Des données et une analytique de mauvaise qualité ont un coût très élevé pour votre entreprise. En fait, cela cache de nombreuses implications qui finissent par se traduire en argent mal investi, décisions peu stratégiques et, surtout, opportunités non saisies.
Pour y remédier, la clé est de mettre de l'ordre dans vos données et de commencer à orienter vos décisions avec des informations claires et fiables. Mais pour arriver à ce stade, il est d'abord important d'identifier quel est le problème avec vos données. Car, même si cela peut sembler une blague, il existe différents types de mauvaise qualité.
Toutes ces données s'appellent Poor data. Et bien qu'elles partagent de nombreux aspects, chacune peut être de mauvaise qualité pour différentes raisons. Dans cet article, nous vous expliquons quels sont les plus courants et comment ils affectent votre entreprise.
Le concept de qualité est, pour beaucoup, quelque chose de relatif. Quelque chose qui dépend des attentes de chacun. Mais dans le cas des données, la qualité est quelque chose de mesurable avec un impact direct sur les résultats d'une entreprise. L'avenir de votre entreprise dépend de la qualité de vos données.
Mais exactement pourquoi ? Parce que des décisions que vous prenez au quotidien dépendent les Poor Data. Et ces décisions se traduisent en de meilleurs ou de moins bons résultats pour votre entreprise. En fait, tout cela dépend de vos données :
Bien investir votre temps – Une mauvaise qualité de données signifie plus de temps à les épurer et à vérifier qu'elles sont correctes, plus de temps à les intégrer et à vérifier qu'elles coïncident entre elles et, surtout, plus de temps à les analyser.
La qualité de votre stratégie – Quand vos données et votre analytique ne sont pas de qualité, il est facile de perdre le cap. Il est pratiquement impossible de prendre des décisions à l'avance, d'être sûr de l'impact de ces décisions et de pouvoir réagir rapidement face aux imprévus ou aux mauvais résultats.
Votre capacité de réaction – Pour vendre plus, il faut savoir mieux viser. Grâce à une bonne analytique de données, vous saurez quand, comment et à qui cibler avec vos différentes initiatives pour pouvoir augmenter vos résultats.
Pour résoudre un problème, il faut d'abord le comprendre. Dans le cas de votre analytique web, la clé consiste à comprendre à quoi est due la mauvaise qualité de vos données. Est-ce dû à la façon dont vous les collectez ? Le problème est-il qu'elles ne coïncident pas ? Y a-t-il quelque chose qui vous échappe ?
Voici un petit guide pour comprendre quelles sont les données de mauvaise qualité ou Poor data les plus courantes dans tout business digital qui se respecte :
Peu importe le temps et les efforts que vous investissez dans vos analyses. Si vos données sont imprécises, les résultats n'en vaudront pas la peine. Et c'est que l'imprécision des données est un problème très courant dans toute entreprise et peut remettre en question tous les efforts qu'elle entreprend.
Chiffres décalés, noms mal introduits ou données échangées. Une petite déviation ou imprécision suffit pour que toute l'analytique d'un business digital perde la rigueur nécessaire pour que ses données soient utiles. Si cela arrive, il n'y a pas de retour en arrière. Il faut tout changer.
→ La meilleure solution pour identifier les données imprécises et y mettre fin est de prendre le temps de les comparer avec des données fiables et de qualité. Par exemple, vous pouvez comparer vos données réelles de vente avec les données de vos campagnes digitales.
Parfois, le problème est que nous ne sommes pas capables de nous faire une idée complète de la réalité. S'il manque une donnée concrète, toute la structure de nos données peut s'effondrer et nous laisser sans la possibilité de tirer des conclusions solides.
Il peut s'agir d'une donnée démographique, d'une donnée sur vos campagnes ou simplement d'une donnée sur les visites de vos clients. N'importe quelle carence peut représenter un obstacle au moment d'identifier des tendances et des opportunités pour votre entreprise. C'est pourquoi il est important de bien contrôler vos données.
