L’enrichissement des données pour booster la performance
7min • 27 mars 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Dans un rapport récent, Gartner fait ce constat alarmant : chaque année, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars aux entreprises. Au-delà de l’impact financier direct, des données incomplètes ou obsolètes faussent les analyses, ralentissent la prise de décision et compliquent les stratégies marketing.
Les entreprises disposent pourtant d’informations très précieuses : leurs données clients. Le problème ? Elles sont souvent parcellaires, dispersées et sous-exploitées. C’est tout l’enjeu du data enrichment.
Les informations à retenir :
Le data enrichment (ou enrichissement des données en français) améliore la qualité des données en complétant les informations manquantes et en corrigeant les erreurs.
Il bénéficie à tous les services : optimisation des campagnes marketing, amélioration de la performance commerciale et de la prise de décision.
Une approche méthodique maximise son impact. Le data enrichment repose sur plusieurs étapes clés et l’utilisation d’outils adaptés.
Une Customer Data Platform unifie et exploite les informations issues de différentes sources. Elle facilite l’enrichissement des données grâce à la puissance de l’intelligence artificielle.
🔎 Qu’est-ce que le data enrichment (ou data appending) ? Comment permet-il d’exploiter pleinement le potentiel des données ? Découvrez ses principes, ses bénéfices et les meilleures pratiques pour l’implémenter efficacement. 🚀
Qu’est-ce que le data enrichment ?
Les entreprises collectent une grande quantité de données, mais ces informations sont souvent incomplètes ou peu exploitables. Résultat : on estime que les “dark data”, ces fameuses données inexploitées, représentent 52% des données stockées dans le monde.
L’enrichissement des données, ou data enrichment, est un process qui vise à améliorer la qualité, l'utilité et la richesse des données brutes en intégrant des informations supplémentaires provenant de sources internes ou externes.
L’objectif ? Obtenir des informations plus précises, complètes et actionnables.
Des données partielles ou obsolètes limitent la capacité des entreprises à bien comprendre leurs clients et à optimiser leurs stratégies. L’enrichissement permet de :
Personnaliser les campagnes marketing grâce à une meilleure segmentation.
Améliorer la performance commerciale en affinant la qualification des leads.
Renforcer la prise de décision avec des données plus complètes et fiables.
Différence avec le nettoyage de données
Ces deux processus sont complémentaires mais distincts :
Le data cleansing (nettoyage des données) consiste à corriger ou supprimer les erreurs dans un jeu de données (doublons, valeurs incorrectes, données obsolètes).
Le data enrichment consiste à ajouter de la valeur à ces données existantes en intégrant de nouvelles informations pertinentes.
Data enrichment vs Data Cleansing
💡 Une entreprise peut, par exemple, enrichir son fichier clients en ajoutant des données démographiques (âge, genre) ou firmographiques (taille de l’entreprise, secteur d’activité) pour affiner son ciblage.
La fonction résolution d'identité de DinMo est un bon exemple de data cleansing. Elle fusionne automatiquement des profils clients provenant de plusieurs sources pour créer une vue unifiée et fiable : le « Golden Record ».
Les différents types de data enrichment
Type d’enrichissement | Description | Exemple de données |
|---|---|---|
Démographique | Informations personnelles sur les individus permettant d'affiner la segmentation et le ciblage. | Âge, genre, situation familiale, niveau de revenus. |
Firmographique | Données sur les entreprises pour mieux qualifier les prospects B2B. | Secteur d'activité, taille de l'entreprise, chiffre d'affaires. |
Comportemental | Données sur les interactions et habitudes des utilisateurs pour personnaliser l'expérience. | Pages visitées, fréquence d'achat, interactions avec des emails. |
Géographique | Informations sur l'emplacement et la zone géographique des clients ou des entreprises. | Adresse postale, fuseau horaire, coordonnées GPS, IP. |
Technographique | Données sur les technologies utilisées par une entreprise pour adapter les offres et messages. | CRM utilisé, outils marketing, infrastructure cloud. |
Les différentes données d'enrichissement
👉 Chaque type d’enrichissement répond à un besoin spécifique. Les données démographiques aident à mieux comprendre le profil des clients, tandis que les données comportementales permettent d’optimiser les campagnes marketing.
💡 Une plateforme e-commerce qui enrichit ses profils clients avec des données comportementales (historique d’achat, pages consultées) peut ensuite personnaliser ses recommandations produits afin d’augmenter son taux de conversion.
Fonctionnement et outils
L’enrichissement des données est un processus en plusieurs étapes. Il permet d’améliorer la qualité et la pertinence des informations en ajoutant des données issues de diverses sources.
Étapes et principaux avantages
1️⃣ Collecte et évaluation des informations existantes
Quelles données possède déjà l’entreprise ? D’où proviennent-elles (CRM, site web, applications, transactions clients) ? Sont-elles complètes et à jour ? Cette analyse permet d’identifier les manques et de définir les besoins précis en matière de data enrichment.
2️⃣ Identification des sources internes et externes
Il faut maintenant choisir les bonnes sources d’enrichissement. Certaines données peuvent être complétées en interne (bases de l’entreprise, historiques de transactions, insights issus d’une CDP). D’autres nécessitent des sources externes comme des jeux de données de partenaires, des API tierces ou encore des services spécialisés.
3️⃣ Nettoyage et validation
Cette étape vise à éliminer les erreurs, doublons ou incohérences avant d’intégrer ces nouvelles informations. Le data cleansing garantit que les données sont exploitables et pertinentes. Des algorithmes de validation facilitent cette approche.
