Nettoyage de printemps : le guide pour nettoyer sa base de données

Ça y est, nous arrivons (enfin) au printemps et nous avons hâte que le soleil pointe le bout de son nez. Qui dit printemps, dit grand nettoyage. Et non, cela ne s’applique pas qu’à notre armoire. Il est également important, de temps à autre, de faire un nettoyage de sa base de données. Entre les mauvaises informations, celles qui ne sont plus d’actualités et les prospects qui datent d’il y a 10 ans… Il y a du travail !

#1 Pourquoi nettoyer sa base de données

Mais au fait, pourquoi nettoyer sa base de données ? Après tout, mes équipes arrivent à travailler et je n’ai pas de temps à consacrer à des tâches de ce type. Si vous ne nettoyez pas régulièrement votre base de données, sa qualité va très rapidement se dégrader. Les données deviennent très rapidement obsolètes aujourd’hui. Et soyons honnête, il est impossible d’espérer des bons résultats si vos données ne sont pas de bonne qualité. Les actions marketing et commerciales qui en découleront ne seront pas à la hauteur et le retour sur investissement inexistant.

Voici ce qui peut arriver au cours des années :

Les doublons

Les doublons sont très fréquents dans une base de données. Pour rappel, les doublons sont définis comme une entreprise ou un contact qui se trouve plusieurs fois dans la base. Il y a différentes explications à la présence de doublons :

Un achat d’une base de données extérieure : il peut arriver d’acheter des bases de données extérieures pour lancer des actions commerciales ou marketing. Ce n’est pas quelque chose que l’on recommande, mais il peut arriver que nous n’ayons pas le choix. Lorsque l’on procède de cette façon, il peut y avoir certaines informations sont déjà en notre possession. Toutefois, il est très difficile de dédoublonner car les syntaxes, orthographes ou données sont souvent différentes.
Des ajouts automatiques : lorsque nous avons un CRM, il est courant d’avoir des sources automatiques qui viennent se déverser dans l’outil (formulaires présents sur notre site internet, liaison avec un outil spécialisé, liaison avec des sites tels que Corporama ou autres). Encore une fois, si les informations ne sont pas similaires à celles qui sont déjà présentes dans notre base, des doublons peuvent se créer.

Des erreurs humaines : oui, l’erreur humaine existe. Lorsque l’on rempli le CRM, il est possible que nous ajoutons des données déjà présentes mais d’une différente façon (syntaxe, libellé…).

Les données erronées / incomplètes

Certaines données peuvent être erronées : mauvaise orthographe, email invalide, faute de frappe… Toutes les informations peuvent être concernées. Quant aux données incomplètes, il n’est pas rare que les utilisateurs remplissent uniquement les informations obligatoires ou nécessaires. Les autres informations passent souvent au second plan (par manque de temps, souvent!), elles ont pourtant une grande importance pour lancer des actions ciblées (emailing, prospection téléphonique ou autres!).

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Les données obsolètes

Malheureusement, les informations deviennent très vite obsolètes. Ce qui était vrai hier ne l’est plus forcément aujourd’hui. Les salariés changent d’entreprise, changent de numéro de téléphone, ont d’ autres besoins / projets. Et souvent, nous avons connaissance de ces changements (pas tous certes mais si nous faisons attention, nous avons beaucoup d’indices). Par exemple, une réponse automatique à un email en disant « Je ne travaille plus chez la société X » ou une publication sur Linkedin..

Toutefois, souvent par manque de temps, nous ne reprenons pas ces données là dans la base. Il en résulte donc des informations obsolètes qui ne sont pas à jour et qui détériorent la qualité.

Les données non standardisées

Les données non standardisées sont très présentes, que ce soit dans des fichiers Excel ou dans un logiciel CRM. Chaque personne a sa propre façon de remplir les informations. Certains vont mettre « FR », d’autres vont mettre « France ». Ou encore, certains vont renseigner « Mr » et d’autres « Monsieur ». Il en va de même pour renseigner les fonctions. Autrement dit, on se retrouve avec beaucoup d’informations (qui sont « bonnes » car elles sont justes) mais qui sont quasi inexploitables. Effectivement, il est compliqué de créer des segments sur certains critères quand ces derniers n’ont pas la même appellation !

