Pourquoi la qualité des données client est importante à l’ère de l’omnicanal?

La montée de l’omnicanal crée de nouvelles façons d’engager et d’attirer les clients, mais elle présente également de nouveaux défis dans de nombreux domaines, notamment la gestion de la qualité des données clients.

Les clients sont plus exigeants que jamais et s’attendent à ce que les marques sachent mieux les comprendre et répondre à leurs désirs et besoins individuels. Mais les modèles de comportement des consommateurs sont devenus moins prévisibles, il est donc essentiel que les retailers puissent suivre les interactions de leurs clients sur le long terme et sur différents canaux, et qu’ils collectent des données précises et actualisées.

Des données client performantes, de bonne qualité, auront un impact positif grandissant dans différents domaines:

• une meilleure prise de décision : Se baser sur des données d’excellente qualité, précises, fiables et à jour permet aux retailers d’avoir une plus grande confiance dans leurs décisions fondées sur ces données.
• une augmentation de la productivité : Garantir que les données sont exemptes d’erreurs permet au personnel d’être plus productif, pas besoin de passer du temps à valider les données ou à corriger les erreurs manuellement ;
• des campagnes marketing pertinentes : Disposer de données précises et à jour permet un meilleur ciblage et des communications plus précises, ce qui est particulièrement important dans un environnement omnicanal avec un cheminement plus complexe vers les achats.

Afin de mieux apprécier l’importance de la qualité des données – et donc le coût élevé des mauvaises données – prenons l’exemple de la règle 1-10-100.

Disons qu’il coûte 1 € de vérifier qu’une donnée a été correctement saisie. En dépensant 1 € en vérification au moment de la saisie des données, nous évitons d’avoir à dépenser 10 € par la suite pour corriger une éventuelle erreur découverte plus tard. Pire, si nous ne corrigeons pas l’erreur, les conséquences de cette erreur en termes de ventes perdues ou de bénéfices réduits pourraient être de 100 €.

En effet, les mauvaises données ont des conséquences financières directes et indirectes. Le coût direct est facile à calculer, prenons l’exemple particulièrement d’actualité d’une commande en ligne. Si une commande en ligne ne peut pas être livrée parce que l’adresse du client n’a pas été saisie correctement, le retailer encourt des frais directs (liés à la non-livraison).

Avec la pandémie, de nombreux retailers ont connu une augmentation significative des commandes en ligne cette année. Mais selon une enquête, 1 commande en ligne sur 20 n’est pas livrée à la première tentative. Cela génère donc des coûts supplémentaires pour le retailer, qui doit soit payer un supplément pour tenter de renvoyer l’article à la bonne adresse, soit accepter un retour si le client ne souhaite pas attendre plus longtemps, et rembourser l’article.

De plus, un client insatisfait lié à une mauvaise expérience lors de la livraison de son colis est un client quasiment perdu qui ne commandera pas une nouvelle fois.

La principale raison pour laquelle les commandes ne sont pas livrées correctement est que l’enseigne ne parvient pas à collecter les données de l’adresse de manière précise et correcte.
Le client en ligne ou le vendeur en magasin peut faire une erreur de saisie de l’adresse du client.

Quatre retailers sur cinq disent que les clients ne se rendent souvent pas compte que les échecs de livraison sont dus au fait qu’ils ont mal saisi leur adresse eux-mêmes.

Outre les coûts directs liés aux erreurs de données, d’autres coûts indirects peuvent être plus importants. Par exemple, si l’adresse e-mail d’un client est mal saisie lorsque le client s’inscrit à un programme de fidélité, le retailer perd l’opportunité de communiquer avec ce client qui a clairement exprimé son intérêt de recevoir des communications, des offres, etc.

La marque renonce à un ou plusieurs achats futurs et laisse également une mauvaise impression au client.

C’est pourquoi, à l’ère de l’omnicanal, il est plus important que jamais d’investir dans des solutions préventives capables de valider les données clients au point de contact, améliorant ainsi la qualité des données et la satisfaction client.

Capency, spécialiste de la qualité des données clients, et Openbravo ont développé conjointement une solution pour exécuter des validations de données en temps réel sur toute transaction gérée par Openbravo impliquant des données clients telles que les adresses postales, les e-mails et les numéros de téléphone, dans des composants tels que l’Openbravo POS, Openbravo OMS ou Openbravo WMS.

Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont la technologie de qualité des données de Capency peut aider les retailers?  Écoutez notre webinaire “L’importance de la qualité des données client à l’ère de l’omnicanal.”