Des prises de décision fondées sur des données de qualité
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Décrire comment les organismes utilisent les données pour prendre des décisions
- Expliquer pourquoi il est important de choisir un processus de collecte de données adapté à votre organisme
- Identifier pourquoi il est important de nettoyer les données
Considérations au sujet des données
Bon, nous savons ce que vous êtes peut-être en train de vous dire : « Des données ? Quelle horreur ! Je pensais que ce module visait à créer de beaux rapports et tableaux de bord grâce à Nonprofit Success Pack (NPSP) ». Eh bien, voici un petit secret : les outils de génération de rapports les plus développés au monde ne vous aideront pas si vous ne disposez pas de données nettoyées. Pour obtenir des rapports précis, il est essentiel de disposer de données fiables. Ceci est particulièrement important pour les organismes à but non lucratif qui doivent démontrer que leurs programmes et services ont un impact réel.
Donc, avant de commencer à produire des rapports, nous devons parler de l’importance de la qualité des données. Pour ce faire, intéressons-nous à notre organisme à but non lucratif (fictif) No More Homelessness (NMH) pour savoir comment il est devenu une organisation axée sur les données.
Transformation en organisation axée sur les données
NMH, une structure ayant pour but d’accompagner les adultes sans-abri, souhaite devenir une organisation axée sur les données. Pour atteindre cet objectif, elle utilise Salesforce ! Salesforce dispose d’une puissante fonctionnalité de génération de rapports. Il s’agit d’ailleurs de l’une des principales raisons pour lesquelles les organismes à but non lucratif choisissent d’utiliser la plate-forme Salesforce. Grâce aux rapports et aux tableaux de bord de Salesforce, l’équipe de NMH peut comparer, évaluer, décortiquer et classer les données afin de prendre des décisions éclairées pour gérer ses activités et ses initiatives de collecte de fonds. Toutefois, avant de pouvoir utiliser ces outils incroyables, l’équipe doit s’assurer de collecter les données adéquates.
En effet, en raison de la polyvalence de Salesforce, NMH peut personnaliser NPSP pour recueillir toutes les données souhaitées. Cependant, n’oubliez pas cet adage bien connu : « un grand pouvoir implique de grandes responsabilités ». Ainsi, ce n’est pas parce que vous pouvez recueillir toutes les données possibles et imaginables que vous devez le faire.
Avant que l’équipe de NMH ne commence à personnaliser son organisation NPSP, celle-ci s’est demandé quelles données recueillir et pour quelles raisons. Les membres de l’équipe ont commencé par les bases :
- De quelles données le personnel a-t-il besoin pour faire son travail ?
- De quelles données les bailleurs de fonds ont-ils besoin ?
- Quels rapports le personnel doit-il générer pour prendre des décisions stratégiques ?
Après avoir discuté de tout cela, le personnel de NMH a réalisé qu’il souhaitait collecter BEAUCOUP de données ! Ces dernières portent notamment sur :
- Les bénéficiaires
- Les bénévoles
- Les donateurs
- Les dons
- Campagnes
- Les installations de NMH
- Les activités quotidiennes
Toutefois, rappelez-vous que NMH souhaite devenir une organisation axée sur les données. Cela signifie que ses membres veulent utiliser des données de manière stratégique pour prendre des décisions éclairées. L’équipe ne peut pas se permettre de consacrer du temps aux données, à moins qu’elles ne puissent l’aider à évaluer et à améliorer les services proposés ou à améliorer l’efficacité de l’organisme dans son ensemble. Cela signifie qu’il est important de créer un plan pour déterminer :
- comment incorporer toutes ces données à Salesforce ;
- qui serait chargé de les tenir à jour ;
- l’objectif précis que chaque point de données contribuerait à atteindre.
La collecte de données s’accompagne également de grandes implications en matière de responsabilité sociale. Par exemple, les services sociaux demandent souvent à leurs bénéficiaires des informations démographiques. Toutefois, les questions sur le genre, l’origine ethnique et l’orientation sexuelle, par exemple, peuvent souvent être mal comprises ou être utilisées à des fins de discrimination. Donc, pour chacun de vos points de données, posez-vous les questions suivantes : « Quelle est la justification opérationnelle pour demander cette information ? En quoi la collecte de ces données s’inscrit-elle dans la stratégie globale de diversité de l’organisme ? Et surtout, comment ces données seront-elles réellement utilisées ? »
Heureusement, il existe d’excellentes boîtes à outils qui peuvent vous aider à réfléchir aux données que vous collectez et aux répercussions que cela pourrait avoir en matière de justice sociale. Consultez la section Ressources ci-dessous pour obtenir un lien vers les boîtes à outils du site Web de Racial Equity Tools. La collecte de données constitue une grande responsabilité, alors exercez votre pouvoir avec sagesse !
