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Qu'est-ce que la déduplication des clients ?
La déduplication des clients est le processus de recherche et de fusion des enregistrements dans une base de données qui concernent la même personne. Dans les entreprises modernes, la collecte d'informations sur les clients se fait de différentes manières. Le plus souvent, les données sont saisies par des gestionnaires dans des systèmes CRM ou les clients remplissent eux-mêmes des formulaires lors de leur inscription sur le site. Si les données arrivent dans différents formats, cela peut entraîner la création de données "sales" - des enregistrements incomplets, erronés et en double.
Les doublons sont des enregistrements répétés d'un même client. Par exemple, si un utilisateur oublie son mot de passe et s'inscrit à nouveau, l'entreprise peut penser qu'elle a deux clients différents, alors qu'il s'agit en réalité de la même personne. La présence de doublons déforme le nombre réel de clients et peut conduire à des décisions commerciales irrationnelles. Pour éviter de tels problèmes, il est nécessaire de procéder régulièrement à la déduplication de la base de clients.
Comment les doublons entrent-ils dans la base de données ?
Les doublons peuvent apparaître dans la base de données pour diverses raisons, le plus souvent accidentellement en raison de négligence ou d'erreurs dans le logiciel. Voici quelques scénarios courants où des doublons sont créés :
- Création de doublons par les clients : Parfois, les utilisateurs créent plusieurs comptes pour profiter des bonus ou des réductions pour les nouveaux clients.
- Erreurs des responsables des ventes : Si les informations sur un client existent déjà dans la base, mais ont été saisies avec des erreurs, le responsable peut créer un nouvel enregistrement sans trouver le bon.
- Fusion de bases de données : Lors de la fusion de différentes bases, des doublons peuvent apparaître si le format des enregistrements diffère, par exemple, dans une base, la date est enregistrée au format jj.mm.aaaa, tandis que dans l'autre, au format mm.jj.aaaa.
- Doublons complets et partiels : Les doublons complets ont des données identiques, tandis que les doublons partiels ne correspondent que sur certains champs, comme le nom et l'adresse e-mail.
Les dangers des doublons dans la base de clients
La présence de doublons dans la base de clients peut entraîner de sérieux problèmes, tels que :
- Augmentation des coûts de stockage des données : Chaque message envoyé à un client occupe de l'espace sur le serveur, et les doublons ne font qu'augmenter ces coûts.
- Augmentation des coûts de publicité : Le budget des campagnes marketing peut dépendre de la taille de la base de clients, et les doublons rendent les services plus coûteux sans un retour réel.
- Détérioration de la réputation de l'entreprise : L'envoi répétitif de messages identiques agace les clients et peut entraîner des désabonnements ou la marque de messages comme "SPAM".
- Mauvaise qualité des décisions commerciales : Les doublons déforment les données sur lesquelles les décisions sont prises. Par exemple, l'analyse peut montrer que les clients ne font pas d'achats répétés, alors qu'il s'agit en réalité des mêmes personnes utilisant différents comptes.
Méthodes de déduplication des données
Pour une déduplication efficace des données, plusieurs méthodes peuvent être utilisées :
- Utilisation de logiciels de tableur : Par exemple, Excel permet d'appliquer des filtres pour rechercher et supprimer des doublons. Cette méthode convient pour de petites bases de données.
- Requêtes SQL : SQL permet de gérer des bases de données et d'effectuer des dédupliquements à l'aide de commandes qui traitent les données et identifient les doublons potentiels.
- Services tiers : Il existe des programmes et services spéciaux qui aident à automatiser le processus de déduplication, tels que Datablist, OpenRefine et d'autres. Les versions payantes proposent des algorithmes plus complexes et un support.
Chacune de ces méthodes a ses avantages et ses inconvénients, donc le choix de la solution appropriée dépend des besoins spécifiques de l'entreprise et du volume de données.
