Lorsque vous pensez au nettoyage des données, vous pensez sans doute aux données manquantes, aux données contenant des fautes de frappe et des erreurs, ou aux doublons qui peuvent encombrer les engrenages de vos opérations de marketing et de vente.
La normalisation des données est l'une des composantes essentiels du nettoyage des données, puisqu'elle permet de garder une base de données clients propre et organisée. Pourtant, elle est souvent négligée par les entreprises. Dans les faits, la normalisation des données pilote l'ensemble du processus de nettoyage des données. Sans données normalisées, il est très difficile de comprendre véritablement l'ensemble des erreurs associées aux données présentes dans votre base de données clients.
Qu'est-ce que la normalisation des données ?
La normalisation des données consiste à structurer votre base de données client relationnelle pour suivre une série de normes. Cette action permet d'améliorer la précision et l'intégrité de vos données, tout en facilitant la navigation dans votre base de données.
En d'autres termes, la normalisation des données garantit l'uniformité de l'apparence, de la lecture et de l'utilisation de vos données, dans tous les enregistrements de votre base de données clients. Cela passe par la normalisation des formats de champs spécifiques au sein de votre base de données clients.
Une base de données client peut inclure des champs tels que les prénoms, les noms d'entreprise, les adresses, les numéros de téléphone et les intitulés de poste. Il existe de nombreuses façons d'exprimer chacun de ces enregistrements dans un ensemble de données.
Voici quelques exemples :
- Noms : James ou james, James A. ou James, JAMES ou james. Assurez-vous que tous les noms commencent par une majuscule.
- Noms d'entreprises : Acme inc. ou Acme. Déterminez si les termes enregistrés pour l'entreprise tels que « inc », « ltd » ou « LLC » seront inclus dans le nom du champ. Vous serez peut-être amené(e) à supprimer ces éléments pour des raisons d'automatisation du marketing.
- Numéros de téléphone : 1234567890 ou 123-456-7890. Assurez-vous que vos numéros de téléphone sont faciles à lire et compatibles avec les systèmes qui les utilisent, tels que les systèmes de numérotation automatique des services commerciaux. Le format des numéros de téléphone est un élément critique.
- Intitulés de poste : PDG ou Directeur général.
- Adresses : 123 Mulberry St. ou 123 Mulberry Street New York, New York, 10013
Ces exemples standards présentent les types de champs qui doivent être normalisés.
Chaque entreprise possède des critères différents en termes de normalisation de ses données. Les données normalisées sont fondamentales pour les systèmes qui utilisent ces données, y compris les systèmes d'automatisation du marketing, des ventes et du reporting.
Six raisons de normaliser les données client
Passons à la grande question : pourquoi ? Pourquoi devrais-je consacrer tout ce temps et ces efforts à normaliser mes données ? Cela peut vous paraître inutile si vous ne remarquez pas de problème sérieux associés à des champs non standardisés.
En réalité, la plupart des effets négatifs associés à des données de mauvaise qualité passent inaperçus. Certes, faire référence à un prospect en tant que « JAMES » dans un e-mail marketing automatisé peut être embarrassant, mais ce n'est pas non plus la fin du monde.
Vous ignorez les effets cachés engendrés par des données de mauvaise qualité dont on ne parle jamais ou qui ne parviennent jamais jusqu'à la direction. Mais ces effets peuvent nuire aux entreprises qui dépendent du Big Data au fil du temps.
Lorsque vous disposez de données de mauvaise qualité, vos équipes marketing peuvent craindre de personnaliser les données des campagnes marketing. De petites erreurs, telles qu'une mauvaise mise en majuscule des noms, peuvent avoir un impact sur la réputation de votre marque à long terme.
Vos équipes commerciales sont elles aussi concernées. Avec des données de mauvaise qualité ou manquantes, elles ne disposent pas du contexte nécessaire pour répondre directement aux principales préoccupations des prospects et des clients. Cela entraîne directement une baisse des ventes et une analyse de mauvaise qualité.
En outre, les données de mauvaise qualité ont un impact négatif sur la notation des prospects. Cela entrave la capacité des commerciaux à segmenter et catégoriser efficacement les prospects afin qu'ils puissent interagir efficacement avec eux.
Voici cinq des principales raisons pour lesquelles toutes les entreprises devraient normaliser leurs données clients sous une forme appropriée.
1. Identifier les données en double
Grâce aux données normalisées, il est beaucoup plus facile de trouver et de fusionner des enregistrements clients en double. Les enregistrements client en double entravent l'expérience de vos clients à chaque étape de leur parcours, y compris toutes les interactions avec le marketing, les ventes et l'assistance, avant et après la vente. Avec des enregistrements en double, les entreprises ne peuvent jamais être certaines qu'elles travaillent avec des informations complètes.
Au niveau marketing, les enregistrements en double peuvent engendrer l'émission de multiples supports marketing aux prospects. Au niveau commercial, la répartition des données d'un seul client entre deux enregistrements signifie que vos commerciaux peuvent interagir avec des prospects sans disposer des informations appropriées.
2. Améliorer la segmentation marketing
Comment pouvez-vous efficacement segmenter et catégoriser vos clients et prospects pour leur envoyer des messages personnalisés, si vous n'avez aucune confiance dans les données que vous utilisez à cette fin ?
