Le marketing a besoin de données de qualité pour être axé sur les données - Luttes et solutions

Qualité des données marketing et marketing axé sur les données

Les spécialistes du marketing subissent une pression extrême pour être axés sur les données. Pourtant, vous ne trouverez pas de spécialistes du marketing parler de la mauvaise qualité des données ou remettre en question le manque de gestion et de propriété des données au sein de leurs organisations. Au lieu de cela, ils s'efforcent d'être axés sur les données avec de mauvaises données. Tragique ironie ! 

Pour la plupart des spécialistes du marketing, les problèmes tels que les données incomplètes, les fautes de frappe et les doublons ne sont même pas reconnus comme un problème. Ils passeraient des heures à corriger des erreurs sur Excel, ou ils chercheraient des plugins pour connecter des sources de données et améliorer les flux de travail, mais ils ne sont pas conscients qu'il s'agit de problèmes de qualité des données qui ont un effet d'entraînement sur l'ensemble de l'organisation, entraînant des millions de pertes. argent. 

Comment la qualité des données affecte le processus métier

Aujourd'hui, les spécialistes du marketing sont tellement submergés par les mesures, les tendances, les rapports et les analyses qu'ils n'ont tout simplement pas le temps d'être méticuleux face aux problèmes de qualité des données. Mais c'est le problème. Si les spécialistes du marketing ne disposent pas de données précises pour commencer, comment pourraient-ils créer des campagnes efficaces ? 

J'ai contacté plusieurs spécialistes du marketing lorsque j'ai commencé à écrire cet article. j'ai eu la chance d'avoir Axel Lavergne, Co-fondateur de ReviewFlowz de partager son expérience avec des données de mauvaise qualité. 

Voici ses réponses perspicaces à mes questions. 

  1. Quelles ont été vos difficultés initiales avec la qualité des données lorsque vous avez créé votre produit ? J'étais en train de configurer un moteur de génération d'avis et j'avais besoin de quelques crochets pour envoyer des demandes d'avis à des clients satisfaits à un moment où ils laisseraient probablement un avis positif. 

    Pour ce faire, l'équipe a créé un Net Promoter Score (NPS) enquête qui serait envoyée 30 jours après l'inscription. Chaque fois qu'un client laissait un NPS positif, initialement 9 et 10, puis étendu à 8, 9 et 10, il était invité à laisser un avis et à recevoir une carte-cadeau de 10 $ en retour. Le plus grand défi ici était que le segment NPS était configuré sur la plate-forme d'automatisation du marketing, tandis que les données se trouvaient dans l'outil NPS. Les sources de données déconnectées et les données incohérentes entre les outils sont devenues un goulot d'étranglement qui a nécessité l'utilisation d'outils et de workflows supplémentaires.

    Au fur et à mesure que l'équipe intégrait différents flux logiques et points d'intégration, elle devait s'occuper du maintien de la cohérence avec les données héritées. Le produit évolue, ce qui signifie que les données produit changent constamment, ce qui oblige les entreprises à conserver un schéma de données de reporting cohérent dans le temps.

  2. Quelles mesures avez-vous prises pour résoudre le problème ? Il a fallu beaucoup de travail avec l'équipe des données pour mettre en place une ingénierie de données appropriée autour de l'aspect des intégrations. Cela peut sembler assez basique, mais avec de nombreuses intégrations différentes et de nombreuses mises à jour, y compris des mises à jour affectant le flux d'inscription, nous avons dû créer de nombreux flux logiques différents basés sur des événements, des données statiques, etc.
  3. Votre service marketing a-t-il eu son mot à dire dans la résolution de ces défis ? C'est une chose délicate. Lorsque vous vous adressez à l'équipe des données avec un problème très spécifique, vous pensez peut-être qu'il s'agit d'une solution facile et qu'il ne prend que 1h pour réparer mais cela implique souvent une tonne de changements dont vous n'êtes pas conscient. Dans mon cas spécifique concernant les plugins, la principale source de problèmes était le maintien de données cohérentes avec les données héritées. Les produits évoluent et il est très difficile de conserver un schéma de données de reporting cohérent dans le temps.

    Alors oui, certainement un mot à dire en termes de besoins, mais quand il s'agit de la façon de mettre en œuvre les mises à jour, etc., vous ne pouvez vraiment pas défier une équipe d'ingénierie de données appropriée qui sait qu'elle doit faire face à de nombreux changements pour y arriver, et de « protéger » les données contre de futures mises à jour.

  4. Pourquoi les spécialistes du marketing ne parlent-ils pas gestion des données ou la qualité des données même s'ils essaient d'être axés sur les données ? Je pense que c'est vraiment un cas de ne pas se rendre compte du problème. La plupart des spécialistes du marketing avec qui j'ai parlé sous-estiment largement les défis de la collecte de données et, en gros, examinent les KPI qui existent depuis des années sans jamais les remettre en question. Mais ce que vous appelez une inscription, un prospect ou même un visiteur unique change massivement en fonction de votre configuration de suivi et de votre produit.

