De nombreuses entreprises ne sont toujours pas préparées au volume considérable de données de première main qui leur parvient dès qu'un nouveau canal client est activé. Non traitées, non triées et non organisées, ces données n'apportent aucune valeur à l'entreprise et commencent à se disperser. Non seulement c'est une énorme opportunité perdue, mais le problème peut devenir d’autant plus coûteux s’il n’est pas résolu. 

Faire le tri peut sembler être une tâche fastidieuse. Par où les entreprises doivent-elles commencer ? 

1. Comprendre ce qu’est une « bonne » donnée

Les « bonnes » données sont des données dites de première main, recueillies directement auprès des clients, avec leur consentement, et qui permettent de comprendre la manière dont ils utilisent des produits et services. Contrairement aux données provenant de tiers, elles sont précises et fiables. Elles offrent donc aux clients des expériences hautement personnalisées et précieuses. Pour en tirer profit au mieux, il faut s’assurer qu’elles ne soient pas fragmentées; l’objectif étant d’obtenir une vue globale sur le parcours client. La première étape consiste donc à s'assurer de connecter tous les points. 

Autre aspect important, la normalisation. Pour que les données soient parlantes, il faut les comparer sur les mêmes bases. L’idée est donc, quelle que soit la forme sous laquelle elles sont collectées, d’être cohérent sur l'ensemble des données, afin de pouvoir les mesurer et les analyser correctement.

Pour révéler des modèles à partir de statistiques, la segmentation, selon différents critères, des données exploitables, est une étape fondamentale. Le « découpage » des données en fonction, par exemple, de la démographie, des dépenses réalisées ou de la fidélité, permet de faire ressortir des tendances intéressantes, pas forcément visiblement autrement (examiner les caractéristiques des clients qui cessent de consommer, croiser les éléments communs de leurs parcours etc.).

2. Élaborer un plan pour lutter contre la dispersion des données

Collecter les données n’est pas une fin en soi - il faut d’abord les comprendre et surtout savoir pourquoi les exploiter. S'agit-il de mesurer puis d'améliorer l'expérience client à différentes étapes du parcours client ? S'agit-il d'utiliser les informations pour mieux personnaliser les communications ? Les deux?

Il est alors nécessaire de se demander ensuite pour qui sont exploitées ces données: CMO ? Commerciaux ? Responsable du service clientèle ? Après avoir défini ces critères, l’objectif est d’identifier les besoins techniques et de réfléchir à la source des données à exploiter (historique des interactions avec le service clientèle, taux d'ouverture des campagnes de marketing etc.). Lorsque vous élaborez votre plan, le but est de garder à l'esprit tous les secteurs de l’entreprise auxquels on veut accéder pour en extraire de la valeur. 

Cette étape de planification construit les bases d’une organisation des données bien gérée.

3. Anticiper la croissance

Il est important de prévoir plus que ce qui est calculé lors de l’étape d’estimation des besoins de stockage pour anticiper l’avenir. En effet, si le volume des données qui entrent dans l’entreprise aujourd'hui est déjà un sujet central, il faut penser à ce que cela pourra donner dans deux ans, lorsque la clientèle ou le nombre de produits vendus auront augmenté.

Le meilleur conseil est donc de faire attention aux incohérences des données à mesure que l’entreprise se développe car elles augmentent généralement à mesure que des sources de données et des outils sont ajoutés. 

4. Tout repose sur les fondations

Une structure solide est essentielle à la mise en place d'une architecture de données. C'est également à cette étape qu’il est possible de résoudre un grand nombre de problèmes de base.  

Une infrastructure centrale telle qu'une plateforme de données clients (CDP) peut aider à rassembler les données de première main, à se débarrasser des silos, et de tout le chaos qui peut en découler, et à s’assurer que toutes les données détenues sont exactes, à jour, et stockées dans le même format. 

Après cette étape, les données pourront être utilisées plus aisément au sein de l’organisation, dans différents services. Ainsi, en ayant une idée claire des données détenues et de la façon dont elles sont collectées, il est beaucoup plus facile de rester en conformité avec la réglementation sur la confidentialité des données.

5. Donner la priorité à la sécurité et à la conformité

Les entreprises doivent se conformer à un nombre croissant de réglementations en matière de données ( RGPD, HIPAA, CCPA). En tenant compte des éléments évoqués précédemment, il est non seulement possible de réaliser un retour sur investissement mesurable en termes de résultats marketing et commerciaux, mais aussi d’assurer au long terme une meilleure conformité avec les réglementations existantes

Par exemple, le RGPD stipule que les données des clients européens ne doivent être collectées qu'à des fins spécifiques et légitimes, s’assurer que le consentement est intégré à la collecte de données est donc indispensable. De même, la mise en place d'une infrastructure de données solide permet de garantir l'exactitude et la pertinence des données clients collectées de manière consensuelle, ce qui constitue un autre principe de ce réglement.

Par-dessus tout, il est important de prendre la sécurité au sérieux et de s'assurer que l’entreprise, ses partenaires et ses fournisseurs ont tous mis en place en matière de sécurité des données et des certifications de conformité. Enfin, la technologie et les processus ne sont que deux éléments clés d'un programme de sécurité efficace. Le troisième repose sur l’équipe. La sécurité étant la responsabilité de chacun, veiller à intégrer dans la culture d'entreprise des formations régulières est donc nécessaire. 

6. Penser flexibilité 

Aujourd’hui, il existe un nombre important et toujours croissant de solutions de stockage, de gestion et d’analyse des données sur le marché. Il n’est pas toujours facile de sélectionner les bons outils qui resteront pérennes pendant plusieurs années. Il existe toutefois une solution : éviter d'acheter une suite logicielle restrictive qui enferme dans un ensemble spécifique d'outils et qui limiterait la capacité de s’adapter à l'évolution des besoins. La plupart des sociétés font évoluer leurs outils au rythme de leurs priorités. Prévoir de la flexibilité évite de se retrouver coincé avec une technologie imposée qui limite le potentiel de données futures.

7. Audit, audit et encore audit

Des audits réguliers des données permettent de s'assurer que les actions actuelles répondent aux attentes des normes et aux politiques définies dans le cadre de la stratégie de gouvernance des données. 

Si les données stockées par les équipes ne sont pas exploitées, il suffit de les supprimer ou de les déplacer vers un data lake, afin de faciliter leur stockage et leur tri. Mieux encore, arrêter de stocker les données en question est un geste fort mais qui peut faire une énorme différence dans la lutte contre la prolifération des données.

Conclusion

Dans tous les cas, un grand nombre de données fouilli est inutile, mais cela peut même devenir un vrai obstacle au succès d’une entreprise. 

Bien que le traitement et l’analyse de cette volumétrie de données peut être décourageante à première vue, son véritable potentiel peut être exploité en faisant appel à des technologies comme l’IA et le machine learning ou à un CDP (Customer Data Platform), aidant ainsi à mieux comprendre les habitudes des clients et à améliorer considérablement les performances des points critiques de l’entreprise. 

Dans l'environnement compétitif et numérique d'aujourd'hui, il est fondamental d'adopter et de contrôler les données de première main.