Ce que nous observons sur les bases que nous traitons : délivrabilité, doublons, adresses postales, données d’entreprise. Des repères utilisables, pas de théorie.
Vérifier un numéro de téléphone : les trois contrôles qui comptent, la différence entre un numéro valide et un numéro actif, et où placer le contrôle.
Fiabiliser ses données clients : audit de l'existant, nettoyage, enrichissement, puis contrôles automatisés à la saisie. La méthode complète par Data Enso.
Achat de fichiers, location, scraping : ce que le RGPD autorise, ce qu'il encadre, et la zone grise qui subsiste sur la donnée professionnelle en B2B.
Le principe d'exactitude du RGPD, bien moins commenté que le consentement, et le rôle que joue la validation des données à la saisie pour le respecter.
Pourquoi un CRM se remplit de doublons, ce qu'ils coûtent réellement en temps commercial et en décisions, et la méthode en cinq temps pour y remédier.
Cas client e-commerce : comment un défaut de qualité des données a fait grimper les retours produits et les remboursements, et ce qui a permis de le corriger.
Validation des adresses postales : ce qu'elle vérifie exactement, ses cinq effets sur la livraison et la satisfaction client, et le moment où la poser.
Trois situations concrètes où un défaut de qualité des données dégrade directement l'expérience client, de la personnalisation au programme de fidélité.
Qualification d'une base de données : les six étapes, de l'identification des données utiles à leur mise à jour, et pourquoi elle ne se fait jamais une fois.
Exactitude, minimisation, portabilité : trois principes du RGPD que les outils de data quality management aident à tenir, sans chantier de conformité séparé.
Vérification des données de contact : son effet sur le ROI de la prospection commerciale, illustré par un cas concret e-commerce, et où placer le contrôle.
NPAI en marketing direct : ce que coûtent 10 % d'adresses fausses, pourquoi le mailing reste rentable, et comment normaliser les adresses avant l'envoi.
Valider les adresses e-mail à la saisie et par lot : ce que contrôle chaque couche, pourquoi la délivrabilité se joue dans la base, et par où commencer.
Vérification des e-mails : ce qu'elle contrôle réellement et ses sept effets mesurables sur la délivrabilité, les coûts d'envoi et la performance commerciale.
Sunset policy : pourquoi retirer les abonnés durablement inactifs, comment les identifier, et comment tenter de les réengager avant de les sortir de la liste.
Smart Data : définition, différence avec le big data, enjeux réels, et les quatre étapes pour passer du volume de données à la donnée réellement utile.
Single Customer View : définition, conditions de réussite, cas d'usage, et pourquoi la qualité des données en est le vrai prérequis, bien avant l'outil.
Hard bounce : définition, différence avec le soft bounce, seuil d'alerte, effet sur la réputation du domaine expéditeur et moyens de le faire baisser.
Garbage In, Garbage Out : origine de l'expression, et ce qu'elle implique pour toute décision fondée sur des données, aussi rigoureux soit le raisonnement.
Data management, data governance, data monitoring : trois notions souvent confondues, ce qui les distingue en pratique, et comment elles s'articulent.
Commande, expédition, livraison : les points où une donnée fausse coûte le plus cher en e-commerce, et pourquoi on la corrige dès le formulaire de commande.
Validation des e-mails : les cinq erreurs les plus fréquentes dans les formulaires, de la double saisie à la validation du navigateur, et ce qu'elles coûtent.
Enrichissement de données : ce qu'il apporte à la connaissance client, dans quel ordre l'engager après le nettoyage, et les limites à instruire au départ.
Vérification téléphonique : définition, ce que contrôlent les algorithmes du plan de numérotation au type de ligne, et l'effet sur le taux d'injoignabilité.
Obsolescence des données : définition, rythme de dégradation annuel, pourquoi elle est plus dangereuse qu'une donnée manquante, et comment la traiter.
Merge et purge : définition, différence avec la déduplication simple, règle de survivance à écrire champ par champ, et moments où la fonction s'impose.
Validation d'adresse e-mail : les trois niveaux de contrôle, à la saisie ou par lot, ce que le service garantit vraiment, et surtout ce qu'il ne garantit pas.
E-mail jetable : définition, d'où viennent ces adresses dans une base issue de l'inbound, le risque réel pour la réputation du domaine, et comment les écarter.
Déduplication de données : définition, pourquoi les doublons sont si fréquents, ce qu'ils coûtent vraiment, et pourquoi le traitement manuel finit par échouer.
Data profiling : définition, ce qu'il mesure champ par champ, à quel moment du projet il intervient, et pourquoi il vaut d'être rejoué après traitement.
Enrichissement de données : définition, données concernées en B2B, limites réglementaires à instruire, et pourquoi il vient toujours après le nettoyage.
Data cleaning : définition, les quatre familles de défauts qu'il corrige, sa différence avec la transformation des données, et comment en mesurer l'effet.
Base de données de contact : définition, pourquoi elle se dégrade même sans y toucher, défauts les plus fréquents et moyens de la protéger dans la durée.
Traitement batch : définition, quand le préférer au contrôle à la saisie, et quels traitements de qualité de données se prêtent le mieux au travail par lots.
Vérification postale, ou address sanitizing : définition, différence avec le nettoyage d'adresse, mode back-end, et effet sur les plis non distribués.
Campagnes SMS : cinq règles qui font la différence, à commencer par la fiabilité des numéros, puis la valeur du message et les appels à l'action mobiles.