    Exemple très basique : vous n'avez pas eu de validation par e-mail et votre équipe produit l'ajoute. Qu'est-ce qu'une inscription alors ? Avant ou après validation ? Je ne commencerai même pas à entrer dans toutes les subtilités du suivi Web.

    Je pense que cela a aussi beaucoup à voir avec l'attribution et la façon dont les équipes marketing sont constituées. La plupart des spécialistes du marketing sont responsables d'un canal ou d'un sous-ensemble de canaux, et lorsque vous additionnez ce que chaque membre d'une équipe attribue à son canal, vous êtes généralement autour de 150 % ou 200 % d'attribution. Cela semble déraisonnable quand vous le dites comme ça, c'est pourquoi personne ne le fait. L'autre aspect est probablement que la collecte de données se résume souvent à des problèmes très techniques, et la plupart des spécialistes du marketing ne les connaissent pas vraiment. En fin de compte, vous ne pouvez pas passer votre temps à réparer les données et à rechercher des informations parfaites au pixel près, car vous ne les obtiendrez tout simplement pas.

  5. Selon vous, quelles mesures pratiques/immédiates les spécialistes du marketing peuvent-ils prendre pour améliorer la qualité de leurs données clients ?Mettez-vous à la place d'un utilisateur et testez chacun de vos entonnoirs. Demandez-vous quel type d'événement ou d'action de conversion vous déclenchez à chaque étape. Vous serez probablement très surpris de ce qui se passe réellement. Comprendre ce que signifie un nombre dans la vie réelle, pour un client, un prospect ou un visiteur, est absolument fondamental pour comprendre vos données.

Le marketing a la compréhension la plus profonde du client mais a du mal à régler ses problèmes de qualité des données

Le marketing est au cœur de toute organisation. C'est le département qui fait connaître le produit. C'est le département qui fait le pont entre le client et l'entreprise. Le ministère qui, très honnêtement, dirige le spectacle.

Pourtant, ce sont aussi eux qui ont le plus de mal à accéder à des données de qualité. Pire encore, comme Axel l'a mentionné, ils ne réalisent probablement même pas ce que signifient des données médiocres et à quoi ils sont confrontés ! Voici quelques statistiques obtenues à partir du rapport DOMO, Le nouveau MO du marketing, pour mettre les choses en perspective :

  • 46 % des spécialistes du marketing affirment que le nombre considérable de canaux et de sources de données a rendu plus difficile la planification à long terme.
  • 30 % des responsables marketing pensent que le CTO et le service informatique devraient assumer la responsabilité de la propriété des données. Les entreprises sont encore en train de déterminer la propriété des données !
  • 17.5 % pensent qu'il y a un manque de systèmes qui rassemblent les données et offrent de la transparence au sein de l'équipe.

Ces chiffres indiquent qu'il est temps que le marketing s'approprie les données et que la génération de la demande soit véritablement axée sur les données.

Que peuvent faire les spécialistes du marketing pour comprendre, identifier et gérer les problèmes de qualité des données ?

Bien que les données soient l'épine dorsale de la prise de décision commerciale, de nombreuses entreprises ont encore du mal à améliorer leur cadre de gestion des données pour résoudre les problèmes de qualité. 

Dans un rapport Marketing Evolution, plus du quart des 82% les entreprises de l'enquête ont été pénalisées par des données de qualité inférieure. Les spécialistes du marketing ne peuvent plus se permettre de balayer sous le tapis les considérations relatives à la qualité des données ni d'ignorer ces défis. Alors, que peuvent vraiment faire les spécialistes du marketing pour relever ces défis ? Voici cinq bonnes pratiques pour commencer.

Meilleure pratique 1 : Commencer à se renseigner sur les problèmes de qualité des données

Un spécialiste du marketing doit être aussi conscient des problèmes de qualité des données que son collègue informatique. Vous devez connaître les problèmes courants attribués aux ensembles de données qui incluent, mais sans s'y limiter :

  • Fautes de frappe, fautes d'orthographe, erreurs de dénomination, erreurs d'enregistrement de données
  • Problèmes avec les conventions de dénomination et le manque de normes telles que les numéros de téléphone sans codes de pays ou utilisant différents formats de date
  • Détails incomplets tels que les adresses e-mail manquantes, les noms de famille ou les informations essentielles requises pour des campagnes efficaces
  • Des informations inexactes telles que des noms incorrects, des numéros incorrects, des e-mails, etc.
  • Des sources de données disparates où vous enregistrez des informations sur le même individu, mais elles sont stockées sur différentes plateformes ou outils vous empêchant d'obtenir une vue consolidée
  • Données en double lorsque ces informations sont accidentellement répétées dans la même source de données ou dans une autre source de données

Voici à quoi ressemblent les données médiocres dans une source de données :

problèmes de données médiocres marketing

Se familiariser avec des termes tels que la qualité des données, la gestion des données et la gouvernance des données peut vous aider à identifier les erreurs dans votre gestion de la relation client (CRM) plate-forme, et par ce tronçon, vous permettant de prendre des mesures au besoin.

