Les données sont aujourd’hui à la base de la plupart des stratégies marketing.

Et de leur qualité dépend grandement la réussite de vos campagnes, comme nous l’apprend une infographie réalisée par Connext Digital.

Afin de vous aider à soigner votre data, nous avons résumé pour vous ses principaux les enseignements.

Les conséquence d’une mauvaise “data”

Avant de passer au nettoyage de vos données, il est important de comprendre l’impact qu’une “data” de mauvaise qualité peut avoir sur votre entreprise.

1) Des campagnes marketing inefficaces

Si vos messages marketing n’atteignent pas la bonne cible à cause de coordonnées erronées, vos campagnes sont vouées à tomber à l’eau.

2) Une satisfaction client en baisse

Si vos clients ne reçoivent pas les informations dont ils ont besoin (ou, au contraire, reçoivent des messages qu’ils ne désirent pas), leur fidélité et leur satisfaction risque de dégringoler.

3) Une image de marque menacée

La qualité de vos données a aussi une influence certaine sur la réputation de votre entreprise  : la qualité et la pertinence des messages envoyés à vos clients joue énormément sur votre image.

4) Une génération de leads moins  performante

Des données “propres” et actualisées sont la garantie d’une lead generation efficace  : elles vous éviteront de perdre prématurément des prospects.

5) Des décisions irréfléchies

Des données complètes et précises sont à la base d’une prise de décision réfléchie.

6) Des opportunités manquées

Une data de mauvaise qualité implique, en somme, de nombreuses opportunités manquées.

Comment nettoyer vos données  ?

L’infographie nous livre ensuite quelques bonnes pratiques pour nettoyer ses données.

1) Identifier et supprimer les doublons

Les doublons font partie des symptômes les plus courants d’une mauvaise base de données  : vous devez à tout prix les détecter et vous en débarrasser pour obtenir une data saine.

2) Supprimer les contacts inactifs

Si des contacts dans votre base de données sont complètement inactifs, mieux vaut ne pas gaspiller votre temps et vos ressources eux.

3) Effectuer régulièrement des audits

Pour détecter les problèmes, encore faut-il analyser régulièrement vos données avec une nonne méthodologie. Cette dernière s’améliorera avec le temps et l’expérience et les audits seront de plus en plus efficaces.

4) Automatisez ces tâches

L’identification des données erronnées et leur traitement peuvent être largement automatisés pour plus d’efficacité. Ile xiste par exemple de très bons outils pour nettoyer votre mailing list.

Pour en savoir plus, voici l’infographie complète  :