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Développement de votre activité avec Salesforce Starter

Approfondissez les relations client avec les services ventes, clientèle et marketing dans une seule application.

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Durée estimée

Faites vos premiers pas avec la qualité des données

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

  • Citer des facteurs qui déterminent la qualité des données
  • Expliquer en quoi les données de mauvaise qualité sont tellement néfastes
  • Expliquer pourquoi les données de qualité sont si formidables

Retour des données incorrectes

Vous êtes administrateur Salesforce chez Gelato, une société très médiatisée dans les nouvelles technologies des médias. Gelato a développé une plate-forme avancée pour la livraison de contenus publicitaires 4K Utra HD en streaming. Jusqu’à présent, elle utilisait nombre d’applications et de sites Web de télévision et de cinéma. Vous êtes dans un environnement B2B et vos clients sont des entreprises, qui comptent des publicitaires, des agences de presse et d’autres acteurs du secteur de la publicité.

Afin d’accroître l’activité de Gelato, la nouvelle directrice commerciale souhaite mieux identifier les clients et leurs besoins. En tant que spécialiste Salesforce, elle vous demande de lui donner un panorama complet des comptes de Gelato. Vous tournez autour de votre ordinateur portable, vous ouvrez une boisson rafraîchissante, vous générez quelques rapports Salesforce et vous attendez le concert d’éloges.

Facile, n’est-ce pas ?

Erreur !

Vous consultez les rapports et vous découvrez les informations ci-dessous pour les comptes de la région Ouest des États-Unis seulement.

Rapport sur la qualité des données

Quelques éléments ressortent clairement.

Enregistrements manquants 

Votre société compte plus de 500 clients uniquement en Californie, mais les rapports affichent les données d’environ 200 comptes seulement pour toute la région Ouest.

Enregistrements dupliqués 

Une analyse rapide de la liste des comptes indique que les données des clients ayant plusieurs sites sont capturées dans plusieurs enregistrements de compte. Vous constatez que le nombre d’enregistrements par client est si important qu’il est difficile de définir un client. Est-ce une adresse ? Est-ce un nom de société ?

Absence de normes pour les données

Une répartition par région indique des clients dans 87 états. Les cours de géographie sont loin, mais il vous semblait que la liste s’arrêtait à 50 états. Par exemple, la Californie est répertoriée sous : CA, Calif, Cali et mieux encore « Surfin’, USA ».

Enregistrements incomplets 

Des données importantes sont manquantes dans presque tous les comptes de la région Ouest. Le numéro de téléphone et l’e-mail ne figurent pas dans les données des comptes clients. Le secteur d’activité, le chiffre d’affaires et le nombre d’employés ne sont pas indiqués dans les comptes professionnels.

Données périmées

Au moins la moitié des comptes de la région Ouest n’ont pas été mis à jour au cours des six derniers mois. Par conséquent, vous vous interrogez sur le degré de précision des données ! Ces données ne contiennent pas les comptes non capturés dans Salesforce.

Avec ces problèmes de données, le rapport est au mieux incomplet et inutilisable dans le pire des cas. Naturellement, vous vous inquiétez. Vous démarrez un fil Chatter pour demander leur avis à vos directeurs commerciaux.

Le directeur de la région New York répond franchement « Il est si difficile de retrouver les informations dans Salesforce que mes équipes ne l’utilisent pas beaucoup ».

Un autre directeur commercial à Londres explique « Nous avons essayé d’éliminer tous les doublons dans notre région, mais ils appartenaient à une autre équipe ».

Un directeur marketing de Hong Kong écrit « Les pistes que nous avons générées ne sont pas assez détaillées pour déterminer les actions à mettre en place. Les données recueillies paraissent obsolètes le lendemain de leur enregistrement ». Dans ce cas, il a raison : les données changent en permanence. En moyenne, toutes les 30 minutes, 120 adresses commerciales changent, 75 numéros de téléphone changent, 20 PDG quittent leur emploi et 30 nouvelles entreprises sont créées.

Image d’informations correspondante

Vous comprenez que la croissance de votre société et ses décisions commerciales semblent liées à la qualité des données enregistrées dans Salesforce. Vous partagez ces informations avec votre directrice commerciale. Elle apprécie votre analyse, mais elle a une question : « En quoi la qualité des données est-elle importante ? »

Des données de mauvaise qualité : à quoi servent-elles ?

La qualité des données est le moteur de toute entreprise. Sans données fiables, impossible d’aller loin, votre chiffre d’affaires ne va pas progresser.

En un mot, la qualité des données est primordiale. Renseignez-vous, les enquêtes montrent que :

  • des données inexactes ou incomplètes peuvent entraîner 20 % de baisse de productivité, ce qui représente un jour de travail par semaine,
  • une société perd en moyenne 12 % de son chiffre d’affaires à cause des données inexactes,
  • 40 % des initiatives commerciales n’atteignent pas les objectifs fixés à cause des données de mauvaise qualité.

