La gestion des données clients (CMDM) est une fonction essentielle pour les entreprises qui souhaitent disposer d'un registre précis, unifié et structuré de leurs clients. Elle constitue la colonne vertébrale de nombreuses fonctions métier, notamment les ventes, le marketing, la finance et le service client. Une mauvaise gestion des données clients peut entraîner des pertes d'efficacité, des pertes de chiffre d'affaires, des risques de non-conformité et une expérience client médiocre.
Solutions de gestion des données de base clients sont conçues pour relever ces défis en proposant des plateformes centralisées et des outils intelligents qui garantissent la cohérence des données, éliminent les doublons et permettent une synchronisation des données en temps réel entre les différents systèmes. Ces solutions aident les entreprises à établir une source unique et fiable d'informations sur les clients, ce qui améliore la prise de décision et renforce l'engagement client sur l'ensemble des points de contact.
Avec la transformation numérique, les entreprises doivent évoluer vers un système de données de référence clients plus structuré, fonctionnant en temps réel et plus accessible. Une base de données clients bien entretenue permet d'établir des rapports précis, de rationaliser les opérations, d'offrir des expériences client personnalisées et d'améliorer la conformité réglementaire.
Modèle de données de base client
Un modèle de données de référence client est une structure qui permet de stocker les informations clés relatives à un client. Il est conçu pour offrir une vue unique, unifiée et précise du client à l'échelle des différents services et applications.
Principales caractéristiques d'un modèle de données de référence client
Informations générales sur le client :
Identifiant client – Identifiant unique attribué à une fiche client unique
Nom (prénom, deuxième prénom, nom de famille / nom de l'entreprise) – Prénom et nom de famille
Nom de l'entreprise – Valable uniquement pour les clients B2B
Type de client (particulier, entreprise, administration, organisme à but non lucratif)
Coordonnées (téléphone, e-mail, site web)
Adresses de facturation et de livraison
Données financières et de crédit
Limite de crédit
Conditions de paiement (30 jours nets, 60 jours nets, etc.)
Numéro d'identification fiscale (TIN)
Coordonnées bancaires
Modes de paiement (ACH, virement bancaire, carte de crédit, etc.)
Informations juridiques et relatives à la conformité
Numéro d'immatriculation de l'entreprise
Codes de classification des secteurs d'activité (NAICS, SIC)
Données relatives à la conformité au RGPD et au CCPA
Évaluation des risques
Interactions avec les clients et historique
Historique des achats
Demandes d'assistance et réclamations
Préférences marketing
Indice d'engagement client
Segmentation et préférences
Niveau de fidélité client
Moyen de communication préféré
Remises spéciales ou accords tarifaires
Modèle de données de base client dans SAP
SAP considère la base de données clients comme un module configurable à part entière. Elle permet de stocker de manière systématique les informations relatives aux clients et facilite leur consultation et leur mise à jour. Les données de la base de données clients SAP sont classées en différentes vues afin de faciliter les fonctions métier. Voici quelques-uns des champs par défaut disponibles dans la base de données clients SAP :
Informations générales
Cela comprend les informations essentielles sur les clients qui sont partagées entre plusieurs sociétés et zones de vente.
Nom (particulier ou entreprise)
Adresse (rue, ville, code postal, pays)
Coordonnées (téléphone, fax, e-mail, site web)
Classification sectorielle (NAICS, SIC)
Terme de recherche (Brève description pour faciliter la recherche)
Données relatives aux déclarations fiscales (TVA, GST, certificats d'exonération)
Données relatives à la zone de vente
Cette section contient les informations nécessaires aux opérations commerciales et au traitement des commandes. Elle concerne spécifiquement un Organisation commerciale, canal de distribution et division.
Organisation commerciale (Définit la structure hiérarchique des ventes)
Canal de distribution (vente directe, revendeurs, vente en ligne, etc.)
Division (regroupement de produits)
Groupe tarifaire (remises, accords tarifaires spéciaux)
Conditions d'expédition (mode de livraison préféré)
Catégorie de clients (niveaux de fidélité, type d'entreprise)
Définition des sorties (Préférences de facturation et de documents)
Données relatives au code de société
Cela comprend les informations financières et comptables relatives au client.
Compte de rapprochement (relie le client aux comptes du grand livre)
Conditions de paiement (30 jours nets, 60 jours nets, paiement anticipé, etc.)
Procédures de relance (rappels automatisés et politiques de recouvrement)
Service de contrôle du crédit (limites et évaluation de la solvabilité)
Codes de juridiction fiscale (en fonction de la localisation du client)
Mode de paiement (ACH, virement bancaire, carte de crédit, etc.)
