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Le ménage et la mise en ordre de vos données

Alors, qu’est-ce que le ménage et comment le définir ? En termes simples, le ménage est le processus d’identification et de combinaison des données des membres d’un « ménage », d’où le terme « ménage ». Un processus populaire utilisé dans le marketing client, le householding aide les entreprises à comprendre la dynamique d’achat de leurs clients, à offrir des expériences personnalisées et à réduire les coûts de mailing+marketing.

Pourquoi le stockage des données est important pour les entreprises

Aujourd’hui, les clients veulent des expériences personnalisées de la part de leurs marques préférées. Ils veulent que leurs marques identifient leurs besoins et leur apportent une solution avant même qu’ils ne la recherchent. Prenons l’exemple d’une compagnie d’assurance. L’étude des ménages aidera l’entreprise à déterminer si ses clients ont des enfants et si ces derniers sont en âge d’aller à l’université. Grâce à ces informations, la compagnie d’assurance peut proposer des formules supplémentaires d’assurance scolaire ou d’assurance maladie pour les enfants. Par conséquent, l’hébergement profite à la fois au consommateur et à l’entreprise.

Parmi les autres avantages du ménage, citons la réduction des dépenses publicitaires et des coûts de marketing. Par exemple, la même compagnie d’assurance ne ciblera pas le même ménage avec une assurance habitation ou une assurance maladie si tous les membres de la famille y ont déjà recours. Ces données consolidées permettent de cibler le marketing de contenu et les dépenses publicitaires, ce qui signifie obtenir un avantage concurrentiel sur les concurrents, améliorer le service à la clientèle et obtenir de meilleurs taux de satisfaction des clients.

Les problèmes de l’économie domestique

Bien que le ménage semble simple en apparence, il ne l’est pas. Le fait que dans le monde réel, tous les couples ne partagent pas le même nom de famille et toutes les maisons ne sont pas habitées par les membres d’une famille. Vous pouvez avoir des couples mariés ou non mariés vivant ensemble sous des noms séparés. Vous pourriez avoir des colocataires vivant ensemble à une même adresse. Vous pouvez également avoir des personnes vivant dans une maison en tant que locataires. Ce ne sont là que quelques-uns des problèmes de base du ménage. Le vrai problème est la qualité de vos données.

Pour que le « householding » soit un succès, les données doivent être propres et doivent pouvoir montrer l’interconnexion entre les entités. Pour ce faire, vous devez d’abord créer une vue unique du foyer, en agrégeant différentes mesures comportementales au niveau du foyer. Vous pouvez :

  1. Identifier et éliminer les enregistrements en double. Cette étape est cruciale pour votre réussite.
  2. Déterminez le niveau d’exactitude de vos enregistrements. Celle-ci peut être augmentée, donc directement liée à la qualité de vos données et à la sophistication de vos règles de rapprochement.
  3. Déterminez ce qui constitue un groupe ou un ménage. La qualité variera en fonction des règles de regroupement et de la qualité des données.
  4. Déterminer les règles de regroupement. Le niveau de précision que l’on peut atteindre en regroupant des enregistrements communs varie également en fonction de la sophistication des règles de regroupement et de la qualité de vos données.
  5. Tenez compte des facteurs de confiance des données. L’hypothèse est que chaque élément de données utilisé dans le processus d’établissement des ménages peut être invalide.

Comme nous l’avons mentionné, des règles de gestion doivent être définies afin de guider les routines de ménage. Dans l’exemple ci-dessous d’un ménage avec une correspondance à 100 % avec une entreprise ou sans correspondance, les deux enregistrements suivants ne seraient pas considérés comme une correspondance :

Bob Smith 555 Main St. Anytown, CA 12345-1234
Bobby Smith 555 Main St. Anytown, CA 12345-1234

Cependant, une règle selon laquelle le nom de famille et l’adresse doivent correspondre ou ne pas correspondre indiquerait que les enregistrements ci-dessus sont les mêmes.
La définition de ces règles et la capacité de vérifier, de valider et d’utiliser les informations regroupées sont la clé d’une logique de ménage réussie. La complexité même de ce simple exemple prouve que le nettoyage des données n’est pas une activité qui peut être accomplie par l’équipe informatique ou de gestion des bases de données d’une entreprise. Vous aurez besoin d’outils tiers et d’experts qui pourront affiner les données et vous permettre de relier les points à un niveau plus profond que les simples adresses ou noms de famille.

En conclusion : À une époque où les consommateurs veulent des expériences personnalisées, il est d’autant plus logique que les entreprises comprennent non seulement les comportements de leurs clients immédiats, mais aussi ceux de leurs proches. Lorsque vous prendrez conscience du facteur « ménage » de vos données d’entité, vous serez mieux placé pour offrir à votre public des services de meilleure qualité et susceptibles de placer votre entreprise en avance sur son temps.

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