Comment éviter les divergences dans vos données marketing

Des écarts de données surviennent lorsque des ensembles de données qui devraient correspondre présentent des incohérences entre diverses plates-formes et systèmes. Par exemple, votre plateforme d'analyse de site Web peut afficher des taux de conversion nettement plus élevés que votre plateforme de commerce électronique.

De tels écarts peuvent avoir un impact significatif sur les décisions commerciales critiques, conduisant potentiellement à des faux pas stratégiques et à des inefficacités opérationnelles. Si les spécialistes du marketing allouent plus de fonds aux canaux sur la base de données de conversion erronées, ils risquent de gaspiller des ressources.

Pour éviter de telles situations, comprenons ce que sont les écarts de données, quelles sont leurs causes et comment les gérer et les minimiser efficacement.

Qu'est-ce qu'une divergence de données ?

Le coût des écarts de données

Les divergences de données imposent des coûts importants aux organisations, qui peuvent être classés en dépenses directes et indirectes.

Coûts directs

Allocation budgétaire inexacte

Les marques investissent souvent dans des campagnes marketing sans valider l’exactitude des données utilisées pour développer leurs stratégies. Cela conduit à un problème aggravé : les ventes et le marketing ciblent le mauvais ICP, investissent dans des canaux inefficaces et gaspillent des budgets.

Augmentation des coûts opérationnels

La résolution des écarts de données nécessite souvent beaucoup de temps et de ressources. Les analystes marketing devront peut-être consacrer des heures supplémentaires à résoudre les problèmes, à effectuer des audits de données et à mettre en œuvre des correctifs. Cela détourne non seulement du temps et des ressources des activités stratégiques, mais augmente également les coûts opérationnels.

Coûts indirects

Mauvaise prise de décision

Les divergences de données peuvent avoir de graves conséquences sur les processus décisionnels, conduisant à des stratégies erronées basées sur des informations erronées, nuisant ainsi à l'efficacité des campagnes et aux résultats commerciaux.

Performances de campagne réduites

Lorsque des écarts de données sont présents, il devient difficile de mesurer et d'optimiser avec précision les performances des campagnes. Les équipes marketing peuvent avoir du mal à identifier les canaux et les tactiques qui génèrent réellement des résultats, ce qui conduit à une exécution sous-optimale des campagnes et à des opportunités d'amélioration manquées.

Crédibilité perdue

Lorsque l’exactitude des données est constamment remise en question, cela mine la confiance dans les analyses et les rapports, ce qui rend plus difficile la justification des stratégies marketing et des investissements auprès de la haute direction. La nécessité d'une validation et d'une correction continues des données ralentit également la capacité de l'équipe marketing à réagir rapidement aux changements du marché.

Risques de conformité

Des données inexactes peuvent également entraîner des problèmes de conformité, en particulier lors de la communication de mesures financières ou de données client. Les spécialistes du marketing doivent garantir l’exactitude des données pour se conformer aux réglementations du secteur et éviter d’éventuelles répercussions juridiques et financières.

En comprenant et en traitant les coûts directs et indirects associés aux écarts de données, les équipes marketing peuvent prendre des mesures proactives pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données, améliorant ainsi leur capacité à prendre des décisions basées sur les données. Mais d’abord, comprenons ce qui cause les divergences dans les données.

Comprendre les causes des divergences dans les données

Pour mieux résoudre le problème des écarts de données et éviter qu’ils ne se produisent, il est essentiel de comprendre d’abord leurs causes profondes. Identifier ce qui conduit à des incohérences permet aux équipes marketing de mettre en œuvre des stratégies efficaces pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données.

Ci-dessous, nous explorons quelques causes courantes de divergence dans les données qui peuvent avoir un impact sur les efforts marketing.

1. Saisie de données incohérente

Une saisie de données incohérente est une cause fréquente de divergence de données. Cela peut se produire lorsque différents membres de l'équipe utilisent des formats, des abréviations ou des conventions de dénomination variés lors de la saisie de données dans les systèmes. Par exemple, une personne peut saisir « New York » tandis qu’une autre saisit « NY », ce qui entraîne des incohérences et des inexactitudes dans l’ensemble de données.

2. Problèmes d'intégration

Les problèmes d'intégration entre les différentes plateformes marketing peuvent entraîner des divergences de données. Lorsque les données proviennent de plusieurs sources telles que les systèmes CRM, les outils de marketing par courrier électronique et les plateformes de réseaux sociaux, des incohérences peuvent survenir si ces systèmes ne communiquent pas efficacement ou si les mappages de données sont incorrects.

3. Différences temporelles

Les différences temporelles dans la déclaration des données peuvent entraîner des écarts. Différents systèmes peuvent être mis à jour à des moments différents, entraînant des variations dans les instantanés de données. Par exemple, une plate-forme peut produire des rapports quotidiennement, tandis qu'une autre les génère en temps réel, ce qui entraîne des désalignements temporaires des indicateurs tels que les performances des campagnes ou les chiffres de ventes.

