Voici plusieurs pistes pour identifier les principaux obstacles à l’élaboration d’une vue unifiée des clients :
Données fragmentées, un frein fréquent à la vue unifiée du client
Un problème récurrent tient à la fragmentation des données client. En cause : les systèmes en silos entre outils, dont le CRM, le système derrière un portail client et d’autres solutions internes. À noter, les migrations de systèmes informatiques au sein de l’entreprise, par exemple dans une configuration de réseau d’agences, démultiplient la présence de doublons en base. Il en résulte un accès à des données partielles, en doublons et peu exploitables.
Le manque de qualité et d’uniformisation des données client est aussi source de fragmentation. Ce problème apparaît par exemple au niveau des services client qui « héritent » de plusieurs fiches pour un même client, créées à différents points de contact. Si le client a créé son compte en ligne, puis appelé le service client et envoyé un mail, le système peut traiter chaque cas comme s’il s’agissait d’un client différent à cause de la proximité des saisies – un nom saisi d’abord en entier, puis avec une initiale ou une coquille, par exemple.
Sans solution de Data Quality offrant une aide à la saisie et capable de recouper ces informations, impossible d’obtenir une vue unifiée du client. Ce qui ouvre la porte à des confusions telles que prendre un client fidèle pour un nouveau venu ou lui proposer un produit qu’il a déjà acheté.
Centraliser les données client ne suffit pas
Établir un RCU (référentiel client unique) permet de centraliser les données client et d’interconnecter les différentes data sources et leurs systèmes d’exploitation. Le RCU permet ainsi de tirer un meilleur profit de l’écosystème applicatif.
Toutefois, même le meilleur RCU ne pourra pas livrer une vue unifiée du client s’il contient des doublons, voire des triplons pour un client donné, notamment issus d’un parcours omnicanal. Il faut donc pousser la démarche plus loin et faire du RCU un véritable Golden Record, autrement dit le référentiel des données client qui offre la seule « source de vérité » (single source of truth) des profils des clients. Ce qui implique des données client exhaustives, exactes, consolidées.
Une solution de Data Quality s’impose alors en renfort du RCU pour repérer les doublons et fusionner les informations d’un même client. Les meilleures solutions vont au-delà d’une correspondance exacte et floue des données. Elles permettent d’appliquer des processus de déduplication paramétrables et exécutables à la demande ou en traitement batch, de fusionner les données en tenant compte d’une valeur de tolérance basée sur la proximité des enregistrements avant exécution. Le must : la vérification de préexistence d’un client dans le système avant toute création d’une nouvelle fiche. Il est alors possible de repérer les enregistrements les plus proches de la saisie pour les vérifier, et d’éviter ainsi que les utilisateurs internes tels que service client, CRM, marketing créent involontairement des fiches client en double.
Pas de vue unifiée du client qui vaille sans Data Quality !
Pour offrir une vue unifiée du client, les données doivent répondre aux critères de la Data Quality. Elles doivent ainsi être complètes, validées, précises, cohérentes, disponibles et à jour. Et l’enjeu est d’autant plus conséquent que la non-qualité des données client se propage dans les solutions du système d’information !
Aussi, en parallèle des opérations de dédoublonnage et de fusion des informations client, il est primordial de mettre et maintenir en qualité les données en base, comme les flux entrants. D’une part, nettoyer les données existantes permet d’appliquer les règles d’unification sur des données fiables et vérifiées. Emails et numéros de téléphone valides et joignables, adresses postales exactes et à jour, nom bien orthographié en une seule version sont autant de caractéristiques dont ne peut se passer un processus d’unification. D’autre part, les flux entrants doivent être vérifiés pour ne pas polluer la base, ce qui repose sur l’aide à la saisie, remède efficace contre les erreurs et les approximations, et sur le contrôle en temps réel de l’exactitude des enregistrements.
La Data Quality offre donc une réponse exhaustive pour lever les freins à une vue 360 degrés des clients. Elle peut se concentrer en une seule solution, à condition que celle-ci soit suffisamment puissante et complète pour couvrir la mise en qualité des données tant en base qu’en temps réel à la saisie, ainsi que le dédoublonnage et la fusion selon des paramètres avancés de toutes les informations client.