Site Web de SAP propose plusieurs ressources et guides permettant de comprendre la structure d'un fichier client, ainsi que des guides pour le personnaliser dans le nouveau S4/HANA
Modèle de données de base client dans d'autres progiciels de gestion intégrés (ERP)
Voici quelques ressources qui vous permettront d'en savoir plus sur la gestion et la configuration des données de base clients dans d'autres systèmes ERP.
ERP Oracle : Utilise la gestion des données clients (CDM) avec des structures hiérarchiques pour gérer les relations. [Guide du développeur]
Microsoft Dynamics 365 : Utilise les entités client pour obtenir une vision à 360 degrés des données client. [Guide du développeur]
Salesforce : Dispose d'objets « Compte » et « Contact » permettant de gérer les informations relatives aux clients. [Guide du développeur]
En quoi les équipes tirent-elles profit d'un fichier client unifié ?
Marketing : Des promotions personnalisées en fonction de la segmentation de la clientèle.
Exemple : Une entreprise de vente au détail analyse l'historique des achats et les préférences de ses clients afin de leur proposer des bons de réduction personnalisés par e-mail et via des notifications sur mobile.
Cas d'utilisation : Une marque de mode en ligne segmente sa clientèle en fonction de ses achats antérieurs et recommande des produits adaptés à ses préférences.
Finances : Évaluation précise du risque de crédit et facturation.
Exemple : Une institution financière s'appuie sur une vue unifiée du client pour évaluer sa solvabilité en analysant l'historique de ses transactions, ses prêts en cours et ses habitudes de paiement.
Cas d'utilisation : Une multinationale veille au paiement des factures dans les délais en identifiant les clients ayant des antécédents de retard de paiement et en ajustant leurs limites de crédit en conséquence.
Opérations : Une gestion des commandes rationalisée et un service client amélioré.
Exemple : Une entreprise de logistique intègre les données clients provenant de différentes plateformes afin d'assurer un suivi et une livraison efficaces des commandes.
Cas d'utilisation : Un fournisseur de pièces automobiles réduit les erreurs d'expédition en vérifiant l'exactitude de l'adresse du client et l'historique de ses achats avant d'expédier les commandes.
Conformité : Un meilleur respect de la législation en matière de protection des données.
Exemple : Un prestataire de soins de santé garantit le respect du RGPD en gérant un référentiel unique et sécurisé des données clients, conforme à la réglementation en matière de protection des données.
Cas d'utilisation : Un établissement bancaire procède régulièrement à des contrôles des dossiers clients afin de garantir le respect des règles « KYC » (Know Your Customer, « Connaître son client ») et de réduire ainsi les risques réglementaires.
Premiers pas avec un projet de données de base clients
En règle générale, les clients qui font appel à nous pour un projet lié aux données de référence clients disposent d'une configuration sous-optimale pour la gestion de leurs données clients, ce qui entraîne inévitablement de nombreux problèmes hérités dans la base de données, qu'il faut résoudre avant de mettre en place de nouveaux processus.
Ainsi, un projet consacré aux données de référence clients suit généralement une approche à deux volets ;
Gestion des données héritées
Évaluation et identification :
Réaliser un audit des données afin d'identifier les enregistrements en double, redondants et obsolètes.
Exemple : Une entreprise de télécommunications identifie et fusionne les fiches clients en double afin d'éviter toute facturation redondante.
Standardisation et normalisation des données :
Définir des formats standard pour les noms, adresses et coordonnées dans l'ensemble des systèmes.
Exemple : Une enseigne de distribution multinationale harmonise les formats d'adresses de ses clients afin de garantir la cohérence des données d'expédition.
Nettoyage et validation des données :
Utiliser des outils tels que Trillium, Informatica et Talend pour nettoyer et valider les enregistrements.
Cas d'utilisation : Une institution financière utilise la solution MDM d'Informatica pour valider et corriger les numéros d'identification fiscale de ses clients.
Gestion des données des futurs clients
Mettre en place des modèles de gestion et de responsabilité des données :
Attribuer des rôles spécifiques en matière de gouvernance et de contrôle des données.
Exemple : Un établissement de santé désigne des responsables des données chargés de veiller à l'intégrité des dossiers des patients.
Tirer parti des outils d'enrichissement des données basés sur l'IA :
Utilisez des sources de données externes telles que ZoomInfo et Dun & Bradstreet pour compléter les informations manquantes.
Cas d'utilisation : Un fabricant du secteur B2B complète les profils clients incomplets à l'aide de données financières d'entreprise en temps réel.
Bien qu'il soit possible de mener à bien un projet lié aux données de base clients en interne, cela nécessite généralement une multitude de plateformes logicielles, d'abonnements SaaS, d'accès à plusieurs bases de données privées et bien plus encore.
Dans la plupart des cas, le savoir-faire, les capacités techniques et les ressources disponibles pour la refonte d'un fichier clients sont limités ; il est donc nettement préférable de faire appel à un spécialiste pour gérer les subtilités du projet.
