De nos jours, il est courant de considérer la gestion des données comme un poste de dépenses facultatif, pouvant être reporté, lorsque les problèmes deviennent plus graves. Cependant, cette approche peut avoir des conséquences économiques graves : selon une étude de Gartner en 2020 sur les solutions de gestion de la qualité des données, plus de 25 % des données critiques des plus grandes entreprises sont inexactes, ce qui pourrait coûter en moyenne 11 millions d’euros par an aux organisations. Pourtant, si elle est bien gérée, notamment grâce à l’analyse des comportements, la gestion des données peut considérablement améliorer l’expérience client et la performance de l’entreprise, et constitue donc une véritable source de valeur.
La valeur d’une donnée de qualité réside dans sa capacité à aider une entreprise à mieux connaître ses clients, en lui permettant de les contacter, d’interagir avec eux et d’avoir une vue complète de leur historique. En d’autres termes, une donnée de qualité est avant tout utile.
Il est important de ne pas chercher la perfection, car cela peut entraver la mise en place d’un processus efficace de gestion de la qualité des données. Les données doivent être adaptées à l’activité de l’entreprise et ne doivent pas devenir une fin en soi. Il est également important de prendre en compte les éventuelles difficultés que peut rencontrer le système. En effet, toute règle de gestion peut avoir des effets secondaires, tels que des faux positifs, par exemple la fusion de deux doublons qui en réalité correspondent à deux clients distincts.
Le marketing prédictif permet aujourd’hui d’anticiper les comportements d’achat, les besoins et les préférences des clients, ainsi que les tendances de vente, grâce aux données comportementales.