Les spécialistes du marketing n'ont plus besoin d'être convaincus des avantages d'adopter une approche axée sur les données dans leur travail. Un récent Enquête Salesforce a révélé que les spécialistes du marketing mondial s'appuient en moyenne sur 15 sources de données différentes, contre 10 l'année précédente. En fait, 82% utilisent des "données d'intérêt/préférences déclarées" et 77% des "données d'intérêt/préférences inférées".
En tant que spécialiste du marketing, vous ne souhaitez naturellement utiliser des données fiables que pour enrichir les données que vous possédez déjà.
Après tout, l'utilisation de données de mauvaise qualité peut entraîner de gros problèmes. Vous pouvez ne pas obtenir une vue à 360 degrés de vos clients, par exemple, ce qui vous amène à cibler les mauvaises personnes avec vos publicités ou les bonnes personnes mais avec les mauvais produits. Des campagnes prometteuses peuvent ressembler à des échecs, et au final, l'argent que vous investissez dans les données est gaspillé.
Bien que la qualité des données puisse sembler être un concept abstrait, elle ne l'est pas. Vous pouvez prendre en compte un certain nombre de caractéristiques mesurables pour déterminer si les produits livrés par un fournisseur de données peuvent vous aider à atteindre vos objectifs.
Quelles sont les caractéristiques de la mesure de la qualité des données ?
La société d'intégrité des données Precisely définit cinq traits qui font partie intégrante de la qualité des données:
- Exactitude des données : les informations sont-elles correctes dans tous leurs détails ?
- Complétude des données : Dans quelle mesure les informations sont-elles complètes ?
- Fiabilité des données : L'information contredit-elle d'autres ressources fiables ?
- Pertinence des données : Avez-vous vraiment besoin de cette information ?
- Actualité des données : Dans quelle mesure les informations sont-elles à jour ?
Vous pouvez évaluer ces caractéristiques de manière très pratique lorsque vous testez des données.
- Exactitude: Le fournisseur de données a-t-il fourni des champs d'enrichissement corrects, par exemple les catégories sont-elles attribuées correctement ? Si les données comprennent des noms et des adresses, sont-ils correctement orthographiés ?
- Complétude: Y a-t-il un certain nombre de valeurs vides dans les champs qui sont pertinents pour vos cas d'utilisation ? Ce serait un signal d'alarme si vous voyez beaucoup d'espaces vides dans les colonnes des codes postaux pour une certaine géolocalisation, par exemple.
- Fiabilité: Pouvez-vous procéder à une validation croisée des données avec vos actifs de données existants, comme les données de transaction ? Par exemple, si un fournisseur de données affirme qu'un groupe d'utilisateurs est constitué de fans de sport, les données de transaction devraient le confirmer. Après tout, les fans de sport achètent généralement plus d'articles de sport que les consommateurs qui ne s'intéressent pas au sport.
- Pertinence: Les données sont-elles bien créées ? Si vous demandez uniquement des données concernant des clients aux États-Unis, vous ne devriez pas recevoir de données sur des clients en Europe.
- L'actualité: Les données présentent-elles un décalage ? Pour certaines marques, les données qui datent de plus de 96 heures sont déjà périmées et deviennent inutiles. Assurez-vous que l'actualité des données est adaptée à vos besoins.
Les fournisseurs ont des moyens de confirmer qu'ils produisent des données de haute qualité. Ils peuvent utiliser le traitement du langage naturel (PNL), par exemple, pour mesurer si leurs catégories sont correctement attribuées. Ils peuvent mettre en place des points de contrôle de la qualité des données pour les livrables de données avec leurs partenaires. Ils peuvent également recevoir des alertes de détection d'anomalies pour les données irrégulières qui proviennent de leurs sources.
En interrogeant les fournisseurs sur ces mesures et d'autres qu'ils prennent pour fournir des données de qualité, vous pourrez choisir les bons partenaires.
Une mesure supplémentaire de la qualité des données
Les réalisations et les références en matière de qualité des données peuvent vous aider à vous sentir à l'aise pour travailler avec un fournisseur de données. ShareThis est fière de la reconnaissance qu'elle a reçue dans ce domaine..
ShareThis est l'un des six fournisseurs de données à avoir reçu le prix de l'innovation. Label de transparence des données du IAB Tech Lab. L'étiquette offre une vue claire de nos segments d'audience, y compris l'origine de nos données, la manière dont nous avons construit l'audience et la description générale de chaque audience.
Notre société a également reçu l'insigne de certification Neutronian à la suite d'un audit complet des processus et procédures que nous utilisons pour construire nos segments d'audience. La certification couvre cinq catégories principales de qualité des données avec 10 à 15 attributs évalués dans chaque catégorie. Ces catégories sont :
- Consentement et conformité
- Transparence des sources d'approvisionnement
- Caractéristiques de la base de données
- Méthodologie et traitement
- Performance
En outre, Neutronian publie un rapport trimestriel sur l'état de l'environnement. Scores de confidentialité des données où ShareThis se classe systématiquement parmi les meilleurs fournisseurs de données.
Conclusion
Voici l'essentiel : Puisque des données de qualité permettent de prendre de bonnes décisions, il est toujours bon de s'assurer que les données d'un fournisseur tiers sont de la plus haute qualité.
En plus d'avoir un œil vigilant sur les caractéristiques mesurables lors de l'analyse des données, vous pouvez interroger les fournisseurs sur leur contrôle de la qualité et vérifier les réalisations et les références qu'ils ont reçues pour avoir produit des données de qualité.
