{"id":63074,"date":"2020-05-27T00:00:00","date_gmt":"2020-05-27T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/comment-un-logiciel-de-fusion-et-de-purge-peut-aider-a-resoudre-les-problemes-de-listes-de-diffusion\/"},"modified":"2022-03-30T11:21:23","modified_gmt":"2022-03-30T11:21:23","slug":"comment-un-logiciel-de-fusion-et-de-purge-peut-aider-a-resoudre-les-problemes-de-listes-de-diffusion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comment-un-logiciel-de-fusion-et-de-purge-peut-aider-a-resoudre-les-problemes-de-listes-de-diffusion\/","title":{"rendered":"Comment un logiciel de fusion et de purge peut aider \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de listes de diffusion"},"content":{"rendered":"<p>Avouons-le, il est embarrassant d&rsquo;envoyer des courriers \u00e0 la mauvaise audience. Plus encore, elle est co\u00fbteuse. Des millions de dollars sont gaspill\u00e9s chaque ann\u00e9e parce que les entreprises ont du mal \u00e0 g\u00e9rer leurs listes d&rsquo;adresses. C&rsquo;est pourquoi un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\">logiciel de purge de fusion<\/a> est souvent un outil important pour g\u00e9rer les dilemmes des listes de diffusion d&rsquo;une organisation.<\/p>\n<p>En quoi exactement les outils de fusion et de purge vous aident-ils et quels avantages tirez-vous de leur utilisation ? Voici un bref r\u00e9sum\u00e9.<\/p>\n<h2><strong>Le d\u00e9fi de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es <\/strong><\/h2>\n<p>Les donn\u00e9es relatives aux prospects et aux clients constituent l&rsquo;actif le plus important d&rsquo;une organisation. Mais il ne suffit pas de poss\u00e9der des donn\u00e9es : celles-ci doivent \u00eatre adapt\u00e9es \u00e0 l&rsquo;usage auquel elles sont destin\u00e9es. Malheureusement, pr\u00e8s de <a href=\"https:\/\/blog.zoominfo.com\/the-effect-of-dirty-data-on-roi\/\" rel=\"nofollow\">60 % des utilisateurs professionnels<\/a> estiment que la sant\u00e9 globale de leurs donn\u00e9es n&rsquo;est pas fiable.<\/p>\n<p>Les donn\u00e9es sales ne sont plus une simple expression accrocheuse, pas plus qu&rsquo;il ne s&rsquo;agit d&rsquo;utiliser des r\u00e8gles ETL pour transformer toutes les petites lettres en majuscules ou pour supprimer les doublons exacts. Aujourd&rsquo;hui, les donn\u00e9es sont complexes et la nature de leurs inexactitudes l&rsquo;est tout autant.<\/p>\n<p>Prenons l&rsquo;exemple des listes de diffusion. Vous devez non seulement g\u00e9rer les donn\u00e9es d&rsquo;adresse, mais aussi les donn\u00e9es t\u00e9l\u00e9phoniques, les donn\u00e9es de messagerie, les donn\u00e9es de m\u00e9dias sociaux et bien plus encore. De plus, si vous s\u00e9parez vos listes en fonction des d\u00e9partements et des fonctions, vous devez traiter un ensemble de donn\u00e9es beaucoup plus complexe. Le probl\u00e8me est que la plupart de ces donn\u00e9es peuvent \u00eatre non structur\u00e9es, d\u00e9sordonn\u00e9es et fortement dupliqu\u00e9es.<\/p>\n<p>Il n&rsquo;est pas rare que les entreprises utilisent plusieurs applications et outils pour stocker les informations relatives aux clients. La plupart de ces informations restent cloisonn\u00e9es ou sont laiss\u00e9es sans surveillance. Jour apr\u00e8s jour, les sp\u00e9cialistes du marketing et les repr\u00e9sentants du service client\u00e8le travaillent avec des donn\u00e9es obsol\u00e8tes et incorrectes &#8211; la moiti\u00e9 du temps, ils doivent \u00e9galement corriger manuellement ces donn\u00e9es !<\/p>\n<p>C&rsquo;est l\u00e0 qu&rsquo;intervient la n\u00e9cessit\u00e9 d&rsquo;un logiciel de purge de fusion.