Néfaste ! Très néfaste (pour consulter d’autres statistiques sur la qualité des données, accédez à la section Ressources).

Les responsables d’entreprise sont tous unanimes pour prévenir contre les données de mauvaise qualité. Au sujet de la qualité des données, écoutez Rick Endrulat, Président de Virtual Causeway, fournisseur leader dans les services commerciaux et marketing intégrés dans le monde entier.

En réalité, les données de mauvaise qualité sont toujours associées à ces problèmes :

  • Perte de chiffre d’affaires
  • Informations manquantes ou erronées
  • Temps et ressources perdus
  • Inefficacité
  • Lenteur du recueil d’informations
  • Service client médiocre
  • Préjudice de réputation
  • Réduction de l’adoption par les commerciaux

En tant qu’administrateur Salesforce chez Gelato, la mauvaise qualité des données vous empêche de fournir à la directrice commerciale une vue d’ensemble de l’activité de la société. Sans cette information, elle ne peut pas déterminer les prospects à cibler, les territoires à adapter, les opportunités de vente additionnelle à saisir et les pistes prioritaires. Fondamentalement, votre société ne peut pas répondre aux besoins des clients et de développer son activité. Imaginez tous les processus commerciaux et marketing qui dépendent de ces données. Si votre société rachetait son principal concurrent, que se passerait-il lors de la fusion des données clients de la nouvelle entité avec les vôtres ? Comment pouvez-vous demeurer en conformité avec les réglementations sur la protection des données, dont le règlement général sur la protection des données (RGPD), si vos données sont obsolètes ? Ce serait un cauchemar compte tenu de l’état actuel de vos données !

Heureusement, il n’est jamais trop tard pour améliorer la qualité des données. C’est ce que vous déclarez la bouche en cœur à votre directrice commerciale. Elle semble ravie de votre rigueur, mais elle a une question : « Quelle est l’importance des données de bonne qualité ? »

Qu’en est-il des données issues de l’IA ?

La qualité des données joue un rôle majeur dans l’élaboration des résultats et de la fiabilité des systèmes d’IA. Des données de mauvaise qualité peuvent compromettre les performances du système d’IA, entraînant ainsi des résultats biaisés, des vulnérabilités, voire des répercussions éthiques et sociétales. Des données désorganisées ou non représentatives peuvent entraîner des décisions commerciales peu judicieuses ainsi qu’une augmentation des coûts opérationnels.

Des données de haute qualité garantissent que les modèles d’IA sont précis, non biaisés et fiables quant à leurs prédictions. Elles permettent à ces modèles de mieux prédire les scénarios concrets et renforcent la confiance lors de leur utilisation. D’un point de vue économique, l’utilisation de données de haute qualité peut maximiser le retour sur investissement des initiatives d’IA.

Le respect des normes de qualité des données est essentiel pour suivre l’évolution des réglementations mondiales en la matière. Dans l’absolu, le fondement de tout système d’IA efficace repose sur l’intégrité et la qualité de ses données.

Des données de qualité pour transformer votre environnement

Il est établi que des données de bonne qualité permettent à votre société de :

  • Prospecter et cibler de nouveaux clients
  • Identifier les opportunités de vente additionnelle et de montée en gamme
  • Récupérer des informations sur les comptes
  • Accroître l’efficacité
  • Accéder rapidement aux informations appropriées
  • Établir la confiance des clients
  • Augmenter l’adoption par les commerciaux
  • Améliorer la planification et l’adaptation des territoires
  • Évaluer et orienter des pistes plus rapidement

La liste est encore longue... Vous trouverez quelques études de cas sur les avantages des données de qualité.

Vous commencez à entrevoir ce que des données de qualité peuvent représenter pour votre société. Les différents éléments s’animent et s’assemblent dans votre esprit. Vous imaginez les commerciaux cherchant joyeusement dans des enregistrements précis et actualisés les informations nécessaires pour convertir une piste. Les responsables se lancent dans une farandole effrénée en réalisant combien il est facile d’adapter des territoires et d’identifier de nouveaux marchés grâce à des enregistrements complets sur les secteurs d’activité et la concurrence. Les directeurs viennent vous saluer respectueusement après avoir consulté l’un de vos tableaux de bord.

Toutes ces possibilités ne favorisent pas la paix dans le monde, mais pas loin. Vous évoquez ces éléments avec la directrice commerciale. Elle aime véritablement votre vision, mais elle a une question, encore une question : « À quel point nos données sont-elles mauvaises ? » Pour découvrir la réponse, passez à l’unité suivante.

Ressources

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