Data Quality en B2B : Cleaning et enrichissement de base de données entreprises France et internationale
Données clients, prospects, fournisseurs... Quel que soit son contenu, la valeur d'une base de données réside dans la fiabilité et la fraicheur de la data qu'elle contient. C'est tout l'enjeu de la data Quality en B2B.
"En 2024, 56,2% des directeurs marketing ont déclaré ne pas être satisfaits de la qualité de leur base de données contre 51% en 2023"
Baromètre du Marketing B2B 2024 - CMIT ADELANTO
Qu'est-ce que la Data Quality ?
La Data Quality, c’est la qualité des données. Elle est au cœur de deux démarches clés du data management :
- la mesure de la pertinence des données recueillies ;
- la mise en place d’actions correctives dans le système d’information de l’entreprise.
L’enjeu est de garantir l’uniformité, la cohérence, la complétude, l’actualité, la pertinence et la fiabilité de la data – en somme, son intégrité sur le long terme. Autant de qualités indispensables non seulement pour l’expérience client, mais aussi pour les utilisateurs de ces données au sein de votre entreprise. Et pour cause : la Data Quality les met en confiance, encourage une approche data-centric du business, et favorise l’efficacité stratégique grâce à des décisions appuyées sur des données fiables.
Les avantages d’une bonne gestion de la qualité des données, ou Data Quality Management, sont donc nombreux.
La Data Quality en B2B : pour des stratégies marketing et commerciales data-centric
En B2B, la mise en place d’une stratégie data (pilotage, projet CRM, étude clients…) repose avant tout sur l’exploitabilité des données. Un bon taux de remplissage, leur fraîcheur et leur fiabilité sont des caractéristiques indispensables.
Pourtant, d’après l'enquête de l'Observatoire de la Maturité de la Data des entreprises 2024, l’utilisation de la base de données est source de difficultés pour de nombreux directeurs marketing.
- 51 % déclarent que leur data n’est pas assez qualifiée, dû à des données incomplètes.
- 43 % disent que leur base comporte des données obsolètes.
"88 % des PME-ETI sont convaincues que l'exploitation de leurs données peut améliorer la performance de leur activité.
47% des entreprises souhaitent s’améliorer sur la qualité de la donnée."
Ellisphere a développé une solution de gestion de la Data Quality qui s’appuie sur des algorithmes propriétaires et une base de données exhaustive sur les entreprises françaises. Deux outils clés qui nous permettent de garantir des informations clients et prospects qualifiées et à jour.
Voir notre webinar - La Data Quality en BtoB, reprenons les bases
La Data Quality chez Ellisphere
Témoignage de l'un de nos clients dans le cadre de son projet de Data Quality
Notre client obtient la mise à jour de 95 % de sa base de données en seulement 15 jours !
Découvrez le témoignage de notre client dans notre accompagnement pour son projet de se constituer une base de données propre et enrichie.
Les 3 étapes :
- Le défi de la cartographie
- Le déroulé du projet
- Le résultat
La méthode AQEM d’Ellisphere pour booster votre Data Quality Management
L’approche AQEM (Audit, Qualification, Enrichissement et Monitoring) d’Ellisphere est un bon moyen d’atteindre vos objectifs de Data Quality Assurance.
L’audit de votre base de données, le point de départ
Avant toute opération de traitement de données, il faut savoir sur lesquelles travailler et s'appuyer pour procéder à la requalification. C’est une étape du Data Quality Management, ou gestion de la qualité des données.
La première étape consiste donc en l’analyse des données de votre base française et internationale. Elle englobe trois actions :
- valider les données existantes d’entreprises françaises ou internationales – vérification des SIREN ou SIRET, contrôle de la qualité et de la complétude du fichier, détection des vides, etc. ;
- détecter les doublons – calcul des doublons, identification des non trouvés ;
- mesurer un potentiel de rapprochement – calcul du premier résultat du potentiel de matching en automatique, généralement entre 60 et 90 %, et du potentiel de données assimilables.
La qualification des données sur la base d’un référentiel fiable
Cette étape consiste à retrouver l'identifiant officiel des entreprises. Pour la France, l'identifiant de référence est le siret d'où le nom attribué à cette opération : la siretisation.
Plusieurs méthodes peuvent être employées mais celle privilégiée par Ellisphere, car la plus performante, consiste à passer par un pré-traitement : la RNVP. L'objectif est de retrouver les entreprises grâce à leur adresse. Pour cela, il faut s'assurer que l'adresse soit parfaitement structurée afin que la recherche "matche" le mieux possible. C'est l'opération de RNVP qui va structurer toutes les adresses selon la norme AFNOR NF Z10-011.
Une fois les adresses normalisées, les algorithmes vont aller identifier dans la base de données Ellisphere l'ensemble des entreprises localisées à cette adresse et, par comparaison avec les autres données fournies (nom de l'entreprise, numéro de téléphone, activité ... ), identifieront le candidat le plus à-même de correspondre.
Bon à savoir
L'algorithme est paramétré à chaque demande par notre équipe Data pour assurer le meilleur résultat possible à la siretisation. Il est également possible de recourir à des recherches manuelles pour compléter les résultats.
