7 pistes pour garantir la qualité de vos données dans Dynamics CRM ?

La qualité des données est un facteur important à prendre en compte pour l’utilisation de tout logiciel de gestion.

Cette qualité des données est très souvent intégrée dans le cadre des projets informatique, mais n’est généralement plus suivi après le démarrage du projet, en phase d’exploitation.

C’est pourtant à partir de ce moment que les risques de « non qualité » des données sont importants.

Dans le cadre d’un CRM, la qualité des données estessentielle, puisque l’un des objectifs d’un tel outil est de fournir à ses utilisateurs des informations précises, complètes en temps réel.

En terme de qualité des données, on distinguera principalement :

·Les données manquantes, comme un appel téléphonique d’un client non renseigné

·Les données erronées ou mal renseignées, comme un n° de téléphone faux ou un numéro de téléphone renseigné dans un mauvais attribut (exemple : télécopie)

·Les données redondantes, comme un contact créé en double

Comment s’assurer d’un niveau de qualité optimal de vos données ? Voici 7 pistes pour tenter d’y répondre.

1 – Maintenir des données complètes

Demandez-vous tout d’abord à quel point vos données sont complètes. Allez faire un tour dans votre fichier client pour vous en rendre compte par vous-même.Faites une extraction de vos données dans une feuille Excel et constatez la quantité de cellules vides ! Prenez le temps de définir quelles données sont critiques et doivent obligatoirement être renseignées (nom, prénom, adresse email, téléphones, etc.). Les champs correspondants doivent être définis comme obligatoires dans votre CRM. Attention, il ne s’agit pas d’avoir trop de champs obligatoires, auquel cas, cela rendrait le travail des utilisateurs de votre outil fastidieux. De plus, ils n’ont pas forcément toutes les informations dès la création de la fiche client.

2  – Mettre en place un suivi efficace des doublons

Tout d’abord, vous devez définir avec précision ce qu’est un doublon dans le système. Cet exercice doit être effectué pour toutes les données de base, que nous appelons « référentiel » : les comptes, les contacts, les prospects, les produits.

Pour un contact, le critère de détection des doublons peut-être par exemple : Nom, prénom, téléphone et adresse mail.

Pour un compte, le critère peut être le nom et l’adresse postale complète.

Ensuite, vous devez déterminer quelle sera la stratégie pour contrôler les doublons.

Dans Microsoft Dynamics CRM, les règles de détection des doublons peuvent se déclencher lors de l’import de données externes, lors de la création de données, ou lorsque le système se synchronise après avoir travaillé en mode hors connexion.

3 – Traiter les doublons

Microsoft Dynamics CRM propose une fonctionnalité de fusion des doublons très efficace.

Lorsque des données en double sont détectées, vous avez la possibilité de les fusionner facilement.

Les informations principales (nom, prénom, entreprise, etc.) sont identiques, mais certains champs secondaires sont vides dans un enregistrement, et renseignés dans l’autre (téléphone, adresse, etc.). Il se peut aussi que de mêmes champs contiennent des informations différentes.

Le système vous propose alors de choisir les champs à conserver, et désactive la donnée en double.

4 – Définir une convention de nommage

Même si l’automatisation fonctionne la plupart du temps, il ne faut pas tout lui abandonner. Un minimum d’intervention humaine est nécessaire pour garantir la qualité de vos données.

L’une des meilleures façons de garantir la propreté de vos données et de faciliter leur capture est de définir des règles de nommage. Certaines données peuvent être connues sous différents formats. Par exemple, vous pouvez faire référence à la Grande Bretagne de plusieurs façons : U.K., G.B, GB, Grande Bretagne, etc. Il s’agit de choisir un format unique que tout le monde devra utiliser. Ces conventions de nommage peuvent prendre plusieurs formes : liste d’abréviations et de codes autorisés, des règles documentées, etc. Dans Microsoft Dynamics CRM, vous pouvez aussi définir des champs personnalisés de type « Liste déroulante » et y associer des valeurs prédéfinies.

Il est de même possible de demander à votre intégrateur de reformater automatiquement certains champs. Par exemple, reformater les noms de société en majuscule juste après une saisie, ou un prénom avec l’initiale en majuscule …

5 – Utiliser des rôles de sécurité à bon escient

Avec des sources de données trop nombreuses, il est très compliqué de garder vos données propres et sous contrôle. La solution consiste à réduire ces sources de données. Pour ceci, il suffit de définir des rôles spécifiques que vous attribuerez à aux utilisateurs légitimes uniquement. De cette façon, la gestion de vos données est facilitée : vous maîtrisez les sources et pouvez faire un travail éducatif beaucoup plus ciblé en cas de problème.

6 – Identifiez les causes d’une mauvaise qualité des données

Lorsque vous rencontrez une donnée incorrecte dans le système, il est important d’en connaitre la cause.

Cette donnée peut en effet provenir d’un import erroné, qu’il conviendra de corriger avant un prochain lancement.

Microsoft Dynamics CRM intègre une fonction d’audit, qui peut être activée sur tout ou partie des données.

Cette fonction trace l’ensemble des actions effectuées sur les données auditées.

Par exemple, si un utilisateur modifie l’adresse mail d’un contact, l’audit retrace l’utilisateur qui a modifié cette donnée, le jour et l’heure de la modification, ainsi que l’ancienne valeur et la nouvelle.

Il est recommandé d’activer l’audit sur les données sensibles, telles que les comptes ou les contacts.

Bien entendu, cette fonction n’est accessible en consultation qu’aux utilisateurs autorisés et ne doit être activée par l’administrateur du système CRM.

7 – Désigner un « Monsieur Qualité de données »

Vous devez désigner un « Key User Qualité de données » qui sera le garant de la qualité de vos données et l’unique référent en cas de question des utilisateurs liée aux données.

Ce super utilisateur aura en charge de contrôler, vérifier les données entrées dans le système et proposer des axes d’amélioration pour concourir à l’amélioration des données.

La qualité des données d’un système CRM est un élément majeur dans son utilisation au quotidien.

C’est l’affaire de tous et chaque utilisateur doit y être sensibilisé.

Le niveau de qualité doit être élevé afin d’une part tirer toute la quintessence du système et fournir aux utilisateurs des données pertinentes, d’autre part extraire du système des données justes et précises à des fin d’analyse et de reporting.