<\/p>\n<h2><strong>L&rsquo;importance du logiciel de fusion et de purge et la complexit\u00e9 des doublons <\/strong><\/h2>\n<p>Un logiciel de fusion et de purge est essentiellement un outil qui vous permet de fusionner des donn\u00e9es provenant d&rsquo;une ou de plusieurs sources et d&rsquo;\u00e9liminer les enregistrements en double.<\/p>\n<p>Il existe des dizaines d&rsquo;outils qui promettent de faire exactement cela, mais tr\u00e8s peu d&rsquo;entre eux sont capables d&rsquo;accomplir cette t\u00e2che.<\/p>\n<p>La raison en est la complexit\u00e9 des doublons.<\/p>\n<p>Les outils de base ne font que mettre en \u00e9vidence ou supprimer les doublons d\u00e9terministes ou \u00e0 correspondance exacte. Regardez l&rsquo;exemple ci-dessous :<\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit d&rsquo;un duplicata d\u00e9terministe. Tout est identique, seule l&rsquo;ann\u00e9e de naissance est diff\u00e9rente. Les outils de base permettent d&rsquo;attraper \u00e7a \u00e0 la vol\u00e9e.<\/p>\n<table style=\"width: 95.041%; height: 93px;\" width=\"734\">\n<tbody>\n<tr style=\"height: 44px;\">\n<td style=\"height: 44px; width: 16.3293%; text-align: center;\" width=\"164\"><strong>Nom<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 16.5992%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>DATE DE NAISSANCE<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 26.5857%; text-align: center;\" width=\"206\"><strong>Adresse \u00e9lectronique<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 16.4642%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>T\u00e9l\u00e9phone<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 18.8934%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>Adresse<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 39px;\">\n<td style=\"height: 39px; width: 16.3293%; text-align: center;\" width=\"164\">John Senior<\/td>\n<td style=\"height: 39px; width: 16.5992%; text-align: center;\" width=\"121\">14-09-1956<\/td>\n<td style=\"height: 39px; width: 26.5857%; text-align: center;\" width=\"206\"><a href=\"mailto:John.senior.56@gmail.com\">John.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n<td style=\"height: 39px; width: 16.4642%; text-align: center;\" width=\"121\">361-306-8877<\/td>\n<td style=\"height: 39px; width: 18.8934%; text-align: center;\" width=\"121\">165, rue Washington<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 10px;\">\n<td style=\"height: 10px; width: 16.3293%; text-align: center;\" width=\"164\">John Senior<\/td>\n<td style=\"height: 10px; width: 16.5992%; text-align: center;\" width=\"121\">14-09-1959<\/td>\n<td style=\"height: 10px; width: 26.5857%; text-align: center;\" width=\"206\"><a href=\"mailto:john.senior.56@gmail.com\">john.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n<td style=\"height: 10px; width: 16.4642%; text-align: center;\" width=\"121\">361-306-8877<\/td>\n<td style=\"height: 10px; width: 18.8934%; text-align: center;\" width=\"121\">165, rue Washington<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Maintenant, regardez l&rsquo;exemple ci-dessous :<\/p>\n<p>Ce sont des doublons probabilistes, et ce sont les plus difficiles \u00e0 \u00e9liminer. Vous aurez besoin d&rsquo;un outil de fusion et de purge capable d&rsquo;identifier ces doublons en se basant sur des algorithmes de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/correspondance-floue-101-nettoyage-et-mise-en-relation-de-donnees-desordonnees\/\">correspondance flous<\/a> (et dans le cas de DataMatch Enterprise, une combinaison d&rsquo;algorithmes \u00e9tablis et d&rsquo;un algorithme propri\u00e9taire).