Impacts des données de mauvaise qualité sur votre entreprise

Toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, dépendent des données. Données est l’élément vital de toute organisation et est utilisé pour prendre des décisions commerciales éclairées au quotidien. Cependant, toutes les données ne sont pas égales. En fait, des données de mauvaise qualité peuvent avoir un impact négatif important sur les entreprises de toutes tailles. Dans cet article de blog, nous explorerons les impacts des données de mauvaise qualité et discuterons de la manière dont un CDP peut aider à atténuer ces effets.

Qu’est-ce qu’une donnée de mauvaise qualité ?

Les données de mauvaise qualité sont toutes les données inexactes, non pertinentes ou obsolètes. Ce type de données peut être causé par une variété de sources, y compris de mauvaises pratiques de saisie de données, une erreur humaine, des processus de tenue de dossiers médiocres ou une technologie et des systèmes obsolètes. Quelle que soit la source, des données de mauvaise qualité peuvent avoir des conséquences financières et opérationnelles pour votre entreprise.

Les mauvaises données font-elles réellement perdre de l’argent aux entreprises ?

On estime que des données de mauvaise qualité coûtent aux entreprises en moyenne 12,9 millions de dollars annuellement. Ce chiffre comprend les dépenses associées aux erreurs de saisie de données, les redondances causées par une mauvaise tenue des dossiers et le temps perdu à essayer de donner un sens à des ensembles de données inexacts ou incomplets.

Certains des coûts les plus importants sont associés à la correction des erreurs. Lorsque des erreurs sont créées lors de la collecte de données, les efforts pour corriger ces erreurs après coup peuvent être coûteux, prendre du temps et perturber le flux de travail. Et ne pas corriger les erreurs entraîne également des coûts associés, souvent sous la forme d’un service client médiocre. Par exemple, si des données de mauvaise qualité sont utilisées pour envoyer des prix ou des remises incorrects aux clients, cela peut entraîner une baisse des ventes et des clients insatisfaits.

Erreurs commises à partir de données de mauvaise qualité

Lorsque des données de mauvaise qualité pénètrent dans votre système, elles peuvent perturber les opérations de plusieurs façons. Voici quelques-unes des erreurs les plus courantes commises par les entreprises lorsqu’elles traitent des données de mauvaise qualité :

1. Ciblage inexact

Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner une mauvaise segmentation et des stratégies de ciblage, qui à leur tour entraînent un faible retour sur investissement marketing. Par exemple, des données de mauvaise qualité peuvent conduire à l’envoi d’e-mails ou de publicités sans rapport avec le public visé, entraînant un gaspillage de ressources et un faible engagement des clients.

2. Empêche le succès de l’automatisation

L’utilisation de données de mauvaise qualité peut également empêcher le bon fonctionnement de l’automatisation. Les processus automatisés dépendent fortement de données précises et à jour pour fonctionner correctement, de sorte que des données de mauvaise qualité peuvent entraîner une sortie incorrecte ou incomplète des systèmes automatisés.

3. Possibilité de faire blacklister vos emails

De mauvaises données peuvent entraîner de faibles taux de délivrabilité et éventuellement être ajoutées aux listes noires d’e-mails. Cela est particulièrement vrai lorsque des données de mauvaise qualité conduisent à envoyer des e-mails à des adresses e-mail inexistantes ou inactives. Les raisons courantes pour lesquelles les e-mails sont mis sur liste noire par les fournisseurs incluent la mauvaise qualité du contenu, les faibles taux de délivrabilité et la mauvaise hygiène des données, qui sont tous contribués par des données médiocres.

4. Augmentation du taux de désabonnement des e-mails

Le taux de désabonnement des e-mails est le taux auquel les personnes se désabonnent des listes de diffusion ou marquent les e-mails comme spam. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des niveaux élevés de désabonnement des e-mails en raison d’une mauvaise segmentation, de mauvaises stratégies de ciblage, de listes de contacts obsolètes ou none-mails personnalisés. Si une entreprise envoie des e-mails à des contacts de mauvaise qualité, cela entraîne de faibles taux d’ouverture et de clics ainsi qu’une diminution de l’engagement.

5. Expérience client mauvaise ou frustrante

Des données de mauvaise qualité peuvent également entraîner une mauvaise expérience utilisateur. Si les clients reçoivent des informations inexactes ou non pertinentes, cela provoque de la frustration et peut entraîner une diminution de la satisfaction des clients. De plus, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner l’envoi de commandes incorrectes ou incomplètes, entraînant des clients mécontents et un service client médiocre.