Meilleure pratique 2 : priorisez toujours les données de qualité

J'y suis allé, j'ai fait ça. Il est tentant d'ignorer les mauvaises données car si vous deviez vraiment creuser profondément, seulement 20 % de vos données seraient réellement utilisables. Plus que 80% des données est gâché. Privilégiez toujours la qualité à la quantité ! Vous pouvez le faire en optimisant vos méthodes de collecte de données. Par exemple, si vous enregistrez des données à partir d'un formulaire Web, assurez-vous de ne collecter que les données nécessaires et limitez la nécessité pour l'utilisateur de saisir manuellement les informations. Plus une personne doit "taper" des informations, plus elle est susceptible d'envoyer des données incomplètes ou inexactes.

Meilleure pratique 3 : tirer parti de la bonne technologie de qualité des données

Vous n'avez pas à dépenser un million de dollars pour améliorer la qualité de vos données. Il existe des dizaines d'outils et de plates-formes qui peuvent vous aider à organiser vos données sans faire d'histoires. Les choses que ces outils peuvent vous aider incluent :

  • Profilage des données : Vous aide à identifier les différentes erreurs dans votre ensemble de données telles que les champs manquants, les entrées en double, les fautes d'orthographe, etc.
  • Nettoyage des données: Vous aide à nettoyer vos données en permettant une transformation plus rapide de données pauvres en données optimisées.
  • Correspondance des données : Vous aide à faire correspondre des ensembles de données dans différentes sources de données et à lier/fusionner les données de ces sources ensemble. Par exemple, vous pouvez utiliser la correspondance des données pour connecter les sources de données en ligne et hors ligne.

La technologie de qualité des données vous permettra de vous concentrer sur ce qui compte en vous chargeant du travail redondant. Vous n'aurez plus à vous soucier de perdre du temps à corriger vos données sur Excel ou dans le CRM avant de lancer une campagne. Avec l'intégration d'un outil de qualité des données, vous pourrez accéder à des données de qualité avant chaque campagne.

Pratique exemplaire 4 : Impliquer la haute direction 

Les décideurs de votre organisation peuvent ne pas être conscients du problème, ou même s'ils le sont, ils supposent toujours qu'il s'agit d'un problème informatique et non d'un problème de marketing. C'est là que vous devez intervenir pour proposer une solution. Mauvaises données dans le CRM ? Mauvaises données d'enquêtes ? Mauvaises données client ? Tout cela relève du marketing et n'a rien à voir avec les équipes informatiques ! Mais à moins qu'un spécialiste du marketing n'intervienne pour suggérer de résoudre le problème, les organisations peuvent ne rien faire pour résoudre les problèmes de qualité des données. 

Bonne pratique 5 : identifier les problèmes au niveau de la source 

Parfois, les problèmes de données médiocres sont causés par un processus inefficace. Bien que vous puissiez nettoyer les données en surface, à moins que vous n'identifiiez pas la cause première du problème, vous serez confronté aux mêmes problèmes de qualité à répétition. 

Par exemple, si vous collectez des données de prospects à partir d'une page de destination et que vous remarquez que 80 % des données présentent un problème avec les entrées de numéros de téléphone, vous pouvez mettre en œuvre des contrôles de saisie de données (comme placer un champ de code de ville obligatoire) pour vous assurer que vous obtenir des données précises. 

La cause première de la plupart des problèmes de données est relativement simple à résoudre. Vous avez juste besoin de prendre le temps de creuser plus profondément et d'identifier le problème principal et de faire l'effort supplémentaire pour résoudre le problème ! 

Les données sont l'épine dorsale des opérations marketing

Les données sont l'épine dorsale des opérations marketing, mais si ces données ne sont pas exactes, complètes ou fiables, vous perdrez de l'argent à cause d'erreurs coûteuses. La qualité des données ne se limite plus au service informatique. Les spécialistes du marketing sont les propriétaires des données client et doivent donc être en mesure de mettre en œuvre les processus et la technologie appropriés pour atteindre leurs objectifs axés sur les données.

Que pensez-vous?

Ce site utilise Akismet pour réduire les spams. Découvrez comment sont traitées les données de vos commentaires..