Les données sont collectées et traitées par différents systèmes ; les CRM et les applications financières, les centres d'appels, les fournisseurs de données externes et bien d'autres. Chaque source de données possède un format unique, ce qui signifie que les données clients sont stockées différemment selon le système, et sont probablement exportées de diverses manières également. La validité syntaxique et sémantique des sources de données varie considérablement, de sorte qu'un individu particulier stocké sur plusieurs systèmes peut ne pas être reconnu de l'un à l'autre. Outre ce problème d'incohérence, les données peuvent être incomplètes, inexactes ou tout simplement obsolètes. 

La piètre qualité des données entraîne d'innombrables problèmes qui nuisent continuellement à vos communications omnicanales. Prenez les exemples suivants :

  • Un champ d'adresse standard dans le CRM limite le nombre de caractères, de sorte que le service client saisit fréquemment tout ou partie de l'adresse dans le champ Autre. Il en résulte que 22 % des courriers sont retournés au motif que l'adresse est manquante ou incomplète.
  • Clara Dupont a utilisé plusieurs adresses e-mail avec un fournisseur particulier ; une qui comporte son nom complet, claradupont@, une autre avec seulement son nom de famille, dupont@, et enfin l'adresse e-mail qu'elle partage avec son conjoint, claraetjulien@. Résultat, elle a reçu trois fois la même offre promotionnelle. Si l'on part du principe qu'elle n'est pas la seule cliente à posséder plusieurs adresses e-mail, on peut en déduire que la portée réelle de cette campagne de marketing a été beaucoup plus faible que prévu.
  • Les prospects d'une entreprise reçoivent une offre promotionnelle pour une assurance voyage. Comme les dates de transaction n'ont pas été enregistrées dans le système marketing, le message est également envoyé aux clients qui ont récemment payé le prix fort pour la même assurance. Ce n'est pas exactement ce que l'on pourrait qualifier d'expérience client optimale.

En théorie, tous ces problèmes disparaîtraient si vous disposiez d'une équipe d'employés formés à la reconnaissance de formes, à l'analyse de contexte et à d'autres compétences d'interprétation linguistique. Ils reconnaîtraient qu'Antoine & Pierre Blanc Transport SARL, 7 rue du pont, Lyon et A. Blanc & Fils, Logistiques, rue du pont, Lyon sont la même entité. Pourtant, vos systèmes les considèrent comme deux enregistrements complètement différents. 

Heureusement, il existe des logiciels intelligents, capables de traiter le langage naturel et de garantir à vos données une qualité irréprochable. Comme ils simulent le raisonnement humain, ils savent que le prénom Elizabeth est généralement féminin et ils corrigeront M. Elizabeth Martin en conséquence.

En règle générale, un logiciel intelligent de qualité des données vous permettra d'effectuer les activités suivantes :

• Validation

• Élimination des doublons 

• Nettoyage

• Normalisation 

• Utilisation des majuscules

• Enrichissement 

Les données sont à la fois complexes et volatiles ; elles sont collectées rapidement et peuvent devenir obsolètes tout aussi vite. Par exemple, comme les gens déménagent, une partie des adresses enregistrées est toujours obsolète. Même si l'adresse est exacte, le format peut être incorrect, par exemple un nom dont la lettre initiale n'est pas en majuscule. Et, comme dans l'exemple mentionné en début d'article, il est probable que les clients soient enregistrés plus d'une fois dans la base de données. Vous comprenez donc pourquoi il est important de revoir constamment l'état de vos données si vous souhaitez bâtir une stratégie omnicanale solide.

Ce ne sont que quelques exemples pour illustrer l'influence de la qualité des données sur la qualité de vos communications omnicanales. 

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