Les stacks Salestech et Martech se multiplient. On adopte des CRM, des outils d’automatisation, des plateformes d’enrichissement, des dashboards temps réel… Mais une vérité reste immuable : sans une donnée propre, fiable et à jour, ces outils ne servent à rien.
La data quality n’est pas un sujet annexe réservé aux ops ou aux data analysts. C’est un prérequis absolu pour des actions commerciales efficaces, de la prospection à la fidélisation, en passant par le pilotage de la performance.
1. Qu’est-ce que la data quality dans les actions commerciales et marketing ?
Dans un contexte Salestech, la data quality désigne le niveau de fiabilité, de fraîcheur, de complétude et de cohérence des données que l’on utilise dans la chaîne commerciale et marketing.
Les principales typologies de données concernées :
a) Données de contact
- Prénom, nom, email, téléphone
- Fonction exacte, niveau hiérarchique, décisionnaire ou non
- Réseaux sociaux (LinkedIn notamment)
b) Données d’entreprise (firmographiques)
- Raison sociale, adresse, effectif, secteur d’activité
- Chiffre d’affaires estimé, technologies utilisées, statut juridique
c) Données comportementales
- Interactions avec les emails (ouvertures, clics, réponses)
- Visites sur le site, consultations de pages produits
- Participation à des événements ou webinaires
d) Données CRM internes
- Stade de cycle de vente
- Dernière interaction ou tentative de contact
- Historique commercial (notes, objections, offres envoyées)
Dans une stack Salestech bien construite, ces données transitent et interagissent entre différents outils : CRM (Hubspot, Salesforce), outil de cold emailing (Lemlist, Apollo), Sales Intelligence (Kaspr, Lusha, Dropcontact), plateforme de call, outils d'automatisation comme Make ou Zapier…
Si les données à l’entrée sont erronées ou incomplètes, c’est l’ensemble du système qui dysfonctionne.
2. Pourquoi la data quality est-elle essentielle dans une démarche Salestech ?
a) Pour mieux prioriser la prospection
Les équipes sales doivent souvent traiter plusieurs centaines voire milliers de leads par semaine. La qualité de la donnée permet de :
- Repérer les contacts les plus susceptibles de convertir (ICP)
- Éviter les leads obsolètes ou mal qualifiés
- Adapter le bon message à la bonne personne
b) Pour personnaliser les actions à grande échelle
Les outils Salestech permettent d'automatiser la prise de contact, mais sans data propre, l'automatisation devient un piège :
- Mauvaise civilité ou prénom mal orthographié : perte de crédibilité immédiate
- Fonction incorrecte : message inadapté, perte d’impact
- Données manquantes : impossibilité de segmenter et personnaliser
c) Pour gagner du temps et préserver la productivité des commerciaux
Un commercial qui appelle un numéro invalide, qui tombe sur un contact parti ou une société dissoute, perd du temps. Multiplié par l’ensemble de l’équipe, cela représente des dizaines d’heures perdues chaque mois.
d) Pour garantir la performance du reporting et des KPIs
Sans data fiable, les indicateurs sont biaisés :
- Taux de conversion sur des bases gonflées de leads inactifs
- CAC calculé sur des cohortes mal définies
- Attribution erronée des campagnes
e) Pour maintenir la délivrabilité et la conformité RGPD
Des emails invalides ou non conformes augmentent le taux de bounce, dégradent la réputation d’envoi, voire entraînent des sanctions réglementaires en cas de contrôle.
3. Quelles actions concrètes pour maintenir une bonne data quality ?
Voici une démarche structurée en 5 volets :
1) Normalisation à l’entrée
- Définir des règles de saisie claires (champ obligatoire, format standardisé)
- Automatiser l’enrichissement dès la collecte avec des outils comme Dropcontact, Clearbit, Lusha, Kaspr
- Implémenter des formulaires intelligents (type progressive profiling)
2) Nettoyage régulier
- Identifier les doublons et les fusionner
- Supprimer les contacts inactifs depuis plus de 12 mois
- Vérifier la validité des adresses email avec Neverbounce ou Kickbox
- Filtrer les entreprises fermées, rachetées ou ayant changé de nom
3) Mise à jour automatisée
- Connecter le CRM à des outils d’enrichissement en continu
- Utiliser des outils no-code pour synchroniser les bases (Zapier, Make)
- Réconcilier les données entre outils : CRM, email automation, Sales Enablement
4) Processus de gouvernance des données
- Nommer un référent data dans l’équipe ops ou revenue enablement
- Documenter les flux de données
- Organiser des audits réguliers : échantillonnage, scoring qualité
5) Formation des équipes
- Former les commerciaux à la saisie rigoureuse et à la bonne utilisation du CRM
- Expliquer les impacts concrets de la mauvaise data sur la performance
4. Que risque-t-on à négliger la qualité de la donnée ?
a) Dégradation de la performance commerciale
Des commerciaux qui travaillent sur une base fausse ou sale gaspillent leur temps, appellent les mauvaises personnes et multiplient les échecs.
b) Perte de crédibilité
Une erreur dans un message de prospection ("Bonjour {FirstName}") ou une confusion de fonction ("Bonjour Madame le CTO") peut ruiner une opportunité.
c) Rupture de synchronisation marketing <> sales
Le marketing parle à une base différente de celle que les commerciaux exploitent. Résultat : reporting incohérent, ciblage flou, conflit entre les équipes.
d) Surestimation (ou sous-estimation) des performances
Des chiffres gonflés faussent les analyses. Cela peut pousser à prendre de mauvaises décisions stratégiques (par exemple : renforcer une campagne qui ne marche pas vraiment).
e) Risque légal
En cas d’audit RGPD, l’incapacité à justifier l’origine et la qualité des données peut entraîner des sanctions ou des blocages opérationnels (désactivation d’une base par un prestataire, par exemple).
La data quality, c’est la fondation de toute stratégie Salestech sérieuse
Automatiser la prospection, optimiser l’acquisition, personnaliser à grande échelle, piloter la performance… toutes ces ambitions reposent sur une donnée fiable, propre et structurée.
Dans un écosystème Salestech, la donnée est un carburant. Mais attention : même une Ferrari ne va nulle part avec un plein de boue.