Des données de mauvaise qualité perturbent le flux de travail à plus d’un titre

Des données de mauvaise qualité peuvent avoir divers impacts sur les entreprises, allant des pertes financières à une mauvaise expérience client. Mais cela a également un impact direct sur le flux de travail. Il faut du temps pour nettoyer et valider les données, et plus la qualité des données est mauvaise, plus cela prend de temps. Cette friction accrue ralentit les processus, prend du temps et des ressources à d’autres tâches et conduit à des opportunités manquées.

1. Incertitude de fiabilité pour le nom de l’entreprise (réputation)

Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner une mauvaise expérience client, ce qui nuit à la réputation. Les clients s’appuient sur des informations précises et à jour lorsqu’ils prennent des décisions, de sorte que des données de mauvaise qualité peuvent conduire les clients à se sentir frustrés ou induits en erreur et affaiblir l’ensemble l’engagement des clients. Cela réduit la confiance dans l’entreprise, entraînant une baisse des ventes et une baisse fidélité du consommateur.

2. Perte de revenus

Si des données de mauvaise qualité sont utilisées pour envoyer des prix ou des remises incorrects, cela peut entraîner une baisse des ventes et des clients insatisfaits. De plus, des processus d’hygiène des données médiocres peuvent entraîner une mauvaise segmentation des clients et des stratégies de ciblage, entraînant un gaspillage de ressources dans des campagnes qui n’atteignent pas le public visé.

3. Occasions manquées

Des données de mauvaise qualité peuvent également conduire à des opportunités manquées. Si des données médiocres empêchent la segmentation et le ciblage appropriés des clients, cela signifie que les entreprises passent à côté de prospects et de ventes potentiels. De plus, des données de mauvaise qualité entravent les capacités de prise de décision en raison d’une mauvaise compréhension du comportement et des préférences des clients.

4. Manque de conformité aux réglementations de l’industrie

Lorsque les données sont de faible qualité, cela peut entraîner des problèmes liés à la conformité. De mauvais processus d’hygiène des données peuvent entraîner la collecte et le stockage de données d’une manière qui enfreint les réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD. Cela peut également entraîner des stratégies de ciblage et des entreprises qui envoient des e-mails ou des publicités non conformes.

5. Perturbe le flux de données

Des données mal organisées et mal gérées entraînent une sortie incorrecte ou incomplète des systèmes automatisés, tels que les segments de clientèle dans un automatisation du marketing plateforme. Ce flux de données médiocre entraîne de faibles capacités de prise de décision en raison d’une mauvaise compréhension du comportement et des préférences des clients. Des données de mauvaise qualité peuvent également contenir des noms de marque ou de client mal orthographiés, ce qui entraîne plusieurs fichiers pour une seule entreprise.

6. Efficacité opérationnelle et productivité réduites

Des données de mauvaise qualité entraînent une faible efficacité opérationnelle. Il faut plus de temps pour nettoyer et valider des données de mauvaise qualité, ce qui réduit le travail productif. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs nécessitant une intervention manuelle, rendant les processus inefficaces et enlisant le personnel.

7. Mauvaise analyse

Si vous vous fiez à des données de mauvaise qualité ou incomplètes, il est impossible de prendre des décisions précises sur le comportement ou les préférences des clients. De mauvaises données conduisent à de mauvaises informations, ce qui entraîne de mauvaises stratégies marketing et des campagnes moins efficaces.

Comment un CDP peut aider avec des données de mauvaise qualité

Plateformes de données client (CDP) sont conçus pour aider les entreprises avec des données de mauvaise qualité. Les CDP sont des bases de données centralisées qui collectent, stockent et analyser les données clients provenant de multiples sources. Ils aident à nettoyer les données de mauvaise qualité en validant les entrées et en supprimant les mauvaises entrées du système.

De plus, les CDP améliorent la précision de la segmentation en fournissant une source unique de vérité pour les informations client, qui peut être utilisée pour garantir la précision du ciblage et de la personnalisation. Enfin, les CDP aident à automatiser les processus d’hygiène des données, réduisant ainsi le travail manuel et augmentant l’efficacité.

Dernières pensées

Des données de mauvaise qualité peuvent avoir un impact significatif sur les entreprises en termes de pertes financières, d’expérience client médiocre, d’opportunités manquées, de non-conformité aux réglementations du secteur, de flux de données médiocres et d’efficacité opérationnelle réduite. Un CDP peut aider les organisations à traiter les données de mauvaise qualité en agrégeant, nettoyant et validant.

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