Aujourd'hui un parcours client type peut s'effectuer sur plusieurs devices et concernent de nombreux canaux entrants et sortants, du site internet aux médias sociaux, de la boutique en ligne aux magasins "physiques".
Quel que soit le canal ou le device utilisé, vos clients attendent de vous d'être reconnu, de façon à pouvoir bénéficier d'une expérience personnalisée et adaptée à leurs besoins.
La réconciliation des données online et offline est une composante importante de votre environnement technique. Elle vous aide à mieux identifier vos différents clients quels que soient vos canaux marketing entrants ou sortants, détenus en propre ou en payant.
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Ce principe de réconciliation des données consiste à repérer les similitudes entre plusieurs enregistrements clients, qui pourraient suggérer qu’ils appartiennent bien à la même personne. Les informations personnelles (nom, adresse postale, adresse e-mail, numéro de mobile) sont utilisées pour établir des liens entre des points de données disparates, et décider quels enregistrements correspondent à quel individu.
Lorsque l’on tente d’identifier une correspondance dans plusieurs bases de données différentes, avec de multiples tables qui contiennent plusieurs types de données dans des formats ou des langues différent(e)s, le processus de matching peut alors s’avérer complexe.
De plus en plus, le marketing digital exige que la réconciliation des données soit exécutée très rapidement, afin que les marketeurs puissent intervenir dans le parcours du client en temps réel.
Cette réactivité est indispensable, par exemple pour :
De la même manière, dans le cadre d’une action de marketing direct générant des coûts élevés, la réconciliation des données va aider à optimiser vos dépenses en évitant de contacter le même client plusieurs fois ou de s’adresser à des audiences mal segmentées.
Pour réconcilier et faire matcher les données, on peut utiliser deux approches auxquelles nous faisons communément référence dans l’univers de la data et de l’IA :
Aucune de ces 2 approches est mieux que l’autre. Elles utilisent des procédés différents et sont plus ou moins adaptée selon les cas d’usage.
L'approche probabiliste est une décision algorithmique, elle s'appuie sur l'utilisation de probabilités sous forme d’algorithmes prédictifs, d’apprentissages automatiques et de modélisations statistiques. Elle permet le processus de mise en correspondance entre deux identités possibles.
L'approche déterministe quant à elle est une décision humaine. Gartner la définit comme étant « des identifiants connus pour un client, comme une adresse e-mail ou un numéro de téléphone ». En d’autres termes, l’objectif est de faire correspondre les données d’un même utilisateur sur différents appareils, en identifiant des points communs et fiables dans un profil client unifié.
En règle générale, une plateforme de marketing automation va utiliser une adresse e-mail comme identifiant unique. Cela permet d’identifier les doublons et de rattacher chaque clic ou ouverture à cette même adresse. De cette façon, il est plus d'observer comment vos clients interagissent avec vos campagnes e-mails.
Si vous avez intégré une Customer Data Platform (CDP), la correspondance entre deux ou plusieurs enregistrements et la réconciliation des données seront possibles via une série d’identifiants dans toutes les données ingérées, à partir des devices utilisés, des canaux et des différentes bases de données.
Les identifiants couramment utilisés pour la réconciliation des données incluent :
Une mauvaise correspondance des enregistrements peut s’avérer extrêmement dangereuse d’un point de vue de l’expérience client et de la conformité des données.
Rédigé par nos experts DATA, notre guide sur la réconciliation des données vous permettra de comprendre en quoi l'unification est indispensable pour votre activité et
Vous apprendrez aussi :
Quels sont les obstacles à surmonter pour une bonne réconciliation de données
Comment la CDP est un atout majeur dans cette réconciliation
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