Nettoyage CRM : Enrichissement et maintien de la qualité de vos données client

Est-il encore nécessaire de faire une introduction qui explique ce qu'est un CRM ? Si vous suivez Guarana depuis quelque temps, nous allons assumer que vous avez déjà de bonnes bases en la matière.

Cela dit, il est impossible de passer sous silence le développement technologique fulgurant dont nous avons été témoins dans la dernière année, notamment sur notre plateforme CRM favorite, HubSpot. Et je ne parle pas simplement de l'intégration de Breeze, le module d'intelligence artificielle, mais aussi de toutes ces nouvelles fonctionnalités qui accroissent le potentiel de la plateforme pour créer des expériences remarquables tout au long du cycle de vie client.

Cependant, toute cette technologie ne sert à rien si la base n'est pas solide.

Pourquoi nettoyer et maintenir ses données client ?

En commercialisation, voyez la technologie comme votre chaîne de production et l'information comme votre matière première.

Niveau technologie, on est bien servis : interconnectivité, automatisations, robotisation et IA. Tout va à vitesse grand V. Mais c'est une arme à double tranchant. Si votre matière première (la donnée) est médiocre et que votre chaîne de production est avancée, vous aurez une usine qui produira à très grand volume un produit… médiocre. Comme on dit : Garbage in, garbage out.

3 bénéfices directs d'une base de données propre

Voici pourquoi la propreté de votre base de données est non négociable.

1. Appuyer vos stratégies sur une boussole fiable

Des erreurs dans vos rapports d'analyse peuvent impacter négativement vos décisions stratégiques. C'est un peu comme naviguer avec une boussole qui ne pointe pas exactement au Nord : non seulement votre plan de départ sera faussé, mais vous continuerez d'avancer dans la mauvaise direction tout au long de l'expédition.

Imaginez l'impact si vos données faussent votre lecture sur :

• Les secteurs d'industries réellement engagés envers vos campagnes;
• Les marchés géographiques offrant le meilleur coût d'acquisition;
• La valeur réelle des opportunités dans votre pipeline.

2. Augmenter l'efficacité de vos opérations de revenu (RevOps)

Une donnée propre permet une hyperpersonnalisation de vos stratégies RevOps en marketing, vente et service. Si auparavant, on pouvait se limiter au format « Bonjour [PRÉNOM] ». Aujourd'hui, l'IA permet de croiser des données (actualités de l'entreprise, profil LinkedIn, notes au CRM) pour générer des messages uniques. C'est comme avoir un SDR (Sales Development Representative) qui ferait tout le travail de recherche pour vous avant chaque interaction.

Appuyer vos actions sur des données de qualité discutable pourrait vous faire interagir maladroitement avec des prospects dans un marché habitué à l'hyperpersonnalisation. Ce serait comme vous battre avec un lance-pierre dans un monde de fusils laser.

3. Éviter les erreurs coûteuses et les atteintes à la réputation

Rien ne tue une relation d'affaires plus vite que de donner l'impression à un client qu'il n'est qu'un numéro, ou pire, que votre équipe manque de rigueur. Utiliser une donnée erronée (mauvaise adresse, méconnaissance d'une clause contractuelle passée), c'est envoyer le signal que vous n'êtes pas à l'écoute ou en perte de contrôle.

Une recherche d'IBM démontre que les impacts de la mauvaise qualité des données se manifestent rarement au point de défaillance initial. Ils surgissent plutôt en aval sous forme de revenus perdus, d'inefficacités, de risques de conformité et d'opportunités manquées — ce qui rend le problème particulièrement dangereux car difficile à détecter immédiatement.

Les 7 étapes clés du nettoyage de données

Convaincus des bénéfices ? Voici maintenant comment procéder pour redresser la barre.

1. Audit des sources de données

Avant d'agir, comprenez d'où vient la donnée. Si vous corrigez une erreur dans le CRM mais qu'un ERP connecté vient écraser votre correction le lendemain, vous n'avancez pas. Distinguez :

• Données Zero-party (autodéclarées) : Ce que vos leads partagent d'eux-mêmes par le biais de formulaires de téléchargement ou de profils.
• Données First-party : Les données que votre organisation récolte au fil des interactions (notes d'appels dans votre CRM, historique d'achat provenant de votre POS).
• Données Second-party : Les données first-party d'une autre entreprise auxquelles vous avez accès via un partenariat direct ou une entente stratégique. Les cas sont plus rares. Si c'est le vôtre et que vous exportez vos données, assurez-vous que votre politique de confidentialité des données soit explicite sur ce point.
• Données Third-party : Information provenant d'applications tierces ou d'enrichissement externe.

2. Audit de la base de données

Revisitez vos données sans agir pour le moment. Identifiez les doublons et les erreurs récurrentes. Cherchez les modèles (patterns) : est-ce que tous les contacts venant de France ont leur nom de famille en MAJUSCULES alors que ceux des États-Unis ne l'ont pas ? C'est ici que vous établissez le diagnostic.

Selon l'étude de Validity, 35% des répondants ne savent pas qui est responsable de la précision des données dans leur organisation. Cette confusion organisationnelle est l'une des causes principales de la détérioration de la qualité des données.

3. Établir le plan d'action (et sécuriser !)

