Qui aurait imaginé que les centres commerciaux emblématiques et les grandes surfaces d'antan disparaîtraient peu à peu ? Et pourtant, il y a près de vingt ans, nous avons assisté au début de l'apocalypse du commerce de détail, avec la fermeture de milliers de magasins et des dépôts de bilan.

Mais tout n'est pas si noir. Les détaillants avisés se sont adaptés à l'évolution de la demande, en s'appuyant fortement sur les données pour prendre des décisions dans tous les domaines, qu'il s'agisse des produits à stocker, des personnes à cibler pour leur prochaine campagne de marketing ou de la personnalisation de l'expérience des clients, en magasin comme en ligne.

Et ils prospèrent aujourd'hui. Pourquoi ? Parce qu'ils ont fait des données sur les clients un avantage concurrentiel et qu'ils sont passés des magasins physiques à l'univers numérique du commerce électronique.

Les détaillants qui réussissent sont ceux qui ont donné la priorité à des données clients fiables. Ces données enrichies et précises leur permettent d'avoir une vision claire et à 360° de leurs clients, ce qui favorise l'efficacité du marketing et la croissance de l'entreprise.

Si vous ne pouvez pas faire confiance à vos données, vous risquez plus que vous ne le pensez : perte de revenus, mauvaises expériences clients, inefficacité, etc. Nous présentons les cinq principaux coûts cachés liés à de mauvaises données clients et expliquons comment les éviter.

Qu'est-ce qu'une mauvaise information client et quelles en sont les causes ?

La définition la plus simple des mauvaises données clients est celle de données inexactes, incohérentes ou incomplètes, qui ne reflètent pas correctement vos clients.

Et comme les données de mauvaise qualité ne sont pas fiables, elles peuvent avoir de graves conséquences sur votre entreprise, comme par exemple

• ralentir l'efficacité opérationnelle
• Accroître les risques de non-conformité
• Éroder la confiance des clients, ce qui peut entraîner une baisse des revenus
• Perturber les efforts de personnalisation
• Créer une expérience client négative

Les données clients de mauvaise qualité ne sont pas le fruit du hasard : des données dupliquées ou incomplètes, l'absence d'une gouvernance claire ou une mauvaise hygiène des données sont autant de facteurs qui peuvent contribuer à la mauvaise qualité des données.

Examinons les principaux facteurs qui contribuent à l'inexactitude ou à l'incomplétude des données clients.

Silos de données

Qu'il s'agisse de votre plateforme de gestion de la relation client (CRM), de votre système de point de vente (POS), de votre plateforme d'automatisation du marketing ou de votre outil de service client, les données clients sont généralement stockées dans d'innombrables systèmes déconnectés les uns des autres au sein de votre entreprise.

Lorsque ces systèmes stockent des informations incohérentes ou contradictoires et que les données vivent dans des systèmes cloisonnés, il est pratiquement impossible de construire une vue unifiée et à 360° de vos clients - ce qui conduit directement à des données clients de mauvaise qualité et à des opportunités manquées.

Saisie manuelle des données, source d'erreurs

Les processus manuels sont intrinsèquement sujets à l'erreur humaine. Un représentant du service clientèle qui met à jour l'adresse d'un client peut mal orthographier le nom de la rue. Ou bien un client pressé peut soumettre des informations pleines de fautes de frappe - cela arrive.

Mais lorsque vos données comportent des erreurs, des informations manquantes ou des champs incorrects et qu'elles ne sont pas toutes présentées dans le même format, il est probable que vous obteniez des données inexactes et peu fiables sur vos clients.

Des données clients de mauvaise qualité et obsolètes

Les clients déménagent. Les numéros de téléphone changent. Les préférences sont mises à jour. Les données clients sont en constante évolution, mais elles sont rarement mises à jour en temps réel.

En l'absence de mises à jour régulières, vous n'avez d'autre choix que de vous appuyer sur des informations obsolètes et des données incohérentes, ce qui crée des données de mauvaise qualité et peut conduire à une mauvaise expérience client ou, pire encore, à une rupture de confiance.

Manque de normalisation

S'il peut sembler anodin d'utiliser "123 Main St." plutôt que "123 Main Street", cela peut avoir de graves conséquences sur la collecte et la gouvernance des données. En l'absence de formats standard et de règles de validation, les données sont brouillées et il est plus difficile de les utiliser efficacement et de rester en conformité.

Lorsque les données ne sont pas normalisées, vous obtenez :

• Des données incohérentes qui conduisent à une mauvaise prise de décision
• Des incohérences dans les données qui créent des erreurs et réduisent la fiabilité des données
• Une non-standardisation qui peut avoir un impact sur votre conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée.
• Perte de temps à corriger les erreurs au lieu d'exploiter ces données pour obtenir des informations cruciales sur les clients.