<\/p>\n<table style=\"width: 94.2258%; height: 181px;\" width=\"734\">\n<tbody>\n<tr style=\"height: 44px;\">\n<td style=\"height: 44px; width: 21.5156%; text-align: center;\" width=\"164\"><strong>Nom<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 16.3735%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>DATE DE NAISSANCE<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 28.5521%; text-align: center;\" width=\"206\"><strong>Adresse \u00e9lectronique<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 16.5088%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>T\u00e9l\u00e9phone<\/strong><\/td>\n<td style=\"height: 44px; width: 14.7497%; text-align: center;\" width=\"121\"><strong>Adresse<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 64px;\">\n<td style=\"height: 64px; width: 21.5156%; text-align: center;\" width=\"164\">John Senior<\/td>\n<td style=\"height: 64px; width: 16.3735%; text-align: center;\" width=\"121\">14-09-1956<\/td>\n<td style=\"height: 64px; width: 28.5521%; text-align: center;\" width=\"206\"><a href=\"mailto:John.senior.56@gmail.com\">John.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n<td style=\"height: 64px; width: 16.5088%; text-align: center;\" width=\"121\">361-306-8877<\/td>\n<td style=\"height: 64px; width: 14.7497%; text-align: center;\" width=\"121\">165, rue Washington<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 22px;\">\n<td style=\"height: 22px; width: 21.5156%; text-align: center;\" width=\"164\">John F.Sr<\/td>\n<td style=\"height: 22px; width: 16.3735%; text-align: center;\" width=\"121\">13-09-1956<\/td>\n<td style=\"height: 22px; width: 28.5521%; text-align: center;\" width=\"206\"><a href=\"mailto:john.senior.56@outlook.com\">john.senior.56@outlook.com<\/a><\/td>\n<td style=\"height: 22px; width: 16.5088%; text-align: center;\" width=\"121\">361-206-5577<\/td>\n<td style=\"height: 22px; width: 14.7497%; text-align: center;\" width=\"121\">Corpus Christi, TX<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Dans ce cas particulier, le nom de l&rsquo;utilisateur a maintenant un alphabet central, plus une forme abr\u00e9g\u00e9e de Senior. La date de naissance est fausse. Le num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone a \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9 et l&rsquo;adresse est incompl\u00e8te. Les outils de fusion\/purge de base auront du mal \u00e0 trouver cette correspondance, surtout si ce doublon se retrouve dans plusieurs ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>L&rsquo;exemple ci-dessus a \u00e9t\u00e9 largement simplifi\u00e9, mais le fait est que les doublons sont de plus en plus complexes \u00e0 r\u00e9soudre. Il n&rsquo;y a aucun moyen de l&#8217;emp\u00eacher de se produire. Il est donc judicieux d&rsquo;investir dans un outil de fusion et de purge de premier ordre qui peut vous aider \u00e0 mieux le g\u00e9rer.<\/p>\n<h2><strong>Comment fonctionne un outil de fusion et de purge ? <\/strong><\/h2>\n<p>Votre liste de diffusion ne provient pas n\u00e9cessairement d&rsquo;une seule source. Il est fort probable que vous ayez besoin de listes provenant du marketing et du service client\u00e8le &#8211; disons que vous voulez une liste de diffusion d&rsquo;un segment sp\u00e9cifique de clients qui sont vos principaux acheteurs en ligne et qui sont aussi vos utilisateurs les plus actifs des m\u00e9dias sociaux. Pour cela, vous aurez besoin d&rsquo;enregistrements provenant de plusieurs d\u00e9partements, et c&rsquo;est ici que vous rencontrerez le plus souvent des doublons.