Enrichissement des données
Optimisez la valeur de vos données clients à l'aide de données de première et tierce partie
L'enrichissement des données vous permet d'actualiser vos données, de créer des profils clients plus précis et d'exploiter de meilleures possibilités d'analyse et de visualisation. L'enrichissement des données sert également à l'assurance de la qualité.
Pourquoi enrichir les données ?
Lors de l'enrichissement des données, les données clients et de prospects sont complétées par des informations supplémentaires provenant de sources internes et externes. Il ne s'agit pas d'une fin en soi, mais d'une valeur ajoutée et d'un nouvel éclairage sur vos clients et prospects. En effet, ce n'est souvent qu'après avoir été enrichies que les données révèlent tout leur potentiel. De simples informations deviennent alors des connaissances précieuses. L'enrichissement des données permet en outre d'effectuer des analyses approfondies et de visualiser les données, d'affiner les profils clients, de cibler les stratégies marketing et de prendre des décisions fondées sur des données, par exemple :
- Vous souhaitez analyser les données relatives à votre portefeuille, par exemple en termes de pouvoir d'achat et de potentiel de chiffre d'affaires.
- Vous souhaitez en savoir plus sur les conditions de vie et les habitudes de vos clients et prospects.
- Vous souhaitez agréger vos données de manière pertinente et les préparer pour la constitution de ménages.
- Vous souhaitez définir vos groupes cibles avec encore plus de précision et les aborder de manière plus ciblée pour vos prochaines campagnes marketing.
- Vous souhaitez créer une base décisionnelle pour le développement futur de votre entreprise, par exemple pour déterminer le meilleur emplacement pour ouvrir une nouvelle succursale.
Data Enrichment vs Data Enhancement
Juste un jeu de mots ?
Dans le quotidien de la gestion des données, les termes anglais « Data Enrichment » et « Data Enhancement » apparaissent souvent en rapport avec l'enrichissement des données. Tous deux font essentiellement référence à l'enrichissement des données, c'est-à-dire aux mesures visant à améliorer ou à compléter les données existantes afin de générer une valeur ajoutée. Il existe toutefois des nuances qui sont particulièrement importantes dans le domaine professionnel, notamment dans l'automatisation du marketing, l'analyse des données, les systèmes CRM ou la gouvernance des données.
Data Enrichment : accent mis sur l'ajout de contenu
Dans le domaine de l'enrichissement des données, le « data enrichment » désigne l'augmentation du volume d'informations. Les ensembles de données existants sont enrichis d'attributs supplémentaires ou de sources externes. L'objectif est d'obtenir davantage d'informations sur des entités existantes telles que des personnes ou des entreprises. Un ensemble de données sur un client ou un prospect est ainsi complété par des caractéristiques sociodémographiques, des coordonnées géographiques ou des données sur le comportement d'achat.
Data Enhancement : accent mis sur l'amélioration qualitative
Le terme « Data Enhancement » désigne non seulement l'enrichissement pur et simple des données, mais aussi leur amélioration, c'est-à-dire, leur correction et normalisation, y compris leur nettoyage. L'objectif déclaré est d'améliorer la qualité et l'utilisabilité des données. Un ensemble de données erroné ou incomplet est nettoyé, uniformisé (par exemple, l'orthographe), mis à jour avec les informations actuelles et, dans le meilleur des cas, enrichi.
Géocodage – enrichissement ciblé des données avec une valeur ajoutée géographique
Le géocodage est une forme d'enrichissement contextuel des données qui consiste à ajouter des informations spatiales supplémentaires à des données d'adresse existantes. Cela ouvre la voie à des applications totalement nouvelles :
- Analyses de localisation : d'où viennent mes clients ? À quel endroit est-il intéressant d'ouvrir une succursale ?
- Optimisation des itinéraires et logistique : quels sont les itinéraires de livraison les plus efficaces ?
- Ciblage marketing : quels groupes cibles vivent dans quel environnement ?
- Évaluation des risques : dans quelle région les risques d'inondation ou de fraude sont-ils plus élevés, par exemple ?
- Visualisation sur des cartes : les points de données peuvent être représentés et analysés en temps réel sur des cartes.