Faible gouvernance des données

Lorsqu'il n'y a pas de propriétaires ou de processus clairs pour gérer les données - par exemple en déterminant qui est responsable de leur mise à jour et de leur exactitude - les choses peuvent rapidement s'envenimer.

Les erreurs passent inaperçues, les différentes équipes créent leur propre version de la vérité et personne ne sait à quelles données se fier ni d'où elles proviennent, ce qui réduit considérablement la fiabilité des données.

C'est là qu'intervient la gouvernance des données. Elle fixe les règles, définit les responsabilités et crée des processus reproductibles qui permettent à vos données clients d'être propres, cohérentes et réellement fiables dans tous les systèmes.

Les 5 coûts cachés d'une mauvaise qualité des données clients

Pourquoi la mauvaise qualité des données est-elle importante ? Parce qu'il existe une montagne de coûts cachés qui peuvent non seulement avoir un impact sur votre résultat net, mais aussi éroder la confiance de vos clients, votre réputation et bien plus encore.

Si certains effets sont évidents - comme les amendes pour mauvaise manipulation d'informations sensibles ou la non-conformité aux normes de confidentialité telles que le GDPR - d'autres sont beaucoup plus difficiles à prévoir. Comme détruire la confiance des clients ou alimenter les modèles d'IA et d'analyse prédictive avec de mauvaises données pour travailler. Vos données sont-elles vraiment prêtes pour l'IA ?

Les opérations inefficaces, les atteintes à la réputation, les mauvaises expériences clients et les opportunités de revenus perdues peuvent sembler être le résultat d'une mauvaise gestion ou d'une économie morose. Mais en réalité, les données non fiables sont probablement les véritables coupables.

Voici quelques coûts cachés liés à de mauvaises données clients que les entreprises de vente au détail devraient connaître.

1. Perte de revenus

Vous comptez sur des données clients fiables et précises pour stimuler la croissance. Lorsque vous pouvez faire confiance à vos données, vous pouvez créer des campagnes de marketing basées sur les données afin d'aider votre entreprise à atteindre ses objectifs.

Mais qu'en est-il lorsque les données sont mauvaises?

Gartner a constaté que les organisations estiment que la mauvaise qualité des données est responsable d'une perte moyenne de 15 millions de dollars par an, ce qui sape la confiance et la valeur commerciale des données. Ted Friedman, vice-président et analyste chez Gartner, explique :

"La mauvaise qualité des données est un facteur majeur de la crise de confiance dans l'information et de la valeur commerciale, ce qui a un impact négatif sur les performances financières".

C'est dire si la situation est délicate.

Et si vous pouviez exploiter des données clients fiables ?

Supposons que vous soyez un détaillant qui a vendu des chaussures de ski l'hiver dernier. Grâce à des données précises sur les clients, vous pouvez anticiper leurs besoins et leur envoyer des offres personnalisées, comme une veste de ski, avant leur prochain voyage.

Vous pouvez même regrouper des articles connexes (bonnets, gants, bâtons de ski) pour offrir une valeur ajoutée. Et vous pouvez le faire parce que vous connaissez vos clients comme étant plus qu'un simple fichier dans votre CRM.

Mais avec des données clients de mauvaise qualité, cette possibilité passe à travers les mailles du filet. Et les occasions manquées de ce type ne vous coûtent pas seulement une vente - elles limitent les possibilités de vente croisée et diminuent votre potentiel de revenus à long terme.

2. Inefficacités opérationnelles

Depuis l'introduction de l'intelligence artificielle (IA) moderne, les entreprises du monde entier se concentrent encore plus sur l'efficacité.

Mais lorsque vous commencez avec des données clients de mauvaise qualité, l'efficacité opérationnelle quotidienne se dégrade. Les employés perdent du temps à saisir ou à corriger manuellement des données inexactes. Ils demandent sans cesse les mêmes détails aux clients, ce qui entraîne une mauvaise expérience client, ou perdent du temps à rechercher les données manquantes.

Ces inefficacités s'accumulent rapidement et vous coûtent du temps et de l' argent. Ainsi, au lieu de servir les clients et de stimuler les ventes, vos employés sont coincés à nettoyer des données désordonnées causées par des données clients erronées.

Le pire, c'est qu'il s'agit d'une dépense évitable. Il s'agit d'une dépense évitable qui vous coûte cher et qui nuit à votre productivité.