<\/p>\n<p>En fonction de l&rsquo;outil que vous choisissez, vous serez en mesure de faire correspondre les donn\u00e9es de publipostage entre, \u00e0 travers et dans les ensembles de donn\u00e9es. DataMatch Enterprise, par exemple, offre la possibilit\u00e9 de fusionner et de purger en permettant aux utilisateurs d&rsquo;<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\">\u00e9tablir<\/a> d&rsquo;abord <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\">le profil de leurs donn\u00e9es<\/a> pour d\u00e9terminer les erreurs, de nettoyer ces erreurs, puis de les soumettre \u00e0 la fonction de mise en correspondance pour supprimer les doublons. Une fois les doublons supprim\u00e9s ou purg\u00e9s, vous pouvez alors fusionner vos enregistrements de donn\u00e9es en une fiche finale que vous pouvez utiliser pour commencer votre activit\u00e9 de mailing.<\/p>\n<p><strong><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1024x452.png\" alt=\"merge purge software\" width=\"1024\" height=\"452\" \/><\/strong><\/p>\n<h2><strong>Pourquoi utiliser un outil plut\u00f4t qu&rsquo;une \u00e9quipe ? <\/strong><\/h2>\n<p>Les doublons sont un probl\u00e8me constant et vous devrez toujours les corriger. Chaque fois que vous mettez \u00e0 jour votre liste d&rsquo;adresses, vous avez besoin d&rsquo;une solution dans laquelle il vous suffit de brancher les donn\u00e9es pour que le travail soit fait.<\/p>\n<p>Au fil des ans, nous avons rencontr\u00e9 de nombreux chefs d&rsquo;entreprise qui ont essay\u00e9 d&rsquo;engager une \u00e9quipe pour purger les doublons &#8211; mais qui ont malheureusement \u00e9chou\u00e9.<\/p>\n<p>En effet, la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\">duplication des donn\u00e9es<\/a>, la fusion et la purge des listes, etc. sont des t\u00e2ches banales qui peuvent d\u00e9sormais \u00eatre facilement automatis\u00e9es. Ce qui prend des mois \u00e0 une \u00e9quipe pour le r\u00e9soudre, ne prend que quelques minutes \u00e0 un outil efficace. Imaginez que vous puissiez fusionner et purger des millions de lignes de donn\u00e9es en moins de 30 minutes. Imaginez que vous puissiez le faire de mani\u00e8re r\u00e9p\u00e9t\u00e9e, en cr\u00e9ant des enregistrements nouveaux et mis \u00e0 jour pour chaque utilisation pr\u00e9vue. Imaginez, \u00eatre capable de faire cela avec toutes sortes de sources de donn\u00e9es au sein de l&rsquo;organisation.<\/p>\n<p>L&#8217;embauche d&rsquo;une \u00e9quipe peut donner l&rsquo;impression d&rsquo;un accomplissement, mais dans l&rsquo;ensemble, cela fera d\u00e9railler le moral de votre \u00e9quipe. Vos scientifiques et analystes de donn\u00e9es ne sont pas l\u00e0 pour r\u00e9parer les erreurs de donn\u00e9es &#8211; ils sont l\u00e0 pour vous aider \u00e0 mieux g\u00e9rer vos donn\u00e9es, \u00e0 en tirer des informations cl\u00e9s et \u00e0 construire une organisation solide ax\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/p>\n<h2><strong>En conclusion <\/strong><\/h2>\n<p>Vous ne voulez pas faire d&rsquo;erreurs embarrassantes ? Vous avez besoin de trier vos listes de diffusion et de mieux cibler votre public ? Utilisez un outil de fusion et de purge de premier ordre et donnez \u00e0 vos \u00e9quipes la possibilit\u00e9 de travailler avec des donn\u00e9es auxquelles elles peuvent se fier.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avouons-le, il est embarrassant d&rsquo;envoyer des courriers \u00e0 la mauvaise audience. Plus encore, elle est co\u00fbteuse. Des millions de dollars sont gaspill\u00e9s chaque ann\u00e9e parce que les entreprises ont du mal \u00e0 g\u00e9rer leurs listes d&rsquo;adresses. 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