L'enrichissement des données nécessite des données propres, ce qui est garantit par le nettoyage des données. Il supprime les doublons, corrige les erreurs, uniformise les formats, complète les valeurs manquantes, vérifie le contenu par rapport à des références, normalise les entrées et documente toutes les étapes. Il en résulte une base de données fiable pour l'enrichissement, l'analyse et les processus automatisés. L'ordre crée la confiance et facilite l'utilisation.
Quelques faits concernant l'enrichissement des données
- « Adresse » devient « Insight » : une simple adresse postale peut devenir la base d'un marketing ciblé ou d'analyses de localisation et d'évaluations du pouvoir d'achat ou du milieu social.
- Concrète plutôt qu'anonyme : l'enrichissement continu des données crée la base d'expériences individuelles qui enthousiasment vraiment les clients.
- L'externe rencontre l'interne : l'enrichissement des données combine vos propres données avec des sources externes, de préférence des caractéristiques sociodémographiques ou des données économiques.
- Une valeur ajoutée au lieu d'un surcroît de travail : les processus automatisés d'enrichissement des données fournissent des informations nouvelles, sans aucune maintenance manuelle et avec une évolutivité maximale.
- Le contexte fait la différence : un seul point de données est souvent peu significatif, mais des informations supplémentaires appropriées apportent une réelle valeur ajoutée. Les analyses et les conclusions sont désormais basées sur des données.
- Gouvernance et enrichissement des données : l'enrichissement des données doit faire partie d'une stratégie globale en matière de données, qui inclut le contrôle, la documentation et la surveillance.
Quelles données peuvent être utilisées pour l'enrichissement des données ?
L'enrichissement des données clients et de prospects n'est pas un concept rigide, mais extrêmement polyvalent. En principe, presque tous les types de données peuvent être enrichis, à condition qu'il existe des informations supplémentaires pertinentes et appropriées. Qu'il s'agisse de clients ou de prospects et de leur localisation et des processus liés, chaque type de données peut être rendu plus intelligent. Le contexte est toujours déterminant : quels sont vos objectifs avec ces données ?
Les données des clients et des prospects constituent un classique de l'enrichissement des données. Les compléments typiques peuvent être, par exemple, des caractéristiques sociodémographiques, mais aussi des données comportementales et des informations sur les intérêts ou les affinités. Les données enrichies servent notamment à améliorer le ciblage, à personnaliser l'approche et à mieux segmenter.
Pour la distribution, la gestion des risques et les réseaux de partenaires, les données relatives aux entreprises peuvent être enrichies, par exemple avec des classifications sectorielles telles que les codes NACE (Nomenclature des Activités dans la Communauté Européenne). Cela inclut également les informations sur la solvabilité ou les habitudes de paiement, ainsi que les structures de participation ou les liens entre les groupes. Ainsi complétées, les données peuvent être utilisées, par exemple, pour la notation des prospects, la gestion des prospects, l'évaluation des risques et les analyses de marché.
Les adresses ou coordonnées peuvent être enrichies, par exemple, avec des données sur les zones de chalandise et les infrastructures. Des informations issues du micro-recensement, des données économiques et de la localisation des sites concurrents sont également disponibles. Cela est intéressant pour la logistique, l'expansion et l'analyse de sites. Les données complétées servent à optimiser les chaînes d'approvisionnement, à choisir les sites et à planifier les groupes cibles et le potentiel.
Pour améliorer la planification, les prévisions et les analyses contextuelles, les données relatives aux clients et aux prospects peuvent également être enrichies avec des informations telles que les jours fériés, les périodes de vacances et les données météorologiques. Les tendances du marché et du secteur, les saisonnalités et les évolutions historiques peuvent également être prises en compte. Ces données sont particulièrement intéressantes pour le reporting, les prévisions et la planification saisonnière.
Les quatre niveaux de qualité des données
Nous vous présentons quatre étapes à respecter dans la qualité des données pour qu'elles deviennent un véritable atout pour votre entreprise. Le meilleur pour vos données.
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Avantages de l'enrichissement des données
Dans le monde actuel axé sur les données, les ensembles de données brutes, même optimisés en termes de qualité, ne suffisent souvent pas. Ils ne fournissent qu'une partie de la réalité, incomplète, isolée et parfois difficile à interpréter. L'enrichissement des données transforme ces données brutes en informations précieuses. Les avantages sont multiples :
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