenter votre base de données avec des données de remplacement.

Deuxièmement, des données de qualité signifient moins de temps passé à chercher le bon numéro de téléphone, la bonne adresse électronique ou la bonne adresse postale. Combien de fois avez-vous vu des dossiers de clients avec des numéros de téléphone mal formatés ou des adresses électroniques erronées ? Il est également important de reconnaître que les systèmes conçus pour accepter les adresses postales ou les numéros de téléphone américains doivent également fonctionner au-delà des frontières de l'Amérique du Nord. En dehors des États-Unis, les codes postaux ne sont pas toujours numériques et les indicatifs téléphoniques ne sont pas toujours composés de trois chiffres. Il est donc impératif de disposer d'un système qui ne tronque pas les valeurs des champs pour les adapter au modèle américain.

Mais la principale raison pour laquelle toutes les entreprises devraient veiller à la qualité de leurs données est, aux yeux de nombreux chefs d'entreprise, la plus importante : l'argent. Des données de qualité signifient moins d'argent gaspillé dans des campagnes médiocres et moins d'argent dépensé pour essayer de résoudre le problème par la suite. En outre, vous dépenserez moins d'argent avec votre personnel à la recherche des bonnes données. De plus, de bonnes données conduisent plus rapidement à de meilleurs taux de conversion, ce qui vous permet de découvrir rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas et de choisir de dépenser plus judicieusement vos dollars, livres, euros et yens de marketing et d'exploitation sur ce qui compte et fonctionne du premier coup.

Bien sûr, vous pourriez dire que tout cela relève du bon sens, mais je vous assure que de gros volumes de données de mauvaise qualité existent encore dans de nombreux systèmes dans les entreprises, grandes et petites. Il est temps d'arrêter de regarder les taux de mauvaises données augmenter et de commencer à éliminer activement les données de votre système afin d'obtenir les résultats dont vous avez besoin pour agir.

Il existe quelques astuces. Tout d'abord, n'ayez pas peur de supprimer les mauvaises données. Je sais que de nombreuses entreprises n'aiment pas du tout supprimer des données, mais quel est l'intérêt d'avoir des systèmes remplis d'informations incorrectes ? Deuxièmement, concevez des systèmes capables de capturer et de contenir les informations les plus pertinentes, rien de plus. Il vaut mieux avoir 15 champs correctement remplis que 150 champs que personne n'a le temps ou la volonté de remplir et qui restent donc vides. Troisièmement, apprenez rapidement de vos erreurs et adaptez vos comportements en conséquence. Il ne sert à rien de faire la même chose encore et encore en espérant des résultats différents. Einstein a dit un jour que c'était la définition de la folie. Et les entreprises ne peuvent pas se permettre d'être qualifiées de folles.

Ainsi, avant de vous lancer dans l'aventure du big data, avant de commencer à rassembler des données et avant de vouloir les analyser pour agir, il est temps de vous assurer que vos données sont en bonne santé et en bon état. Si vous voulez gérer votre entreprise comme une voiture de sport rapide, assurez-vous de l'optimiser , de l'entretenir et de lui donner le meilleur soin possible. Et cela commence par une bonne qualité des données.

Nous vous aiderons à comprendre vos systèmes et vos données et à en tirer le meilleur parti dans les plus brefs délais.

À propos d'Actian Corporation

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