Passer un peu de temps à faire parler les données clients dont on dispose est sûrement la première chose à faire pour comprendre l’intérêt du CRM. Donc on ne va rien se cacher. Lorsque l’on met son nez pour la première fois dans ce type de données, le résultat n’est souvent pas reluisant :
Rien de grave dans tout ça, en procédant avec méthode on en tirera forcément quelque chose, à condition de mettre son meilleur expert Excel sur le coup…
Il s’agit de faire le décompte de toutes les informations disponibles sur les clients (et les futurs clients tant qu’à faire). Aller chercher la donnée partout où elle se cache
Essayer de récupérer 3 types de données clients :
L’enjeu est de réconcilier les données en trouvant un identifiant commun à toutes les sources de données. De fortes chances que cet identifiant soit une adresse e-mail ou le couple nom+prénom. Pour une première découverte, ne pas perdre de temps à essayer de rapprocher des données qui ne sont pas cohérentes. On y viendra, mais dans une étape ultérieure.
Supprimez sans pitié toutes les données qui n’ont pas de sens. Même ainsi, à cause de la multiplicité des sources, il restera des formats de données différents pour un même type d’information (ex : âge vs année de naissance, code postal vs nom du département). Choisir de préférence un format numérique comme référence, plus facile à trier par la suite, et remplacer tous les autres formats par celui-ci. Exemple : transformer tous les âges en dates de naissance dans 3 champs différents (jour / mois / année). Forcément il manquera le jour et le mois de naissance pour tous les âges convertis. Pour les données manquantes, choisir alors une valeur par défaut qui ne pourra pas être confondue avec autre chose, comme 99/99/anneedenaissance.
Voilà , les données clients sont propres, on va pouvoir commencer à jouer avec par le biais de quelques analyses simples.