L’enrichissement des données, pour mieux connaître vos clients
Mieux connaître vos clients vous permet de mieux les satisfaire – c’est le principe au fondement de la fidélisation. Et parce qu’un client est sept fois moins coûteux à fidéliser qu'à conquérir, il permet aussi d’augmenter votre panier moyen.
L’enrichissement de votre base clients est donc primordial.
En passant par la base de données B2B d’Ellisphere, vous serez assuré de disposer des informations indispensables à votre stratégie de rétention des clients.
Elle est en effet alimentée en continu par toutes les sources d'informations légales françaises, par de nombreux partenaires et par des équipes internes spécialisées :
- Une équipe d'analystes financiers en contact permanent avec les entreprises
- Des spécialistes des liens capitalistiques qui exploitent toutes nos sources pour détecter les relations entre entreprises
- Des data scientists pour apporter plus de pertinence à nos informations
Le monitoring, pour garantir la qualité de la donnée
Votre base est à présent nettoyée et enrichie. Pour préserver la qualité de la donnée, nous préconisons la mise en place d'une surveillance data. Elle se décline sous deux formes :
- une mise à jour à l'événement – c’est l’actualisation complète ou partielle des données dès qu'un mouvement concernant une entreprise est détecté ;
- une régénération complète – donc le remplacement à intervalles réguliers de toute la base de données.
En complément, vous pouvez mettre en place des alertes data pour rester informé des événements forts survenus au sein des entreprises du fichier. Quelques exemples :
- Alerte Procédures collectives : redressement ou liquidation judiciaire, procédure de sauvegarde ...
- Alerte Dirigeants : modifications du board de l'entreprise, nouveaux mandats
- Alerte Publications : nouveaux comptes publiés, annonces légales, fusion-acquisition, articles de presse ..
Les grandes étapes du Data Cleaning Ellisphere
Le Data Cleaning, ou nettoyage des données, est une étape essentielle dans le processus de gouvernance des données, et plus précisément de gestion de la qualité des données. Cette opération englobe un ensemble de pratiques visant à assurer la précision, la cohérence et la fiabilité des informations contenues dans vos fichiers clients, prospects ou fournisseurs.
Compte tenu de son importance, le Data Cleaning intervient après la collecte initiale des données, et avant toute opération d’analyse, de mise à jour ou d’utilisation.
Valable sur les entreprises françaises et étrangères
La gouvernance des données au service de la Data Quality
La gouvernance des données est cruciale pour répondre à ces enjeux. Ce levier stratégique consiste à mettre en place une politique complète pour encadrer les actions relatives à la collecte, l’alimentation et l’exploitation de la data au sein de votre entreprise.
Plus précisément, il s’agit :
- d’établir des normes de collecte et de gestion pour assurer la fiabilité des données ;
- d’aligner le data management avec les objectifs opérationnels et décisionnels de l’entreprise ;
- de veiller à ce que les données répondent aux normes métier ;
- d’attribuer des responsabilités claires en interne ;
- de surveiller, identifier et gérer proactivement les risques liés à la Data Quality (ou qualité des données) ;
- d’encourager l'évaluation régulière, la mise à jour et l’amélioration continue des processus.
Vos questions fréquentes sur la Data Quality
Quels sont les enjeux du Data Quality Management pour les entreprises ?
La Data Quality est un pilier essentiel de l’activité des entreprises. Et pour cause, elle affecte directement la qualité de leurs prises de décision. Des données fiables permettent d’optimiser les processus opérationnels et favorisent l’activité marketing et commerciale en général, grâce à : une réduction des coûts liés aux erreurs dans la base de données ; la préservation de la réputation de la marque ; la facilitation de l’innovation et de la prise de décisions stratégiques ; le renforcement de la confiance des parties prenantes (clients, partenaires ou investisseurs).
Pourquoi passer par la RNVP pour qualifier les fichiers ?
Les entreprises diffusent aujourd’hui de nouvelles typologies de données (emails, coordonnées GPS, etc.). Pourtant, le SIRET – qui identifie les établissements d’une entreprise – reste exclusivement associé à une adresse. L’adresse reste donc la donnée la plus fiable pour retrouver un établissement. Elle permet aussi d’accéder à d’autres informations comme le nom de l’entreprise, ses coordonnées ou encore le nom du dirigeant.
Est-il possible de qualifier les fichiers liés à des entreprises étrangères ?
C’est possible avec les outils proposés par Ellisphere, car ceux-ci disposent d'une base de données internationale. Le rapprochement de fichiers d’entreprises étrangères est donc possible. Par contre, les méthodes employées ne sont pas les mêmes que celles utilisées pour la France. En outre, les identifiants, le niveau d’information et d’autres éléments varient d’un pays et d’une zone à l’autre.
Références clients
La Data Quality chez Ellisphere en quelques chiffres sur 2023
Les équipes Data Quality Ellisphere a traité par la RNVP plus de 3 millions de lignes de données françaises et étrangères
Taux de rapprochement moyen
70 à 80
%
Taux moyen d'établissements inactifs dans un fichier confié
25
%
Taux moyen de SIRET faux dans un fichier confié
75
%
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