#2 Comment nettoyer sa base de données ?

Il y a plusieurs façons de nettoyer sa base de données, tout dépend du logiciel que vous avez. La première chose que nous vous conseillons, c’est de sauvegarder votre base avant de faire toutes les modifications. Ne sait-on jamais ce qui peut se passer ! Ensuite, il va falloir y consacrer un peu de temps et impliquer plusieurs personnes de votre équipe.

Etape n°1 : définir du timing

Il est préférable de prévoir le nettoyage de sa base de données à une période plutôt creuse de son activité. Sinon le risque est de commencer puis de ne jamais finir par manque de temps.

Etape n°2 : Définir des personnes en charge du nettoyage

Comme pour tous les projets, il vous faudra nommer un chef de projet. Ce ne sera pas forcément le seul à nettoyer mais c’est celui qui prendra les décisions et attribuera les tâches à chacun.

Etape n°3 : re définissez les champs indispensables

Votre base de données n’est pas un fourre-tout où l’on met toutes les données que l’on trouve. Et non, nous ne créons pas de catégories « poubelles » dans laquelle nous pouvons mettre tout ce que l’on souhaite. L’idée ici est de faire un audit de votre base actuelle :

Prenez au hasard quelques fiches entreprises : regardez comment elles sont structurées, quelles données sont présentes, quelles informations sont manquantes…. Faites de même pour vos contacts.
Ensuite, il faut définir les informations superflues qui ne vous sont pas utiles et ceux, au contraire celles qui sont indispensables.

Etape n°4 : normez les champs

Les champs que vous avez décidé de conserver, il faut désormais les normer. Prenons l’exemple du champ « fonction ». Certains utilisateurs peuvent mettre différentes dénominations pour la même fonction. Par exemple « Dir co », « Directeur Commercial », « Directeur ».. Il est après difficile de sortir des listes pour prévoir des actions sur tous les directeurs.

Pensez également à des champs de type liste. Ces champs permettent de normer les données et permettent aux utilisateurs de ne pas devoir taper les intitulés.

Etape n°5 : corrigez les mauvaises informations

A ce stade, il est nécessaire de corriger toutes vos données obsolètes et / ou erronées. Pour cela, votre meilleure arme, c’est vos commerciaux ! C’est eux qui sont en première ligne et qui connaissent mieux vos clients et vos prospects. Ils pourront alors facilement détecter les mauvaises informations. De l’autre côté, selon votre logiciel CRM, certaines données vont remonter fausses en automatique (par exemple, les emails invalides).

Etape n°6 : supprimez les doublons

Ces fameux doublons… Tout le monde en a dans sa base de données et c’est assez difficile de s’en débarrasser pour de bon. Pourtant, ils viennent vraiment polluer la qualité des informations et on peut, passer à côté de données importantes à cause de cela.

En fonction de l’outil que vous avez, il y aura, normalement, une fonctionnalité pour détecter et supprimer les doublons. Par exemple, chez Koban, nous nous basons sur l’adresse email pour les détecter. A vous de vous rapprocher de votre éditeur pour savoir comment faire.

Etape n°7 : supprimer les fiches inutiles

Enfin, dernière étape mais non des moindres : supprimer toutes les fiches inutiles ! Vous savez, ce suspect que nous avons eu au téléphone il y a 12 ans et depuis plus rien. Ce sont souvent des fiches qui viennent polluer votre base de données et vous empêchent d’avoir des réelles statistiques sur la taille de votre base.

Nous allons faire un petit test. Prenez votre base de données et regardez le nombre de prospects que vous avez. Ensuite, posez-vous la question. Ai-je vraiment autant de prospects dans ma base ? C’est-à-dire des contacts avec qui je suis en contact et avec qui, je peux potentiellement faire du busines en cours ?

La petite astuce : si vous ne souhaitez pas supprimer des fiches (ce qui peut s’entendre pour garder un historique), n’hésitez pas à créer une nouvelle catégorie que vous appelez par exemple « Prospects sans suite »? Vous y rangerez tous les prospects pour lesquels le projet n’a pas été concluant ! Cela permettra de faire un premier tri et d’avoir une vision un peu plus claire de vos prospects en base.