Qu’est-ce que la gestion des données CRM ou data management CRM ?
Le data management CRM désigne l’ensemble des méthodes, règles, outils et processus permettant de collecter, structurer, qualifier, enrichir, mettre à jour et exploiter les données clients et prospects dans un CRM.
Dans une entreprise B2B, ces données concernent principalement les comptes, les établissements, les contacts, les fonctions, les niveaux hiérarchiques, les signaux d’affaires, les historiques d’interaction et les informations nécessaires à la prospection commerciale.
Pourquoi ce sujet devient-il central ? Parce que les CRM sont désormais au cœur des stratégies de génération de leads, d’account-based marketing, de pilotage commercial et d’intelligence artificielle. Selon Gartner, le marché mondial des logiciels CRM Sales a atteint 25,7 milliards de dollars en 2024, en croissance de 12,2 %, porté notamment par la recherche d’efficacité commerciale et les usages liés à l’IA.
Pourquoi faire du data management ?
L’accroissement des volumes de données, la multiplication des applications métiers et l’automatisation des actions marketing ont profondément transformé la gestion des données clients. Les entreprises disposent de plus d’informations, mais ces informations sont souvent incomplètes, obsolètes ou mal structurées. Le plus fort impact de cette double tendance pour l’entreprise porte sans aucun doute sur ses données clients et prospects.
La question n’est donc plus seulement : combien de contacts contient le CRM ?
La vraie question devient : ces données sont-elles fiables, exploitables et activables par les équipes marketing et commerciales ?
Or, nous savons tous aujourd’hui que la donnée est une matière obsolète par définition : 30% des données sur une entreprise changent tous les 12 mois (source Insee) et 22% de décideurs opérationnels, N à N-5, changent de poste chaque année.
Un CRM mal administré peut entraîner plusieurs difficultés : campagnes envoyées aux mauvais interlocuteurs, doublons, comptes mal rattachés, segmentation imprécise, taux de délivrabilité dégradé, reporting commercial peu fiable ou encore perte de confiance des utilisateurs.
Alors comment monitorer vos data dans un CRM ? Découvrez les 10 indispensables pour bien préparer votre CRM au Data Management !
Les 10 indispensables pour réussir son data management CRM
1. Penser (ou repenser) la structure de sa base de données
La structure d’une base CRM est le socle de la qualité des données. Elle ne doit pas être pensée uniquement comme une architecture technique, mais comme un modèle métier au service des usages commerciaux et marketing. Dans une optique de Data Quality, les enjeux métiers doivent guider la structure de la base de données. Cette structure doit permettre de segmenter pertinemment les données. Les possibilités de segmentation sont nombreuses. Voici des nomenclatures possibles :
a. Nomenclature des Sociétés Groupe / Société (SIREN/ DUNS) / Etablissement (SIRET) / Distinction – Siège ou établissement secondaire / Secteurs / Code Naf/APE / Tranche d’effectif : PME, ETI / Chiffre d’affaire / « Tag » (segmentation complémentaire) : exemple Start-Up, Entreprise familiale, SBF 120
b. Nomenclature des contacts Famille de fonctions / Fonctions / Distinction de la fonction principale et des fonctions cumuls / Niveau hiérarchique
2. Définir des identifiants uniques internes et externes
Une fois la structure définie, tous les enregistrements d’un CRM génèrent une clé interne au CRM : l’id. Pour des besoins de Data Quality, tous ces enregistrements doivent avoir un identifiant (une clé) permettant d’identifier la société ou le contact depuis une source externe. Le caractère unique des identifiants interne et externes d’un enregistrement CRM est indispensable à la qualité de la base de données car elles permettent les mises à jour et l’import de données. Nos suggestions de niveau d’identification :
Compte Groupe -> Holding « ultime », Clé interne (Idgroupe), Clé externe -> Raison Sociale (exemple : « Groupe LVMH ») Société -> Clé interne (idcompte), clé externe -> SIREN) Etablissement -> Clé interne (idetablissement), clé externe -> SIRET
Contact Contact -> Clé interne (idcontact), clé externe -> adresse email
3. Standardiser les classifications
Un CRM performant repose sur des classifications homogènes. Les fonctions, les niveaux hiérarchiques, les secteurs d’activité et les typologies de comptes doivent être standardisés afin de faciliter la segmentation et l’exploitation des données. Ces classifications des fonctions doivent être également pensées en prévision d’imports ou de mises à jour par des données externes classifiées différemment.
