DQM : gérer la qualité des données clients en omnicanal
La gestion de qualité de la donnée client (data quality management ou DQM) est le nerf de la guerre pour les retailers. Elle nécessite un outil de gouvernance à long terme, crucial pour mettre en place un référentiel client unique (RCU) contribuant à l’efficacité des opérations omnicanales.
COD4IS collabore avec Capency, acteur de la retail tech sur les projets de data quality management de ses clients.
Le DQM au service de l’expérience client et de l’efficacité en magasin
En magasin
Le DQM facilite les tâches des vendeurs :
autocomplétion lors de la saisie des données ;
vérification syntaxique de certains types de données ;
contrôle de la cohérence des informations ;
« 80 % et 77 % » C’est le gain de temps de saisie d’une adresse postale et d’un email grâce aux solutions de DQM
Source : Capency
Pour les clients, la saisie de leurs données est plus rigoureuse, moins longue et moins fastidieuse, et pour les vendeurs, des données client fiables sont un gage d’efficacité et de confiance. C’est ce que CoD4IS a mis en place avec Capency pour une marque de maroquinerie.
Efficacité des campagnes marketing et réduction de leurs coûts grâce à une donnée client de qualité
L’entretien de ses données client garantit aussi :
Optimisation des taux de délivrabilité (email et sms) ;
Réduction des hardbounces et amélioration de la réputation de vos IP ;
Baisse des retours colis et des NPAI / PND ;
Augmentation des données exploitables et préservation de la santé de vos bases de données.
« 10 % des clients ne pourront pas être recontactés après leur passage en caisse à cause de données erronées »
Source : Capency
L’expérience client en ligne s’améliore avec l’autocomplétion et les messages en temps réel qui permettent de guider l’internaute au fur et à mesure du remplissage des champs. Le contrôle et la vérification des données permettent aux enseignes de le contacter suite à son inscription et d’entretenir une relation pérenne.
Comment entretenir la qualité de ses données client ?
La donnée peut être traitée à titre préventif ou curatif.
Traitement préventif : modules d’autocomplétion et de contrôle des données avant leur entrée en base (adresses postales, emails, téléphones, etc.) sur 240 pays
Traitement curatif : normalisation et traitement des données présentes en base, élimination et fusion des doublons.
Vos données client ont besoin d’un coup de jeune et d’être entretenues pour révéler tout leur potentiel ?