Quoi qu’il en soit, voici quelques plateformes de données de référence qui peuvent vous aider à gérer les données de référence clients.
Solutions logicielles pour la gestion des commandes et des mesures (CMDM)
Suites MDM : Informatica MDM, SAP MDG, IBM InfoSphere MDM
Exemple : Une entreprise internationale de logistique intègre SAP MDG afin de centraliser les données de référence clients.
Outils d'enrichissement des données : Experian, Melissa Data
Cas d'utilisation : Une agence de crédit fait appel à Experian pour valider et compléter les informations manquantes relatives à l'historique de crédit.
Plateformes de gouvernance des données : Collibra, Alation
Exemple : Un cabinet d'avocats garantit la conformité en gérant ses politiques en matière de données via Collibra.
Reconnu par les leaders du secteur à travers le monde
Stratégies de gestion d'un fichier clients
Outre les processus mentionnés ci-dessus, il existe quelques stratégies qu'il est utile de connaître et qui peuvent facilement contribuer à la gestion et à la normalisation des données clients.
Voici quelques-unes de ces approches.
Adopter une approche fondée sur une source unique de vérité
Les systèmes de données de référence s'appuient sur un enregistrement de référence unique [en savoir plus], une version définitive de la vérité ; les données clients étant stockées de manière indépendante sur plusieurs systèmes disparates (un CRM, une CDP et d’autres sources de données similaires), il est plus judicieux de travailler sur une base de données unique afin d’éviter les doublons et autres problèmes
Mise en œuvre de contrôles d'accès basés sur les rôles
L'une des principales causes de la mauvaise qualité des données dans un fichier clients, ou dans tout autre système de données de référence multidomaine d'ailleurs, est une gestion insuffisante des données ;
Une certaine inertie naturelle et un contrôle de qualité insuffisant en matière de saisie et de correction des données sont des risques courants ; c'est précisément pour cette raison que les organisations doivent mettre en place un système basé sur les rôles, s'appuyant sur des processus technologiques, afin de valider les saisies, de signaler les informations contradictoires, d'enrichir automatiquement les données manquantes et de déclencher des alertes pour validation en fonction de la matrice d'approbation configurée.
Intégrer en profondeur les systèmes d'IA dans les processus
Peut-être n'y a-t-il qu'une poignée de secteurs et de disciplines qui soient aussi touchés par l'avènement de l'intelligence artificielle que la gestion des données.
L'un des principaux postes de dépenses et l'un des principaux défis liés aux déploiements de MDM était directement lié à l'intervention humaine. En effet, il était extrêmement difficile pour un algorithme de « comprendre » un enregistrement MRO et de le traiter sans intervention humaine.
Avec l'essor de l'intelligence artificielle, il existe toutefois plusieurs cas d'utilisation distincts de l'IA dans le domaine de la gestion des données de référence (MDM), à savoir
1. Classification autonome: Les systèmes d'IA peuvent extraire automatiquement des informations telles que le prénom, le nom, le numéro d'appartement, le nom de la rue et le pays d'origine d'une fiche client à partir d'un texte libre non structuré
2. Enrichissement: Les agents IA fonctionnant en continu sont capables de détecter les informations manquantes dans n'importe quelle fiche client et peuvent les compléter à partir de sources de données internes ou tierces sans aucune intervention humaine ; cela fonctionne particulièrement bien lorsqu'ils sont directement intégrés à des API, comme nous le verrons plus en détail ci-dessous.
3. Évaluation des données: Nous sommes encore bien loin du jour où une armée d'agents IA gérera de manière autonome votre base de données clients ; c'est pourquoi une vérification manuelle par un humain reste pour l'instant pratiquement indispensable.
Cependant, les systèmes d'IA peuvent contribuer à améliorer l'efficacité en attribuant des notes aux enregistrements de données, ce qui rend les vérifications humaines bien plus évolutives et efficaces.
Intégrer des API à des bases de données propres et tierces
Les données clients sont volumineuses et complexes ; elles comportent de nombreux champs couvrant les informations personnelles, les coordonnées bancaires, les antécédents juridiques et même des informations « firmographiques » pour les clients B2B.
Il est très fréquent que ces dossiers ne contiennent pas « toutes les informations » et que les systèmes informatisés exploitent automatiquement les API fournies par des sources tierces pour obtenir diverses informations, parmi lesquelles :
1. Bases de données de contacts: Des bases de données telles que ZoomInfo et D&B stockent des données personnelles sur les utilisateurs, notamment des adresses e-mail, des numéros de téléphone, etc.
2.Informations fiscales et financières: D&B stocke des informations transactionnelles et financières telles que le numéro d'identification fiscale (TIN)
3. Informations sur le crédit: Equifax, Transunion et d'autres agences fournissent également des rapports de solvabilité et d'autres informations connexes qui peuvent être intégrées dans la base de données clients via des API
Dans les grandes entreprises, les sources de données de première main, telles que le CRM ou la CDP, constituent de véritables réservoirs d'informations et peuvent être d'excellentes sources de données pouvant être transmises au système CMD.