→ Souvent, le problème des données incomplètes ne se résout pas en regardant les données que vous avez devant vous, mais en faisant un bilan en tant que business digital. De quelle information ai-je vraiment besoin pour prendre des décisions ? Et avec cette question clarifiée, vous pourrez identifier les carences dans vos données.
Et si vous aviez trop de données ? Oui, cela peut aussi être un problème dans votre analytique. En fait, c'est quand les données s'accumulent et se chevauchent que commencent à apparaître les doutes dans tout business digital.
Quand les données se dupliquent (soit parce qu'elles sont collectées 2 fois soit parce qu'il y a 2 sources de données qui analysent la même chose), surgit la grande question : laquelle dois-je me fier ? Et c'est que le principal problème des données dupliquées est que, dans la plupart des cas, elles ne coïncident pas entre elles et nous mettent entre le marteau et l'enclume.
→ Pour en finir avec les doublons, il faut suivre un processus simple : d'abord, vous devez comparer vos différentes sources et bases de données pour identifier ces entrées de données identiques ou trop similaires. Ensuite, choisissez l'alternative qui s'adapte le mieux à votre structure de données et débarrassez-vous du reste. C'est un processus que vous devez répéter régulièrement.
De nombreuses sources de données, différents outils digitaux, campagnes marketing sur différents canaux… Tout business digital fait face à beaucoup d'informations simultanément provenant d'endroits complètement différents. Et cela se traduit très probablement par des données incohérentes.
Ce problème consiste principalement en ce que les différentes données ne partagent pas les mêmes caractéristiques (format de dates, par exemple) ou calculent certaines valeurs de manière différente (le nombre de visites ou la portée d'une campagne). Résultat : vos données ne s'emboîtent pas entre elles et tout finit par devenir un vrai chaos.
→ Le problème des incohérences entre données est un problème d'intégration. Bien que l'on puisse résoudre le problème en révisant chaque donnée, la meilleure solution est de disposer d'un outil qui intègre les différentes données et unifie les différents formats, métriques et autres.
Et que faire de ces données que nous ne savons même pas comment standardiser ? Oui, le problème de l'incohérence s'étend jusqu'au point de nous confronter à quelque chose de plus grand : les données qui ne disposent pas d'une structure concrète.
Quelques exemples : résultats d'entretiens qualitatifs, informations de tiers ou études de marché. Ce type de données, bien qu'utiles pour toute entreprise, sont difficiles à structurer et à formater d'une manière qui puisse s'intégrer au reste de l'analytique pour être utiles.
→ Encore une fois, il faut faire confiance à l'intégration. Les données mal structurées doivent passer par un processus d'épuration et d'organisation qui les adapte à votre système de données actuel et permette de les intégrer avec le reste des données. Rappellez-vous : la combinaison efficace de différentes données est la clé pour obtenir des insights intéressants.
Enfin, il nous faut parler de toutes ces données qui passent inaperçues pour les business digitaux et que personne ne sait suffisamment exploiter. Connues sous le nom de Dark data, elles désignent les données qui vivent dans l'ombre en attendant de voir la lumière.
Selon IBM, près de 80 % des données actuelles pourraient être considérées comme Dark data. Cela, en plus de gaspiller des ressources économiques de l'entreprise, signifie également que de nombreuses opportunités sont ignorées. Et cela n'intéresse personne.
→ Pour remédier à la Dark data et décider quoi en faire (l'éliminer ou la mettre en lumière), il est important de réaliser un bon audit des données et d'identifier où se trouvent ces données et pourquoi elles ne sont pas utilisées.
Ce sont là quelques-unes des données de mauvaise qualité que vous devriez avoir sur votre radar. Vous savez désormais que pour résoudre un problème, la première chose est de bien comprendre ce même problème. Maintenant que vous avez en tête quelques-uns des concepts clés de la Poor data, il est temps de concevoir une stratégie pour trouver des solutions.
Chez Boost, nous vous aidons à concevoir un audit pour identifier tous ces problèmes habituels liés à la qualité de vos données. Et quand nous aurons clarifié les axes d'amélioration, nous passons à la conception d'une analytique sur mesure pour votre business digital.
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