Aujourd’hui, chaque entreprise s’appuie sur la donnée client pour piloter ses campagnes marketing. (data quality)
CRM, programmes de fidélité, e-commerce, newsletters : la data est au cœur de la performance. Pourtant, un problème invisible ronge les résultats : la qualité des données.
Doublons tolérés, erreurs de saisie ou saisie partielle, adresses e-mail invalides non corrigées, numéros de téléphone manquants… Ces failles réduisent la contactabilité, limitent la personnalisation et surtout dégradent votre connaissance client,.
Résultat : vos campagnes perdent en pertinence, vos budgets marketing ne sont plus optimaux et jusqu’à 40 % de votre ROI peut disparaître.
Ces enjeux concernent tous les secteurs, mais ils sont particulièrement critiques dans le retail, où la taille des bases atteint plusieurs millions de profils collectés, en magasin et en ligne.
Alors, comment transformer vos données en levier de performance ? La réponse tient en deux mots : data quality.
Qu’est-ce que la data quality en marketing ?
La data quality, ou « qualité des données », désigne l’ensemble des actions visant à rendre une base client fiable, complète et exploitable.
Concrètement, il s’agit de :
- Fiabiliser : corriger les erreurs de saisie (emails invalides, codes postaux inexistants, numéros incomplets).
- Dédupliquer : identifier et fusionner les doublons pour éviter d’avoir plusieurs fiches pour un même client.
- Enrichir : compléter les données manquantes avec des informations stratégiques (emails, mobiles, date de naissance, critères socio-démo).
- Unifier : créer une vision client unique (VU/RCU*) pour mieux segmenter,personnaliser les campagnes et rationnaliser vos dépenses marketing.
Sans data quality, même la meilleure campagne marketing échoue car elle repose sur des fondations fragiles.
*VU : Vision Unique, RCU : Référentiel Client Unique
Pourquoi vos campagnes marketing perdent jusqu’à 40 % d’efficacité
Les chiffres sont sans appel : une base Client de mauvaise qualité peut réduire la performance CRM de 20 à 40 %.
Les causes et les conséquences directes :
- Contactabilité faible : adresses email invalides, numéros de téléphone manquants => des messages qui n’arrivent jamais.
- Délivrabilité en chute : trop d’emails invalides => risque d’être blacklisté par les messageries.
- Données incomplètes : Visibilité partielle de vos clients -> Segmentation limitée
- Coûts accrus : Trop d’envois inutiles, ROI marketing en baisse.
Exemple concret dans le retail
Dans une enseigne de distribution, l’enrôlement client se fait souvent en magasin (via caisses, bornes, vendeurs). Résultat : bases massives mais hétérogènes, avec de nombreuses erreurs de saisie et des doublons.
👉 Ces défauts augmentent les budgets, limitent la personnalisation, détériorent l’image de l’enseigne et font perdre des revenus lors des temps forts (soldes, Black Friday, campagnes de fidélité).
Les bénéfices d’une stratégie data quality
Mettre en place une démarche structurée de data quality n’est pas seulement technique : c’est un levier business immédiat.
- Contactabilité regagnée : jusqu’à +40 % de clients joignables à nouveau.
- ROI marketing boosté : +20 à 30 % de taux de clic sur les campagnes, anniversaire par exemple.
- Réduction des coûts : moins d’envois inutiles = économies sur les campagnes massives.
Connaissance client enrichie : vision unifiée qui alimente CRM, CDP et stratégies omnicanales.
Comment mettre en place une démarche de DQ efficace ?
1. Réaliser un audit qualité
Évaluer l’état de votre base Client : taux d’erreurs, doublons, données manquantes, contactabilité.
👉 Exemple Amabis : audit offert qui fournit un plan d’action court terme chiffré.
2. Fiabiliser et dédupliquer
Assainir la base, standardiser les formats, fusionner les doublons.
3. Enrichir les données
Compléter les fiches clients : email, mobile/SMS, adresse postale, date de naissance, critères socio-démo.
4. Créer une vision client unifiée
Centraliser l’information pour piloter la segmentation et la personnalisation à partir d’une VU/RCU.
Exemple de cas d’usage : les campagnes anniversaire
La date de naissance est une donnée souvent sous-estimée, alors qu’elle offre un levier puissant pour activer des campagnes personnalisées.
- En moyenne, 30 % des clients n’ont pas de date de naissance dans les bases retail.
- Pourtant, les campagnes anniversaire génèrent +20 à 30 % de taux de clics par rapport aux envois classiques.
- Avec l’enrichissement, il est possible de récupérer jusqu’à 35 % de dates manquantes.
👉 Un exemple concret : une enseigne spécialisée a enrichi sa base avec des dates de naissance manquantes, permettant de lancer une campagne anniversaire segmentée. Résultat : augmentation de la fidélisation client et du montant du panier moyen.
Focus retail : un secteur particulièrement concerné
Le retail cumule plusieurs caractéristiques qui rendent la data quality cruciale :
- Bases massives (cartes de fidélité, CRM, e-commerce) avec des millions de profils.
- Collecte hétérogène (magasin vs online) = erreurs de saisie et doublons fréquents.
- Forte dépendance aux temps forts marketing (soldes, promotions, événements saisonniers).
- Nécessité d’une personnalisation fine pour contrer la concurrence des pure players e-commerce.
👉 Dans ce contexte, améliorer la qualité des données peut transformer directement la performance commerciale.
Comment Amabis accompagne les entreprises
Depuis près de 30 ans, Amabis aide les entreprises – en particulier les enseignes retail et la grande distribution – à fiabiliser et enrichir leur base Clients.
Atouts Amabis :
- Expertise historique en data quality et enrichissement.
- Offre data as a service, externalisée et orientée ROI immédiat.
- Base de 38M de profils BtoC opt-in pour enrichir efficacement.
- Audit offert permettant de mesurer les gains chiffrés à court terme.
👉 Différenciateur : une approche ROI-driven, pragmatique et personnalisée, qui se traduit rapidement en résultats mesurables.
la data quality, levier oublié du marketing
Dans un monde où le marketing se digitalise et se personnalise à grande vitesse, la donnée client est devenue le carburant des campagnes. Mais sans qualité, impossible de performer.
En investissant dans une démarche data quality, les entreprises – retail ou non – peuvent regagner jusqu’à 40 % de contactabilité, booster le ROI de leurs campagnes et renforcer leur connaissance client.
Ne laissez pas vos données être un frein : transformez-les en levier de performance.
Pour aller plus loin : profitez d’un audit gracieux de vos données clients et découvrez comment Amabis peut vous aider à transformer vos campagnes marketing dès maintenant.
FAQ sur la Data Quality
Erreurs de saisie, doublons, données obsolètes, silos entre métiers et IT.
Solutions de gouvernance de données (MDM), outils de nettoyage automatisé, IA de détection d’anomalies.
Selon Gartner, une bonne gestion de la qualité des données permet de réduire jusqu’à 80 % des erreurs et de générer un ROI en moins de 2 ans.