Fichiers clients VS Gestion de la relation client
Bien que les systèmes de données de référence clients et les systèmes CRM gèrent tous deux les informations clients, ils répondent à des objectifs différents, offrent des fonctionnalités distinctes au sein d'une organisation et sont utilisés dans des contextes d'utilisation variés par différentes équipes.
Voici un bref extrait expliquant la différence entre les deux.
| Fonctionnalité | Système de données de base clients | Système de gestion de la relation client |
|---|---|---|
| Objectif | Fournit un référentiel centralisé et faisant autorité pour les données clients, garantissant ainsi la cohérence et l'exactitude de ces données à l'échelle de l'entreprise. | Gère les relations avec les clients actuels et potentiels, en mettant l'accent sur les activités de vente, de marketing et de service client. |
| Type de données | Stocke les principales informations relatives aux clients, telles que leurs numéros d'identification, leurs noms légaux, leurs coordonnées et leurs données financières. | Permet de collecter des données dynamiques, notamment les interactions avec les clients, l'historique des achats, les demandes de service et les réactions aux campagnes marketing. |
| Utilisateurs | Utilisé par les équipes chargées de la gouvernance des données, les services informatiques et les systèmes nécessitant des données clients validées. | Principalement utilisé par les équipes commerciales, marketing et du service client pour gérer les interactions quotidiennes avec les clients. |
| Intégration | Sert de source de données pour les systèmes CRM, garantissant ainsi que toutes les applications liées à la clientèle accèdent à des informations cohérentes et précises. | Extrait les données du système de gestion des données clients afin de fournir aux utilisateurs des informations actualisées sur les clients lors de leurs interactions. |
Fichier clients VS Plateforme de données clients
La plateforme de données clients est un concept relativement nouveau et ça est apparu aux alentours de 2013 lorsque ce terme a été inventé par David Raab, consultant en technologies marketing et fondateur du CDP Institute.
Les CDP ont été mis en place pour répondre au besoin croissant de des données clients unifiées, persistantes et accessibles sur plusieurs canaux de marketing, de vente et de service client. L'objectif était de éliminer les silos de données et créer un une vue unique et globale des clients que les entreprises pourraient utiliser pour améliorer la personnalisation, le ciblage et l'engagement client.
On comprend donc aisément la confusion qui peut régner en raison du chevauchement des objectifs entre les données de référence clients et une plateforme de données clients. Le tableau ci-dessous détaille certains des les différences entre eux
| Catégorie | Plateforme de données clients (CDP) | Base de données des clients (CMD) |
|---|---|---|
| Objectif principal | Améliore le marketing et l'engagement client grâce à la collecte de données en temps réel et à la segmentation. | Garantit gouvernance, exactitude et cohérence des données en maintenant un source unique de vérité. |
| Gros plan | Expérience client et personnalisation | Intégrité et gouvernance des données |
| Sources des données | Plateformes marketing (CRM, réseaux sociaux, interactions sur le site web, campagnes par e-mail, plateformes publicitaires, registres du service client). | Sources à l'échelle de l'entreprise (ERP, CRM, facturation, service client, bases de données externes). |
| Traitement des données | Agrège, unifie et segmente les données clients pour une utilisation en temps réel dans le cadre du marketing et de l'engagement client. | Nettoie, normalise, déduplique et gère les données clients afin d'en garantir l'exactitude. |
| Cas d'utilisation |
– Des expériences client personnalisées – Automatisation du marketing et ciblage – Suivi du parcours client – Campagnes omnicanales |
– Exactitude et cohérence des données – Conformité réglementaire (RGPD, CCPA) – Fichiers clients harmonisés entre les systèmes ERP, CRM et financiers – Veiller à ce que de confiance données à usage professionnel |
| En temps réel ou statique | Travaux dans en temps réel, en enregistrant les interactions dynamiques avec les clients à des fins de personnalisation et d'analyse. | Fournit un statique mais faisant autorité profil client, en garantissant l'exactitude des informations pour systèmes transactionnels et opérationnels. |
| Propriété et utilisateurs | Équipes Marketing et Expérience client Utilisez-le pour personnaliser l'interaction avec vos clients et pour l'analyse des données. | Équipes informatiques, de gouvernance des données et de conformité le gérer afin de garantir la fiabilité des données à l'échelle de l'entreprise. |
| Périmètre d'intégration | S'intègre à outils d'automatisation du marketing, plateformes d'analyse et systèmes de publicité numérique. | S'intègre à Systèmes ERP, CRM, financiers, de gestion de la chaîne logistique et opérationnels afin de garantir l'exactitude des données. |