Comment de bonnes organisations se retrouvent-elles avec de mauvaises données ?
Le personnel de NMH collecte et ajoute des données de qualité à son organisation Salesforce et cela se reflète dans les rapports de la structure (bravo NMH !). Toutefois, cela n’a pas toujours été le cas. Lors de la mise en service de Salesforce, il est arrivé que le personnel oublie de saisir des informations clés, ou se trompe et saisisse des informations erronées. Dans le monde du CRM, on rencontre le dicton « garbage in, garbage out », ce qui, en français, signifie : « à données inexactes, résultats erronés ». Ainsi, si vous saisissez des données de mauvaise qualité, vos rapports seront imprécis. Personne ne veut ça ! Nous allons vous expliquer ce que nous voulons dire par « données de mauvaise qualité », puis vous présenter des solutions pour éviter d’y être confronté.
Le concept de « données de mauvaise qualité » peut faire référence à de nombreux éléments et aspects, tels que :
- des enregistrements incomplets ;
- des enregistrements manquants ;
- des enregistrements en double ;
- des données obsolètes ;
- l’absence de normes relatives aux données (par exemple, saisir « CA » dans certains enregistrements et « Californie » dans d’autres).
Les données de mauvaise qualité peuvent avoir des origines diverses et leur présence peut être expliquée par de multiples facteurs, notamment :
- Une formation faible ou inadéquate : le personnel de votre organisme n’a peut-être pas été suffisamment formé aux bonnes pratiques de collecte et de gestion des données.
- Pas de prévention automatisée : il est possible qu’aucun mécanisme automatisé ne soit en place pour empêcher l’apparition de données de mauvaise qualité dans votre organisation Salesforce.
- Absence de politiques de nettoyage des données : votre organisme peut avoir peu de politiques de nettoyage des données en place, voire aucune.
- Pas de culture de nettoyage des données : votre direction ne met peut-être pas assez l’accent sur l’importance du nettoyage des données, qui par conséquent ne fait pas partie de la culture de votre structure.
Des études montrent que la présence de mauvaises données entraîne systématiquement des pertes de chiffre d’affaires, de temps et d’efficacité. En outre, les organismes à but non lucratif, qui ont des ressources limitées et pas de temps à perdre, peuvent se voir grandement freinées dans l’accomplissement de leurs missions par les données de mauvaise qualité.
Alors, comment NMH a-t-elle réussi à nettoyer ses données ?
Des données de qualité pour des rapports de qualité
Il y a trois choses que vous pouvez faire pour vous assurer que des données de qualité sont saisies dans votre organisation Salesforce. Tout d’abord, comme nous l’avons mentionné précédemment, soyez attentif aux données que vous souhaitez collecter. Des données saisies sans but précis ne constituent rien d’autre que davantage d’éléments à gérer et peuvent venir entraver la réalisation de votre importante mission.
En outre, il existe de nombreux outils dans Salesforce qui peuvent aider à renforcer la qualité des données, tels que les champs obligatoires, le guide dans l’application, le texte d’aide et les règles de validation. Adressez-vous à votre administrateur système pour en savoir plus sur ces outils et pour déterminer où il peut être judicieux de les utiliser.
Enfin et surtout, il existe des « solutions axées sur les personnes » pour maintenir la qualité des données. La qualité des données relève de la responsabilité de l’ensemble des personnes qui travaillent dans une organisation Salesforce. D’ailleurs, en matière de sécurité des données, c’est la direction qui doit donner l’exemple ! Cette dernière doit encourager une culture de nettoyage des données en soulignant l’importance de cette pratique au sein de toute la structure. Les dirigeants d’organismes sans but lucratif doivent s’assurer que des opérations de nettoyage des données sont planifiées et que les responsabilités en matière de gestion des données sont réparties dans l’ensemble de leur structure. Si vos données Salesforce ne sont pas fiables, votre organisation Salesforce ne sera pas en mesure de vous fournir des informations précises. C’est pourtant bien le but de ce que nous faisons ici, n’est-ce pas ?
Il n’est certes pas facile de collecter et de gérer efficacement des données, mais il s’agit d’un objectif à votre portée et les bénéfices apportés par l’exploitation de données fiables en valent largement la peine. De plus, heureusement pour vous, ce module est précisément consacré aux outils Salesforce dont vous pouvez vous servir pour présenter les résultats de vos efforts. Dans l’unité suivante, nous verrons comment vous pouvez utiliser la fonctionnalité de génération de rapports de NPSP pour rechercher, mettre en forme et personnaliser des rapports afin de répondre aux besoins uniques de votre structure.