3. Amendes réglementaires et risques potentiels

Lorsque les clients vous soumettent des données, ils vous font confiance pour assurer la sécurité et la confidentialité de leurs données. Outre le fait de répondre à leurs attentes en matière de confidentialité, vous devez protéger les informations personnelles identifiables (IPI) des clients en vertu de lois telles que la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) ou le règlement général sur la protection des données (GDPR).

Mais si vous ne disposez pas de processus solides pour le stockage et l'utilisation des données, vous risquez des amendes substantielles, des pénalités et des poursuites potentielles en cas de violation. Les conséquences non financières, telles que le non-respect des réglementations, sont peut-être tout aussi graves, car elles peuvent éroder la confiance des clients.

De mauvaises données peuvent être à l'origine de vos problèmes de conformité. Des données clients obsolètes, incomplètes ou incohérentes dans différents systèmes rendent presque impossible le respect des demandes de protection de la vie privée telles que la suppression des données ou l'accès aux données.

Vous risquez la non-conformité sans même vous en rendre compte - non pas parce que vous ne respectez pas les règles, mais parce que vos systèmes ne peuvent pas le faire. Les données clients erronées deviennent une menace silencieuse intégrée à vos processus quotidiens, qui peut entraîner de graves problèmes de conformité, de confidentialité et de sécurité.

4. Atteinte à la réputation de votre marque

Imaginez que vous appeliez le service clientèle lorsque vous recevez un colis auquel il manque des articles. Le représentant vous demande ce que vous avez commandé, votre adresse, la date à laquelle vous avez commandé les articles et toute une liste de questions auxquelles il devrait avoir les réponses.

Ce n'est pas l'expérience transparente et personnalisée que vous espériez, grâce à de mauvaises données sur les clients. Et lorsque la personnalisation permet d'augmenter le chiffre d'affaires de 5 à 25 %, il est essentiel de disposer de données fiables.

L'étude de McKinsey & Company montre que 72 % des acheteurs s'attendent à ce que les entreprises auxquelles ils s'adressent connaissent leurs centres d'intérêt et les reconnaissent en tant qu'individus*.

*Rapport McKinsey Next in Personalization 2021

Lorsque vous ne disposez pas des données clients dont vous avez besoin pour créer des interactions clients exceptionnelles, vous paraissez mal organisé et non professionnel, mais surtout, vous diminuez la fidélité, la satisfaction et la rétention de vos clients.

5. Des données inefficaces et imprécises pour l'IA

Moteur d'efficacité pour l'analyse des données et la création de rapports, l'IA est devenue un outil incontournable pour les détaillants. Mais il y a un hic : Il faut introduire de bonnes données pour obtenir des résultats de qualité.

Êtes-vous un détaillant qui utilise des outils d'analyse prédictive alimentés par l'IA ? Si vous saisissez de mauvaises données, voici les coûts cachés auxquels vous pouvez vous attendre :

• Des données peu fiables. Lorsque vous saisissez de mauvaises données, vous obtenez des informations inadéquates ou inexactes qui peuvent conduire à des prédictions peu fiables avec des implications financières importantes.
• Amplification des erreurs. L'utilisation de données clients de mauvaise qualité à des fins d'analyse ne fait qu'accroître les erreurs et les propager dans les systèmes - au lieu de prendre des décisions éclairées, vous utilisez des données erronées pour prendre, à votre insu, de mauvaises décisions.
• Baisse de la productivité. Des informations inexactes provenant d'analyses prédictives qui ont utilisé des données de mauvaise qualité réduisent la productivité, car il faut les vérifier et les valider avant de les utiliser. Au mieux, cela diminue la confiance. Au pire ? Cela peut conduire à de mauvaises décisions.

Morale de l'histoire ? Si vous introduisez des données erronées, vous obtiendrez des données, des informations et des analyses erronées.

Comment éviter les pièges des données clients erronées

Les données clients erronées peuvent faire des ravages dans le commerce de détail, qu'il s'agisse de pertes financières, d'amendes pour violation de la confidentialité des données ou de perte de confiance de la part des clients. Mais ne vous inquiétez pas : en affinant vos processus et en tirant parti de la technologie, vous pouvez éviter les écueils et faire en sorte que tout se passe bien.

Établir des processus de validation des données

Vous voulez vous assurer que vous n'utilisez que des données clients de qualité ? Validez-les dès qu'elles entrent dans votre système. À l'aide d'outils spécialisés, vous pouvez vérifier les détails essentiels, tels que les adresses, les numéros de téléphone et les courriels, en temps réel. Le MDM vous permet de vérifier ces données avant de créer une entrée en double.