Commencez par une copie de sauvegarde (backup). Ensuite, appliquez la logique de la fuite d'eau : réparez la source du problème avant d'éponger le dégât. Si une source de données corrompt votre CRM, coupez-la ou corrigez-la avant de nettoyer les fiches existantes.

Considérez un Sandbox. Conseil d'ami : si votre environnement le permet, testez vos actions dans un Sandbox. Cela vous évitera de déployer une automatisation destructrice sur l'ensemble de votre base de données réelle.

4. Standardisation et enrichissement

Considérez une application d'enrichissement. Utilisez des outils comme HubSpot Breeze, LinkedIn Sales Navigator, ZoomInfo, Apollo pour combler les trous. Mais attention : définissez qui a le droit d'écraser quoi. Si un humain a validé un numéro de téléphone, souhaitez-vous qu'une application puisse le remplacer par une donnée third-party ? Définissez les priorités de vos enrichissements.

Intégrez l'enrichissement à vos processus. Aux étapes clés de l'expérience client (nouveau lead, lead qualifié, nouvelle opportunité, nouveau client), mandatez des membres de votre équipe à effectuer des opérations d'enrichissement de données selon les informations à leur disposition (web et profils sociaux, suivi courriel ou téléphonique, etc.)

Un point crucial à considérer : selon Validity, 55% des entreprises n'ont pas d'employé dédié à temps plein à la qualité des données CRM. Si c'est votre cas, envisagez de travailler avec une équipe RevOps externe pour structurer vos processus avant de recruter en interne.

5. Mécanismes d'auto-régulation

Mesurer l'intégrité de vos données. Mettez en place des scores de santé de données (en utilisant des calculateurs de Lead Scoring par exemple) et élaborez des tableaux de bord qui témoignent de la qualité générale de vos données CRM.

Automatisez ce qui peut l'être. Créez des workflows de validation automatique. Si un appel est consigné comme « Connecté », votre système pourrait automatiquement consigner l'information et marquer le numéro de téléphone comme « Valide ».

Attention aux automatisations aveugles. Il m'est arrivé d'envisager une automatisation d'élimination de fausses entrées leads qui devait supprimer les courriels contenant des chiffres. Je voulais ainsi éliminer les 123@test.com. Heureusement, nous avons testé avant de déployer : nous aurions supprimé des milliers de contacts valides de grandes entreprises utilisant des nomenclatures comme jsmith2@grandeentreprise.com pour distinguer Jack et Jill.

HubSpot Data Hub (version Pro) offre également des fonctionnalités avancées d'intégrité des données :

• Veille et gestion automatique des doublons
• Uniformisation des majuscules pour les noms propres
• Interprétation des données pour enrichissement (déduction de la ville, province et pays à partir du code postal)

Pour en savoir plus sur comment automatiser vos tâches répétitives et récupérer du temps, consultez notre guide pratique.

6. Automatisation des mises à jour

Capturez les changements en temps réel. Un rejet de courriel (hard bounce) devrait déclencher une tâche de vérification : est-ce une coquille (.cam au lieu de .com) ou une fausse adresse ? Une information qu'un être humain pourra facilement interpréter.

Programmez aussi des mises à jour périodiques. Demander à vos contacts (par le biais de sondages, par exemple) s'ils sont toujours intéressés ou s'ils ont changé de poste agit comme une fonction auto-nettoyante tout en maintenant la notoriété de votre organisation dans votre réseau.

Cette approche d'exploitation proactive des données clients crée également une opportunité de ré-engagement avec votre réseau.

7. Formation et sensibilisation des équipes

Expliquez pourquoi c'est important. Il est toujours productif de travailler avec une vision et un but. Si votre collègue comprend qu'une adresse courriel valide permet d'automatiser des suivis et ainsi lui dégager 15 minutes par lead, vous pouvez imaginer que les informations seront entrées.

Priorisez. Si vous demandez à vos vendeurs de remplir 15 champs inutiles après chaque appel, vous ne récolterez que de la mauvaise foi et des informations bâclées.

Intégrez le nettoyage aux processus courrants. Automatisez l'entrée de données là où c'est possible pour rendre le processus fluide et digeste pour vos collègues. Par exemple, configurez les champs obligatoires pour faire avancer une transaction dans le pipeline ou encore, planifiez des rappels de tâches aux moments clés de votre processus de commercialisation.

L'alignement entre le marketing et les ventes devient beaucoup plus facile quand tous travaillent avec les mêmes données fiables et comprennent leur importance stratégique.

Étude de cas : CONFORMiT

Vous voulez voir ce que ça donne concrètement ? L'entreprise SaaS en Environnement, santé et sécurité CONFORMiT est un excellent exemple d'organisation dont le succès repose sur l'automatisation et la qualité irréprochable de ses données.

Conclusion

Le maintien de la qualité des données n'est pas une tâche ponctuelle, c'est une hygiène de vie pour votre entreprise. En auditant vos sources, en standardisant vos processus et en impliquant vos équipes, vous transformez votre CRM en un moteur de croissance fiable plutôt qu'en un entrepôt de données douteuses.

Vous souhaitez mettre en place ces processus mais ne savez pas par où commencer ? Prenez rendez-vous avec nous pour discuter de la meilleure façon d'accompagner votre entreprise vers une intégrité de données optimale.

Sources : Gartner Research (2024), Validity – The State of CRM Data Management (2024), IBM Think Insights (2026).