
Enrichir des données clients est un mystère pour bon nombre d’entreprises. Et pourtant ! Des données enrichies et à jour jouent un rôle moteur dans la réussite des actions marketing et commerciales. Ceci dit, un malheur est vite arrivé quand on parle d’enrichissement. Erreurs de traitement, cadre de l’enrichissement mal défini, données intraçables… On vous explique les différents écueils rencontrés régulièrement par les entreprises lors d’enrichissements de data clients.
Pour rappel, l’enrichissement de données consiste à mieux connaître votre client et disposer de plus d’informations sur ce dernier. Comment ? En complétant les informations dont vous disposez déjà avec des données supplémentaires, à savoir : des données de contact, sociodémographiques ou encore d’appétences.
Les données de contact : ce sont des données relatives aux canaux de contact de vos clients. Il peut s’agir d’un téléphone, d’un email, d’un téléphone fixe ou bien d’une adresse postale.
Les données sociodémographiques : ces données concernent toutes les caractéristiques sociales et démographiques de votre client, par exemple une CSP, un niveau de revenu, le type d’habitat et bien d’autres.
Les données d’appétence : elles couvrent le comportement de l’individu, online ou offline (parcours web, appétence pour telle marque, tel produit, segmentation de clients, panier moyen…)
Voilà pour les données disponibles à l’enrichissement. Etudions maintenant les écueils classiques rencontrés par les entreprises lorsque son cadre est mal défini :
Enrichir les données avec des données incohérentes
L’enrichissement de données est un vrai métier ! Alors que certaines entreprises préfèrent enrichir manuellement leurs données, d’autres font appel à des prestataires de services. Ceci dit, de mauvaises surprises sont vites arrivées dans les deux cas. Lorsque les clés de rapprochement et/ou les règles de gestion son mal définies, les données du client A peuvent être enrichies avec les données d’un client B. Une petite erreur de traitement, entraînant inévitablement des frictions dans la relation client / prospect…
Enrichir avec des données non « optin »
Peut être l’un des cas les plus communs lors d’un enrichissement avec des données externes. Peut-être avez-vous, en tant que particulier, été contacté(e) directement par téléphone par une entreprise souhaitant communiquer sur ses produits et services. Pourtant, vous n’avez pas donné l’autorisation à cette entreprise ou à ses partenaires de vous joindre sur votre mobile. Cela relève d’un manquement, passible d’une amende de la CNIL (avec toutes les conséquences légales, financières et d’image de marque). Le consentement doit effectivement être recueilli avec un optin générique ou bien nominatif de la ou les sociétés disposant des données lors de campagnes marketing, spécifiant également le canal sur lequel l’optin est récupéré (par exemple, un optin autorisant le contact d’un individu sur un email n’autorise pas à l’appeler sur un téléphone ou lui faire parvenir une campagne SMS)
Enrichir avec des sources non fiables
Etroitement lié au problème précédent de l’optin, les sources de données non fiables sont généralement synonymes de collectes illégales, non consenties et en dehors du droit.
Il est important pour l’entreprise acheteuse de prestations d’enrichissement de pouvoir tracer l’origine des données qui viendront compléter son fichier client. Sans cela, les deux sociétés (l’acheteur et le vendeur de données) sont hors la loi et donc répréhensibles.
Enrichir avec des données non essentielles (ou inutiles à l’action marketing spécifique de l’entreprise)
Le concept de Privacy by Design, expliqué dans le RGPD, se résume de la façon suivante : les données collectées et stockées par les entreprises doivent leur être utiles pour leurs actions marketing et commerciales, c’est à dire collectée avec parcimonie et dans un but précis. Il s’agit d’augmenter la connaissance autour du client sans rentrer inutilement dans les détails de sa vie privée. Pour exemple, une société de l’automobile peut enrichir la situation familiale de ses contacts (famille nombreuse, famille monoparentale …) pour ainsi segmenter ses communications et offres commerciales en fonction de ses modèles de véhicules mis en vente (SUV, citadine, coupé, sportive…). Cependant, il serait inutile pour cette entreprise de connaître le type d’habitat des contacts à enrichir (maison, appartement…).
Enrichir les data clients avec des données déjà possédées
Et oui … Aussi étonnant que cela puisse paraître, il arrive que certaines entreprises enrichissent leurs données avec des data déjà possédées. Ainsi, la société acheteuse des données se voit récupérer de nombreux doublons ou triplons… Perte de temps, d’argent, de cohérence, et bien évidemment de ROI.
Faire face aux problèmes d’enrichissement
En dehors même de ces problématiques liées à la technique de l’enrichissement, d’autres problèmes s’agrègent :
- Les temps de traitements : Une entreprise va d’abord devoir faire auditer son fichier et donc payer une prestation d’audit de data quality pour visualiser les données invalides ou impropres à l’enrichissement. Elle devra ensuite attendre un certain temps pour connaître le taux d’enrichissement maximal entre son fichier source et le référentiel extérieur.
- La sécurité : Même si les sociétés offrants des prestations d’enrichissement sont censées être tiers de confiance et garantir la sécurité des traitements, les entreprises demandeuses sont bien évidemment réticentes à sortir en clair les données de leur système d’information.
Hubbi a été créé à partir de ces nombreuses problématiques répertoriées.
L’objectif de la marketplace de données Hubbi est le suivant : permettre aux entreprises demandeuses d’enrichissement ponctuels ou récurrents
- D’accéder aux prix des fournisseurs de données sans contrainte
- D’auditer gratuitement leurs données
- De ne jamais sortir les données en clair de leur système d’information pendant un traitement
- De disposer d’une technologie fiable et puissante pour un taux de d’enrichissement optimal, évitant les 5 écueils précédemment cités dans cet article (traçage, optin, fiabilité, sécurité…)
- Le tout en quelques minutes.
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- Date - 21 juin 2021