LES DONNÉES CLIENTS, CAPITAL LE PLUS PRÉCIEUX DE L’ENTREPRISE
La valeur d’une entreprise se mesure par le Chiffre d’affaires qu’elle réalise et surtout par la rentabilité qu’elle dégage. Mais si on ne se focalise que sur ces indicateurs financiers on passe à côté de l’essentiel… LE CLIENT
En effet, pas de client alors pas de business et donc pas de chiffre d’affaires !
Tout repose donc sur lui et sur ce que vous savez de lui, car les informations clients vous permettent de mieux le connaître et surtout de communiquer afin de proposer vos offres et ainsi assurer vos objectifs de chiffre d’affaires.
En clair, si vous devez évaluer les performances d’une entreprise, en plus de regarder les indicateurs financiers, analysez les données clients, leur qualité, leur évolution…
LE TRAITEMENT DES DONNÉES AU CŒUR DES ENJEUX
Le problème de la donnée client, c’est la maîtrise de sa qualité. Et en règle générale, les entreprises s’y attèlent en mettant en place tout un tas de processus pour remplir 3 objectifs bien spécifiques.
« Une question amène une seule réponse »
Autrement dit, si je requête Jérôme Durand dans la base client, ce dernier doit être unique. Si ce n’est pas le cas, cela ne veut pas forcément dire qu’il y a doublon… il faut juste s’assurer que les deux homonymes sont des personnes distinctes et prendre la bonne décision : éliminer le doublon et fusionner les informations ou garder les deux individus. Ça a l’air simple à dire mais quand on manque de données pour valider ou invalider un doublon, c’est plus compliqué…
« Une question amène une réponse en cohérence avec la définition qu’elle renseigne »
Par exemple, si je cible des femmes dans ma base clients et que, parmi les réponses j’ai un certain Jérôme Durand, on peut alors dire que le résultat est incohérent ! Encore une fois, ce cas peut paraître simple à traiter mais quand on se trouve face à un prénom mixte comme Dominique et qu’on n’a pas la civilité, c’est plus compliqué…
« Une question amène une réponse exacte dans son contexte »
Il s’agit de s’assurer que l’information fournie par le client ou par un autre biais est tout simplement exacte au moment où je fais la requête. Si par exemple je cible tous mes clients habitant en appartement et que je trouve Didier Lopes, comment je m’assure que cette information est vraie ? C’était peut-être le cas il y a 5 ans, quand il s’est inscrit la première fois, mais aujourd’hui habite-t-il toujours en appartement ? pas sûr…
Ce troisième objectif de qualité est bien plus compliqué à réaliser que les deux autres. La première raison, c’est qu’on ne maîtrise pas la véracité des informations fournies par le client ; comment savoir que l’âge fourni est exact ? La deuxième raison c’est la dimension temps et les moments de vies associés qui viennent altérer l’exactitude de la donnée (déménagement, mariage, décès…).
Vous l’aurez compris, il est très difficile d’assurer la qualité de la donnée de façon pérenne, surtout avec la quantité de données qu’on collecte au quotidien !
DES SOLUTIONS EXISTENT DEPUIS LONGTEMPS
Bien évidemment les experts en Data Qality n’ont pas attendu pour solutionner le problème…
En effet, depuis de nombreuses années, et j’en suis moi-même témoin, les annonceurs et les éditeurs de logiciels utilisent des outils et font appel à des référentiels externes qui permettent de normaliser les adresses, d’identifier les doublons voire de corriger des données inexactes et ce, de façon régulière et automatisée.
Vous pouvez par exemple mettre à jour les adresses de déménagés grâce aux référentiels de La Poste, idéal pour garder le contact avec vos clients. Vous pouvez également faire appel à des prestataires comme Edgewhere pour identifier les décédés ou enrichir en date de naissance, idéal pour valider ou invalider un doublon. Vous pouvez même enrichir en données de contact, l’email par exemple, via des mégabases comme celle de Data Company !