Imaginez que vous êtes une entreprise B2B. Vous souhaitez segmenter vos prospects en fonction de leurs intitulés de poste. Logique, non ? Vous ne voulez pas présenter votre solution à un PDG de la même manière que vous le feriez avec un directeur financier. Leurs besoins et leurs préoccupations sont différents et votre message doit en tenir compte.
Sans base de données normalisée, vous constaterez peut-être que de nombreux prospects qui devraient être segmentés dans la même catégorie ne le sont pas, car leurs intitulés de poste sont très disparates. Pour le segment des PDG, des données non standardisées font ressortir différents segments, tels que :
- PDG
- Directeur général
- Propriétaire
- Fondateur et PDG
- Co-fondateur/PDG
Différents intitulés de postes peuvent être utilisés pour décrire le même segment. Sans normalisation et standardisation, ces prospects peuvent se retrouver dans des catégories différentes, ce qui rend l'analyse difficile.
3. Améliorer la notation et le routage des prospects
La notation des prospects est le processus d'attribution d'une valeur à des prospects ou à des comptes spécifiques dans votre CRM pour vous permettre de hiérarchiser efficacement les meilleures opportunités. Une notation efficace des prospects repose sur des données de haute qualité afin de segmenter activement ces prospects. En utilisant notre exemple précédent, une entreprise B2B peut attribuer des notes aux prospects en utilisant leur intitulé de poste comme variable. Un PDG peut être plus précieux qu'un responsable marketing en tant que prospect, et une note plus élevée permet à vos équipes commerciales de hiérarchiser ces prospects.
Sans données normalisées pour l'intitulé du poste, nombre de vos prospects recevront des notes erronées. Cela s'applique également à l'ensemble des champs utilisés dans le processus de notation des prospects. Un manque de normalisation sur l'ensemble d'une base de données signifie potentiellement que chaque prospect est noté de manière inexacte.
4. Injecter plus de données dans l'automatisation du marketing
Pour que votre équipe marketing améliore toujours plus la personnalisation de vos campagnes marketing, elle doit avoir confiance dans les données qu'elle utilise. Si elle n'est pas en mesure d'inclure des prénoms dans une campagne marketing sans la présence de « JANE », « Jane » ou d'autres erreurs courantes dans les données fournies aux clients, votre équipe préférera sans doute ne pas les utiliser du tout.
L'envoi de messages personnalisés contenant des données de mauvaise qualité et non normalisées fait plus de mal que de bien.
5. Identifier, agréger ou supprimer les données redondantes
Avec des données normalisées, vous serez en mesure d'identifier les données redondantes dans un ensemble de données client, même lorsque ces données redondantes sont hébergées dans plusieurs champs différents. Pour normaliser les données, vous devez vous demander ce que le champ essaie de dire. À quoi ces données font-elles référence ? Une fois compris tout cela, vous pourrez identifier les champs qui ont la même signification et les fusionner pour éviter toute confusion et limiter les coûts. L'agrégation des données est essentielle pour l'analyse.
6. S'assurer que les applications intégrées fonctionnent comme prévu
Avec la normalisation des données, vous avez l'assurance de pouvoir faire fonctionner les applications et les intégrations tierces en toute simplicité. Chaque application dispose de ses propres spécifications concernant la façon dont les données doivent être formatées pour fonctionner avec le programme. Un simple changement de mise en forme peut interrompre une intégration tierce.
Avec les fonctionnalités d'automatisation d'Insycle, vous pouvez vous assurer que vos données sont toujours formatées selon les besoins et que vos intégrations avec des applications tierces ne s'interrompent jamais.
Un outil pour aider à normaliser les données
Insycle est l'outil parfait pour normaliser les données clients. Vous pouvez utiliser les modèles prédéfinis d'Insycle ou personnaliser vos propres modèles pour les processus de données de votre organisation. Insycle facilite l'identification des problèmes de standardisation et la normalisation de vos données.
En outre, lors de votre première inscription à Insycle, vos données client seront analysées et une évaluation de santé sera générée. Cette évaluation de santé comprend plusieurs catégories prédéfinies qui aident les entreprises à suivre un processus de normalisation et de standardisation. L'évaluation de santé fournit des liens pour résoudre directement ces problèmes.
L'évaluation de santé vous permet de créer des modèles personnalisés, afin que les problèmes de normalisation spécifiques à votre entreprise puissent être suivis et résolus au fur et à mesure de leur apparition.
De plus, Insycle facilite la normalisation régulière de vos données. Une fois votre modèle configuré, vous pourrez le programmer pour qu'il s'exécute automatiquement à des intervalles spécifiques.
Par ailleurs, en intégrant Insycle à HubSpot, il peut se connecter directement aux flux de travail, pour permettre une normalisation des données avant même qu'elles n'atteignent votre base de données HubSpot.
Normaliser vos données pour améliorer les opérations
Avec Insycle, vous pouvez normaliser les données dans toutes les catégories pertinentes et configurer ces modèles pour qu'ils s'exécutent automatiquement. Ainsi, vos données clients restent propres, cohérentes et normalisées.
Cependant, Insycle est bien plus qu'un outil de normalisation des données, c'est une plateforme complète de gestion des données clients.
Insycle permet aux équipes opérationnelles de résoudre les problèmes de qualité des données CRM de manière groupée et d'automatiser le processus de maintenance des données. Sans Insycle, le coût des données erronées reste une inconnue majeure pour les responsables marketing et commerciaux, et un obstacle au travail de leurs équipes.
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