4️⃣ Intégration et mise à jour continue
Les données enrichies sont ensuite stockées dans un data warehouse, qui sera votre source unique de vérité. L’enrichissement n’est pas une tâche ponctuelle. Les entreprises évoluent, les marchés changent, et les données se dégradent avec le temps. Une mise à jour automatisée garantit des données toujours pertinentes en synchronisant en temps réel les différentes sources.
5️⃣ Exploitation et activation
Une fois enrichies et validées, ces données de qualité deviennent un véritable atout pour l’entreprise. Parmi les bénéfices :
Un ciblage plus précis : création de segments pour des campagnes marketing personnalisées.
Une prise de décision renforcée : des analyses plus fiables pour orienter les choix stratégiques.
Une relation commerciale améliorée : une connaissance plus fine des clients, des interactions plus pertinentes et une meilleure priorisation.
Un gain de temps précieux : des processus automatisés qui réduisent les tâches manuelles et accélèrent l’accès aux insights.
Une plus grande conformité : une gestion rigoureuse des données pour respecter les réglementations en vigueur.
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Les données au service de la performance : le cas Interflora
Le data enrichment transforme une base brute en un véritable levier de performance pour toute l’organisation. Une Customer Data Platform est essentielle pour l’activation. Elle met à disposition des équipes des données centralisées et actionnables en temps r éel.
Les solutions
Plusieurs catégories d’outils servent à l’enrichissement des informations. Découvrez leurs rôles et leurs caractéristiques respectives.
Critères | APIs et bases de données tierces | Reverse ETL et CDP | CRM et Automation |
|---|---|---|---|
Rôle principal | Fournir des données externes complémentaires. | Collecter, organiser, unifier et enrichir les données pour les envoyer vers les outils métier. | Optimiser les interactions clients / prospects à chaque étape de leur relation avec l'entreprise. |
Types de données | Firmographiques, démographiques, géographiques, technographiques. | Comportementales, historiques clients, données structurées du data warehouse, attributs prédictifs. | Données opérationnelles : informations de contact, opportunités de vente, devis, interactions, etc. |
Exemple d’utilisation | Obtenir des informations précises sur les entreprises prospectées (taille, secteur, CA). | Créer une vue client 360° et diffuser automatiquement ces données vers les outils marketing et commerciaux. | Déclencher automatiquement une alerte commerciale personnalisée ou l’envoi d’un emailing. |
Principaux fournisseurs | Clearbit (Breeze), ZoomInfo, Experian, Versium, Apollo. | DinMo, Hightouch, Lytics, Treasure Data. | Salesforce, HubSpot, Marketo, Zoho. |
Les solutions pour enrichir vos données
Les solutions de type CDP + Reverse ETL centralisent, enrichissent et diffusent les données vers les systèmes métier en temps réel. Explorons plus en détail leur fonctionnement.
L’apport de la CDP pour le data enrichment
Une Customer Data Platform (CDP) est une solution puissante pour centraliser, enrichir et activer les données client en temps réel. Contrairement à un CRM classique, elle regroupe des informations issues de multiples sources (site web, applications, transactions, réseaux sociaux…) autour d’une vue client unifiée.
Elle favorise une meilleure collaboration entre les équipes marketing, commerciales et support client, en réduisant les silos internes. Chaque service dispose ainsi d'une vue complète et cohérente du client.
Mais surtout, notre CDP composable enrichit les profils clients avec des insights prédictifs grâce au machine learning : comportement d’achat futur, scoring d’intention, segmentations avancées, etc.
Les fonctionnalités d’enrichissement de DinMo
Attributs prédictifs : les données sont automatiquement enrichies avec des prédictions basées sur l’IA : valeur vie client (LTV), risque de churn, recommandations produits.
Intégration de règles métier : notre Knowledge Store permet d’ajouter du contexte propre à votre métier pour affiner les analyses et améliorer la précision des segmentations.
Création d’attributs personnalisés : l'enrichissement personnalisé avec des attributs, définis par requêtes SQL ou no-code, facilite l'analyse du comportement client.
Data enrichment DinMo
Réussir son data enrichment : défis et bonnes pratiques
Le data enrichment permet de mieux cibler vos campagnes grâce à une segmentation plus fine et une personnalisation renforcée. Il réduit aussi vos coûts d'acquisition client (CAC) et améliore la fidélisation grâce à des données fiables et précises.
Enfin, il facilite des prises de décision plus rapides et pertinentes grâce à des analyses de meilleure qualité.
Les challenges à anticiper
Vérifiez toujours la fiabilité des sources externes.
Contrôlez le coût des solutions d’enrichissement.
Veillez au respect des réglementations sur les données (RGPD, CCPA).
Automatisez tout en conservant la maîtrise des règles métier.
Adaptez régulièrement votre stratégie aux nouveaux besoins.
Conclusion
Le data enrichment est un puissant levier pour tirer pleinement parti de vos données clients. En augmentant vos données, vous améliorez votre connaissance client, optimisez vos campagnes et accélérez vos prises de décision. Pour exploiter tout le potentiel de cette démarche, la Customer Data Platform composable est votre meilleure alliée.
DinMo vous aide à centraliser, enrichir et activer vos données de façon simple et efficace, tout en améliorant la collaboration de vos équipes marketing, commerciales et data.
👉 Découvrez comment nous pouvons vous aider à exploiter tout le potentiel de vos données !
