La précision des données est un facteur critique pour relever le défi de la personnalisation. Des erreurs de saisie, une classification incorrecte des produits ou encore des adresses email invalides se traduiront, tôt ou tard, par une expérience client frustrante et une baisse progressive de la performance commerciale.
Dans cet article, Data Enso explore trois cas concrets qui illustrent comment les problèmes de Data Quality peuvent affecter l’expérience client.
#1 Des dysfonctionnements gênants dans la personnalisation
Problème :
Un magasin de vêtement qui dispose de plusieurs points de vente physique et d’une boutique en ligne, mise largement sur la personnalisation pour fidéliser ses clients. Mais en l’absence d’une politique rigoureuse de Data Quality Management, il se voit exposé à un problème récurrent : ses clients reçoivent parfois des emails promotionnels avec des fautes de frappe dans leur prénom, voire avec un prénom qui n’est pas le leur. Cette situation génère de la confusion chez le client, qui se sent moins valorisé. Résultat des clients qui ouvrent moins les communications et, in fine, une image de marque dégradée, avec un impact direct sur la performance commerciale.
Causes possibles :
Erreur de saisie des données lors de la création du compte client ou de l’inscription à la newsletter et absence de vérification en temps réel pour détecter et corriger ces erreurs avant leur enregistrement dans la base de données.
Cette situation peut également survenir en cas de mauvaise gestion des données lors de la fusion de bases client, par exemple lors de l’acquisition d’une autre entreprise ou de la consolidation de plusieurs systèmes de gestion des données client.
Solutions :
Mettre en place des mécanismes de validation des données à chaque étape du processus de collecte des informations client, qu’il s’agisse de la création du compte client, de l’inscription à la newsletter, etc. Pour traiter la base de données existante, l’entreprise peut lancer un nettoyage de sa base et prévoir des mises à jour régulières pour éliminer les erreurs, les incohérences et les doublons.
#2 Recommandations de produits : l’art de se tirer une balle dans le pied
Problème :
Une enseigne d’équipement de sport, qui opère également en omnicanal, exploite les données de ses clients pour personnaliser ses recommandations de produits. Cependant les clients reçoivent des recommandations qui ne correspondent pas à leurs préférences et/ou qui n’ont aucun sens avec leur historique d’achat. Par exemple, un client qui vient d’acheter des chaussures de randonnée reçoit des recommandations… pour des accessoires de golf ! Cette situation déroute les clients et entraîne une baisse de l’engagement, diminuant ainsi les opportunités de vente.
A noter : 54 % des e-commerçants expliquent que les recommandations de produits sont « le principal moteur » de la valeur moyenne de la commande (ou ticket moyen).
Causes possibles :
Mauvaise classification des produits dans la base de données, mauvaise association des produits avec les profils des clients, données incorrectes, incomplètes ou obsolètes concernant les préférences ou l’historique d’achat des clients, doublons dans la base de données.
Solutions :
Déployer une stratégie de gestion de la qualité des données à 360°.
- Catégoriser chaque produit en utilisant des attributs clairs et précis comme la taille, la couleur, le style, etc.
- Enregistrer et stocker les préférences des clients et leur historique d’achat dans un format structuré et (surtout) exploitable
- Identifier et supprimer les doublons, les incohérences et les erreurs dans la base de données
- Utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données clients et générer des recommandations de produits personnalisées
- Effectuer des contrôles réguliers de la base de données pour vérifier l’intégrité et l’exactitude des informations stockées
- Implémenter un processus de validation des données lors de la collecte d’informations sur les clients et les produits pour détecter et corriger les erreurs en temps réel.
#3 Un programme de fidélité… qui devient un programme de frustration
Problème :
Une chaîne de restauration nationale a mis en place un programme de fidélité élaboré qui attribue des points aux clients à chaque achat. Ces points peuvent être échangés contre des réductions et des offres spéciales transmises aux clients via des communications électroniques automatisées.
Cependant, l’entreprise fait face à des problèmes de non-réception de ces communications en raison d’adresses email invalides dans sa base de données. Une analyse des données a révélé qu’un pourcentage important d’adresses email contenait des erreurs de saisie qui les rendaient non opérationnelles. En conséquence, certains clients fidèles, comme M. Martin, qui avait accumulé suffisamment de points pour un repas gratuit et quelques goodies, n’ont pas reçu d’email de notification avec le bon de réduction. Ce défaut de communication a un impact négatif sur la satisfaction des clients dans un secteur d’activité où le bouche-à -oreille est très important.
Causes possibles :
Erreurs de saisie lors de l’inscription au programme de fidélité, absence de mécanismes de validation pour identifier et corriger les erreurs de données au moment de la saisie, mauvaise gestion des données lors de la mise à jour des informations des clients, etc.
Solutions :
- Intégrer des fonctions de validation des données de contact dans le processus d’inscription et de mise à jour des informations des clients pour détecter et corriger les erreurs de saisie en temps réel
- Effectuer des audits réguliers de la qualité des données dans la base de données du programme de fidélité
- Encourager les clients à vérifier et à mettre à jour leurs informations de contact en proposant des incitations, par exemple des points bonus dans le programme de fidélité
- En cas de dysfonctionnement, offrir une compensation pour maintenir la satisfaction du client et la confiance envers le programme de fidélité.
Data Enso : pour que la Data joue son rôle de catalyseur de l’expérience client
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