4. Suivi des erreurs

Des erreurs de suivi se produisent lorsque les codes de suivi ou les balises utilisés pour collecter des données ne sont pas correctement mis en œuvre. Cela peut conduire à des données manquantes ou incomplètes. Par exemple, si un paramètre UTM est mal saisi ou si un pixel de suivi n'est pas correctement placé, les données résultantes ne refléteront pas avec précision les interactions de l'utilisateur.

5. Délais de traitement des données

Des retards dans le traitement des données peuvent entraîner des divergences. Si les données ne sont pas traitées et mises à jour en temps opportun, les rapports générés à partir de ces données peuvent être obsolètes. Ce décalage peut entraîner des différences entre les mesures de performances réelles et ce qui est rapporté.

6. Métriques spécifiques à la plate-forme

Différentes plateformes marketing utilisent souvent leurs propres algorithmes et méthodologies pour calculer les mesures. Par exemple, Google Analytics et Facebook Ads peuvent définir et mesurer « l'engagement » différemment. Ces variations peuvent entraîner des divergences lors de la comparaison des données entre les plateformes.

7. Erreur humaine

L'erreur humaine est une cause inévitable de divergence dans les données. Des erreurs telles que des erreurs de saisie de données, une gestion incorrecte des données ou une mauvaise interprétation des données peuvent toutes conduire à des incohérences. Même avec des systèmes automatisés, une surveillance humaine est nécessaire pour garantir l’intégrité des données.

8. Données en double

Les saisies de données en double peuvent créer des écarts, en particulier lors de l'intégration de données provenant de plusieurs sources. Par exemple, si le même client est répertorié deux fois dans un CRM en raison d'un nom ou d'une adresse e-mail légèrement différents, cela peut fausser l'analyse et les rapports.

9. Modifications des définitions de données

Les changements dans la façon dont les données sont définies ou catégorisées au fil du temps peuvent également entraîner des écarts. Si une équipe marketing modifie la définition d'un « prospect qualifié » au cours d'une campagne, cela peut entraîner des incohérences dans le nombre de prospects et les mesures de conversion.

Minimiser les écarts de données

Pour réduire efficacement l’impact et l’occurrence des écarts de données, les organisations peuvent adopter une approche globale intégrant à la fois la technologie et des pratiques de gestion strictes.

1. Gestion centralisée des données

La mise en œuvre d’un système de gestion centralisé des données est cruciale. Ce système agit comme une source unique de vérité, garantissant que toutes les entrées de données sur les plateformes sont cohérentes et à jour. Il minimise les erreurs introduites lors du traitement manuel des données et améliore l’intégrité globale des données.

Improvado fournit une base de données solide pour un cadre d'analyse marketing cohérent. La plateforme regroupe les données de plus de 500 plateformes de marketing et de vente, de CRM et de sources hors ligne, les prépare automatiquement pour l'analyse et les charge en toute sécurité dans un entrepôt de données ou un outil BI de votre choix. Improvado aide les marques à retrouver confiance dans leurs données et à accéder à des informations exploitables en temps réel.

2. Mécanismes proactifs de détection et de correction des erreurs

La mise en œuvre de technologies qui fournissent des alertes en temps réel pour les anomalies et écarts de données permet des actions correctives immédiates. Les systèmes équipés d’IA et d’apprentissage automatique peuvent prédire les erreurs potentielles avant qu’elles ne se manifestent, offrant ainsi des solutions proactives pour maintenir l’exactitude des données.

3. Normes et protocoles de données clairs

L'établissement et l'application de normes et de protocoles de données clairs dans tous les départements et équipes marketing régionales garantissent l'uniformité dans la saisie, le traitement et la gestion des données. Ces normes devraient détailler la manière dont les données doivent être traitées, formatées et stockées, réduisant ainsi l'ambiguïté et le risque de divergences.

5. Audits réguliers des données

La réalisation d’audits réguliers est essentielle pour détecter et rectifier rapidement les écarts. Ces audits aident à identifier les causes profondes des incohérences des données, qu'elles proviennent d'une erreur humaine, de pannes du système ou de problèmes d'intégration. En examinant régulièrement les données, les organisations peuvent maintenir des normes de qualité élevées et garantir leur exactitude.

Assurez-vous que vos données marketing sont prêtes à la décision

Minimiser les écarts de données ne consiste pas seulement à maintenir vos données propres. Il s'agit de garantir que vos données sont prêtes à la décision.

Pour les équipes marketing, cela signifie avoir une confiance totale dans leurs données et être capable d'utiliser n'importe quel actif de données à tout moment pour prendre des décisions éclairées. Des données précises et cohérentes permettent une formulation de stratégie efficace, un ciblage précis et une allocation efficace des ressources.

Improvado sert de base à cette préparation à la décision en fournissant une plate-forme robuste qui automatise l'intégration, la validation et le reporting des données, garantissant que vos données marketing sont toujours exactes, à jour et prêtes à l'action. Cela permet aux équipes marketing d’exploiter leurs données en toute confiance pour optimiser leurs performances et obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Questions fréquemment posées