Bref, des solutions existent pour assurer l’unicité, la cohérence et l’exactitude de vos données clients dans la durée. Mais depuis quelques années un évènement est venu perturber ce petit monde…
LA SÉCURITÉ DES DONNÉES, UNE OBLIGATION INCONTOURNABLE
Loin de moi l’idée qu’avant l’arrivée du RGPD (mai 2018) le traitement des données était freestyle !! Non, mais il y a tout de même un avant et un après RGPD ! Et tous les acteurs du marché, que ce soit annonceurs ou prestataires, conviendront qu’il a fallu revoir de nombreux processus pour respecter le nouveau règlement.
Justement, l’un des points les plus problématiques est la sécurité des données. En effet, les entreprises ont pour obligation de mettre en place les mesures de sécurité permettant d’assurer une sécurisation maximale de l’intégrité des données personnelles stockées dans leur système d’information. Point très important dans la mesure où c’est l’entreprise qui est responsable en cas de fuite de données personnelles. Ce qui pose la question cruciale suivante…
COMMENT SORTIR MES DONNÉES EN TOUTE SÉCURITÉ ?
La première idée serait tout simplement d’éviter le problème en réalisant soi-même les traitements en interne. Il suffit de se doter de logiciels pour normaliser les données et identifier les doublons. On peut même s’appuyer sur de l’open data pour mettre à jour certaines informations comme le fichier des décédés par exemple.
Toutefois, tôt ou tard il sera nécessaire de confronter vos données avec des référentiels du marché pour aller plus loin dans les traitements (mise à jour des déménagés, enrichissement emails…)
Pour cela il va falloir employer les mesures de sécurité exigées par la CNIL : cryptage des données, pseudonymisation / anonymisation. Des algorithmes reconnus et sûr sont justement préconisés tels que le SHA-256, SHA-512 ou SHA-3 alors que le MD5 longtemps utilisé par le passé ne répond plus aux exigences RGPD.
Concrètement, ça veut dire qu’à chaque fois que vous devez faire un traitement ou un enrichissement via un ou plusieurs prestataires, vous devrez le faire via une communication chiffrée de bout en bout.
Bon à savoir avant de vous lancer...
Lorsque l’on confie ses données à un spécialiste en data Quality, il y a de fortes chances qu’il sous traite une partie du traitement ou de l’enrichissement à d’autres partenaires. En effet, comment peut-on afficher des mégabases de plus de 30 millions d’individus sans qu’il n’y ait mutualisation de données ? Pour proposer de tels volumes les fournisseurs font évidemment appel à des éditeurs partenaires.
Etant responsable de traitement, vous devrez donc demander à votre prestataire (sous-traitant) la liste de sous-traitants impliqués dans l’opération et devez également donner votre autorisation au prestataire (art. 28 du RGPD). Cela veut dire également que, dans la plupart des cas, votre fichier va passer « entre les mains » de chaque sous-traitant !
Dit ainsi ça peut paraître angoissant mais vous n’avez pas le choix ! Si vous voulez du volume pour mener vos opérations de traitement vous devrez faire appel à de nombreux éditeurs de data et le meilleur raccourci, ce sont les propriétaires de mégabases de données.
Pour être tranquille vous devrez donc vous assurer que chaque échange entre prestataire et sous-traitant se fait de la façon la plus sécurisée possible, c’est-à-dire que chaque maillon de la chaîne devra chiffrer les données de bout en bout.
Vous pouvez également vous tourner vers les mégabases totalement chiffrées, elles n’ont pas de données en clair en leur possession, ce qui diminue grandement les risques ! Ainsi vous ne sortez aucunes donnés en clair de votre base puisqu’elles partent déjà cryptées de chez vous. C’est un peu comme si vous ne sortiez aucunes données ! Idéal pour traiter des données sensibles (banque, assurances, santé…)
Pour résumer, traiter les données clients est un enjeu vital pour le business d’une entreprise mais c’est aussi un sujet sensible qu’il faut travailler avec beaucoup d’attention et de précaution.
Et si on prenait le temps d’échanger un peu plus sur le sujet ? Je serai ravi de vous aider dans votre projet Data Quality ou de répondre à l’une de vos problématiques.
2 Responses
Excellent article. La data Quality… une grande oubliée.
Merci Nathalie