Poussées par une digitalisation à marche forcée (COVID oblige !), les entreprises multiplient les points de contact pour s’adresser à leurs clients (points de vente, mobile, desktop, site e-commerce, espace personnel, application mobile, carte de fidélité, etc.).
Conséquence : le volume de données clients augmente considérablement et entraine des problématiques de gestion de leur qualité (obsolescence, mise à jour, consolidation…).
Or, une mauvaise qualité de données est souvent synonyme d’erreurs qui irritent les clients et les poussent vers la concurrence (offre non personnalisée, colis acheminé à la mauvaise adresse, communications envoyées à la mauvaise personne, etc.).
La démarche de Data Quality Management permet de préserver la relation client en adressant les problématiques de données incomplètes, erronées ou non réconciliées et ainsi optimiser l’expérience d’achat de ses prospects et clients.
Grâce à l’automatisation des processus data, la qualité de la donnée est assurée tout au long de son cycle de vie : de sa collecte à sa mise à jour dans le temps.
Dans cette infographie, découvrez les 4 irritants les plus courants et comment y remédier grâce à l’optimisation de la qualité de vos données clients.
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