Par exemple, une même fonction peut être renseignée de plusieurs manières : “Directeur marketing”, “CMO”, “Responsable marketing”, “Head of Marketing”. Sans normalisation, la segmentation devient imprécise
Choisissez donc des classifications exhaustives. La classification doit être pensée en prenant en compte la nécessité de transcodification entre les nomenclatures utilisées par le CRM, les prestataires data, les outils marketing automation ou les plateformes d’enrichissement.
4. Hiérarchiser les sources d’informations du CRM
Les Data dans un CRM sont nourris par plusieurs sources : aisie commerciale, formulaires web, campagnes marketing, imports de fichiers, prestataires data, outils d’enrichissement, bases publiques ou connecteurs applicatifs.
Certains Chef de projet font appel à des prestataires pour redresser et mettre à jour leur base sociétés (SIRETISATION, SIRENISATION), certains apportent uniquement des informations financières sur les sociétés, d’autres enrichissent principalement les informations sur les contacts.
Toutes ces sources doivent être hiérarchisées car elles n’ont pas le meme niveau de fiabilité. Il est donc nécessaire de définir une hiérarchie claire. Par exemple, une information issue d’un prestataire spécialisé peut être prioritaire pour l’identification d’une société, tandis qu’une donnée issue d’un formulaire peut être prioritaire pour les coordonnées.
Cette hiérarchisation permet de répondre à une question clé : quelle source fait autorité lorsqu’une donnée est contradictoire ?
5. Définir des champs qualifiants pour les contacts et les comptes
Toutes les fiches CRM doivent avoir une liste de champs clés qui constituent le critère minimum pour l’identification d’un compte ou d’un contact. L’objectif de ces champs est de distinguer lorsque les modifications d’une fiche est simplement techniques ou s’il s’agit d’un changement réel, tel qu’un changement de société ou un changement de poste. Les champs qualifiants peuvent être les suivants :
Pour les contacts : Entreprise, Fonction, Email, Statut (Actif, Inactif)
Pour les comptes : SIREN, Raison sociale, Adresse
Ces champs doivent être obligatoires ou fortement contrôlés dans les processus d’import, de création et de mise à jour des données.
6. Hiérarchisez l’importance et la qualité de vos données à l’aide de Scorings
– Créez une liste de comptes prioritaires – « Sweet Spot Score » (hiérarchisez les contacts selon un profil idéal) – Niveau de décision – Taux de remplissage des champs – Générer une date de révision en fonction de vos champs qualifiants
7. Qualifier la mise à jour de vos données
Le CRM doit permettre d’identifier le dernier statut d’un contact. 4 statuts peuvent être définis : Confirmation de poste – Changement de fonction en interne – Changement de Société – Perdu de vue
8. Définir un propriétaire pour chacune des données
Chaque enregistrement d’un CRM doit avoir un propriétaire identifié qui doit être le référent de la qualité de ce contact.
9. Privilégier la qualité à la quantité
Au fur et à mesure qu’une base CRM augmente de volume, sa qualité diminue, la gestion de la Data Quality se complique et l’expérience utilisateur se dégrade. Dans cette optique, il faut garder en tête l’usage des données par les commerciaux et le service marketing. Un commercial ne sollicitera pas 10 000 prospects dans l’année. 1000 contacts ciblés et qualifiés seront plus profitables.
10. Echanger avec les prestataires Data, se faire accompagner
Des prestataires spécialisés sont à même de vous transmettre les clés d’une bonne Gouvernance Data.
FAQ sur le data management CRM
Qu’est-ce que la gestion des données CRM ?
La gestion des données CRM regroupe les méthodes permettant de structurer, contrôler, enrichir et mettre à jour les informations clients et prospects dans un CRM. Elle vise à rendre les données fiables, exploitables et utiles aux équipes commerciales et marketing.
Comment valider les données dans un CRM ?
Pour valider les données dans un CRM, il faut contrôler les champs clés, vérifier les doublons, utiliser des identifiants uniques comme le SIREN ou le SIRET, qualifier les contacts actifs et mettre à jour régulièrement les fonctions, entreprises et adresses email.
Pourquoi les données CRM deviennent-elles obsolètes ?
Les données CRM deviennent obsolètes parce que les contacts changent de poste, les entreprises évoluent, les établissements ferment ou déménagent, les emails deviennent invalides et les informations saisies manuellement peuvent être incomplètes ou erronées.
Quelle est la différence entre data management CRM et data quality CRM ?
Le data management CRM désigne l’ensemble de la gestion du cycle de vie des données dans le CRM. La data quality CRM se concentre plus spécifiquement sur la fiabilité, l’exactitude, la complétude et la fraîcheur des données.