Supposons qu'un client communique son adresse au point de vente de l'un de vos points de vente. Un outil de validation vérifie que les informations sont correctement formatées, y compris l'orthographe et le code postal complet.

La détection immédiate de ces erreurs permet de conserver des enregistrements précis et d'éviter tout problème de qualité des données.

Intégrer la plateforme Stibo Systems

Il y a de fortes chances que les données de vos clients se trouvent dans plusieurs systèmes, comme une plateforme CRM ou un outil de marketing par e-mail.

Lorsqu'elles sont réparties entre tous ces systèmes, vous obtenez des données dupliquées ou incomplètes, voire des données qui contredisent celles d'un autre système.

Notre Customer Experience Data Cloud peut vous aider à éviter les résultats négatifs en matière de données en veillant à ce que chaque système soit synchronisé avec les enregistrements de données clients les plus récents et les plus cohérents. Comment ?

Grâce à un cadre d'intégration ouvert qui vous permet de connecter vos systèmes. Les solutions MDM de Stibo Systems utilisent ce cadre ouvert afin que vous puissiez faire circuler des données clients propres et fiables de notre plateforme vers toutes les vôtres.

Avec un cadre d'intégration ouvert qui vous permet de connecter vos systèmes. Les solutions MDM de Stibo Systems utilisent ce cadre ouvert pour que vous puissiez faire circuler des données clients propres et fiables de notre plateforme à toutes les vôtres.

Cette cohérence crée une vue unifiée du client, réduit les erreurs et permet à vos équipes d'offrir une meilleure expérience client.

Enrichir les données clients

Imaginez vos clients comme un puzzle géant. Vous avez peut-être quelques pièces, voire la plupart, mais vous ne pouvez pas obtenir une image complète tant que vous n'avez pas trouvé les pièces manquantes.

C'est là que l'enrichissement des données entre en jeu. Les outils d'enrichissement des données agissent comme ces pièces de puzzle manquantes, en fournissant des données clients inestimables - comme les habitudes d'achat ou des données démographiques plus approfondies - afin que vous puissiez prendre de meilleures décisions, basées sur des données.

L'enrichissement des données (qui s'appuie parfois sur des archives publiques) améliore votre ensemble de données pour vous permettre d'obtenir une image complète de vos clients et de créer des campagnes de marketing plus ciblées et plus efficaces.

Créer des cadres de gouvernance des données

La différence entre les détaillants qui disposent de données fiables et ceux qui ont de mauvaises données sur les clients ? La gouvernance des données. Elle fournit des orientations claires pour la collecte, le stockage et la sécurisation des données.

L'élaboration et la mise en œuvre d'un cadre solide de gouvernance des données demandent du temps et des efforts, mais c'est l'un des meilleurs moyens de lutter contre les problèmes de qualité des données clients.

La gouvernance des données attribue également à une personne la responsabilité de protéger les données et d'en maintenir l'exactitude. Des pratiques de gouvernance solides réduisent les risques de sécurité, vous permettent de rester en conformité avec les réglementations et améliorent la qualité globale des données.

Exploiter les solutions de gestion automatisée des données

La gestion des données clients n'est pas une mince affaire - vous pouvez la rendre plus facile à gérer grâce à l'automatisation. Elle vous permet de rationaliser la gestion des données et de réduire le travail manuel afin que votre équipe puisse se concentrer sur les autres priorités de l'entreprise.

La gestion automatisée des données prend en charge

• la déduplication
• Nettoyage des données
• les mises à jour en temps réel
• le stockage des données.

Non seulement l'automatisation redonne du temps à vos employés, mais elle améliore également la qualité et la cohérence des données, garantissant ainsi leur mise à jour.

Combattre les mauvaises données clients avec Stibo Systems

Le commerce de détail est plein d'opportunités - et de défis. Vos clients exigent des expériences personnalisées. Ils s'attendent à ce que les descriptions de produits en ligne correspondent à ce qu'ils voient en magasin. Lorsque vous les appelez, ils s'attendent à ce que vous connaissiez leur nom. Ils supposent que vous expédierez leurs articles à la bonne adresse.

Mais rien de tout cela n'est possible avec des données clients peu fiables. Vous voulez être compétitif sur le plan de l'expérience client ? Vous devez l'être sur les données clients.

Créez une vue à 360° de vos clients grâce à des données fiables et cohérentes, afin d'exécuter des campagnes de marketing hyper-personnalisées et d'offrir aux clients d'aujourd'hui les expériences qu'ils attendent de vous.

Le Customer Data Experience Cloud de Stibo Systems empêche les données de mauvaise qualité, agissant comme votre première ligne de défense contre les données incomplètes et inexactes qui entraveraient la croissance de votre entreprise.