{"id":68378,"date":"2022-06-09T05:58:56","date_gmt":"2022-06-09T09:58:56","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/problemes-courants-de-qualite-des-donnees-dans-le-secteur-du-commerce-de-detail-et-comment-les-resoudre\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:52","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:52","slug":"problemes-courants-de-qualite-des-donnees-dans-le-secteur-du-commerce-de-detail-et-comment-les-resoudre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/problemes-courants-de-qualite-des-donnees-dans-le-secteur-du-commerce-de-detail-et-comment-les-resoudre\/","title":{"rendered":"Probl\u00e8mes courants de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le secteur du commerce de d\u00e9tail et comment les r\u00e9soudre"},"content":{"rendered":"\n<p>Dans le blog pr\u00e9c\u00e9dent <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/le-role-de-la-qualite-des-donnees-dans-le-monde-de-la-vente-au-detail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Le r\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le monde de la vente au d\u00e9tail<\/a>, nous avons discut\u00e9 du r\u00f4le que jouent les donn\u00e9es propres dans le <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/industries\/normes-de-qualite-des-donnees-dans-le-commerce-de-detail-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">secteur de la vente au d\u00e9tail<\/a> et de la mani\u00e8re dont les d\u00e9taillants peuvent identifier si la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es est mauvaise. Dans ce blog, nous verrons ce que sont les donn\u00e9es de base de la vente au d\u00e9tail, les probl\u00e8mes les plus courants qu&rsquo;elles pr\u00e9sentent et comment les r\u00e9soudre.<\/p>\n\n<p>Commen\u00e7ons.<\/p>\n\n<h2>Que sont les actifs de donn\u00e9es de base dans le commerce de d\u00e9tail ?<\/h2>\n\n<p>Chaque entreprise de vente au d\u00e9tail utilise un certain nombre de donn\u00e9es pour assurer le bon fonctionnement de ses processus et transactions. Ils peuvent diff\u00e9rer selon le type d&rsquo;entreprise, mais g\u00e9n\u00e9ralement, pour une entreprise de vente au d\u00e9tail, il s&rsquo;agit de jeux de donn\u00e9es pour les clients, les prospects, les pistes, les vendeurs, les fournisseurs, les produits, les emplacements, les employ\u00e9s, les magasins, etc. Quelques-unes d&rsquo;entre elles sont consid\u00e9r\u00e9es comme des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/mdm-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">donn\u00e9es de base<\/a>, car elles sont essentielles \u00e0 la r\u00e9ussite des op\u00e9rations de vente au d\u00e9tail, tandis que les autres sont li\u00e9es d&rsquo;une mani\u00e8re ou d&rsquo;une autre aux donn\u00e9es de base (en raison de la similitude de leur signification ou de leur mod\u00e8le de donn\u00e9es). Quatre donn\u00e9es principales sont utilis\u00e9es dans presque toutes les transactions de d\u00e9tail, \u00e0 savoir le <em>client<\/em>, le <em>produit<\/em>, le <em>lieu<\/em> et les <em>ventes<\/em>.<\/p>\n\n<h3>Exemple de donn\u00e9es de base du commerce de d\u00e9tail<\/h3>\n\n<p>\u00c0 titre d&rsquo;exemple, consid\u00e9rons la transaction la plus courante qu&rsquo;un d\u00e9taillant traite un certain nombre de fois par jour :<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Le client A ach\u00e8te le produit B sur le site C.<\/em><\/p>\n\n<p>Cette transaction est en elle-m\u00eame consid\u00e9r\u00e9e comme un acte de vente. Et pour que cette transaction soit vraie, pr\u00e9cise et fiable pour \u00eatre utilis\u00e9e dans n&rsquo;importe quel but pr\u00e9vu, il doit y avoir un :<\/p>\n\n<ul><li>Client A dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es sur les clients,<\/li><li>le produit B dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es sur les produits, et<\/li><li>Emplacement C dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es d&#8217;emplacement.<\/li><\/ul>\n\n<p>Avant de poursuivre, examinons un mod\u00e8le de donn\u00e9es de base pour la vente au d\u00e9tail, illustr\u00e9 ci-dessous :<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"909\" height=\"495\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-67575\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png 909w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-768x418.png 768w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><\/figure>\n\n<h2>Probl\u00e8mes courants de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les ensembles de donn\u00e9es sur la vente au d\u00e9tail et comment les r\u00e9soudre<\/h2>\n\n<p>Nous avons discut\u00e9 de la fa\u00e7on dont les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent causer des dommages irr\u00e9versibles \u00e0 un d\u00e9taillant &#8211; y compris l&rsquo;impact sur le chiffre d&rsquo;affaires, les relations avec les clients, ainsi que la r\u00e9putation de la marque. En outre, nous avons \u00e9galement examin\u00e9 ce que sont les donn\u00e9es de base dans le secteur de la vente au d\u00e9tail. Dans cette section, nous allons essayer de voir \u00e0 quoi ressemble la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es de d\u00e9tail, et ce que vous pouvez faire pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es de d\u00e9tail.<\/p>\n\n<p>Nous nous concentrerons ici uniquement sur les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es pr\u00e9sents dans les quatre actifs de donn\u00e9es mentionn\u00e9s ci-dessus, \u00e0 savoir le client, le produit, le lieu et les ventes. Cela vous aidera \u00e0 identifier les probl\u00e8mes dans d&rsquo;autres ensembles de donn\u00e9es similaires. Par exemple, les probl\u00e8mes dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es du client sont similaires \u00e0 ceux pr\u00e9sents dans les prospects, les pistes, les fournisseurs, les vendeurs, etc. De m\u00eame, les ensembles de donn\u00e9es de localisation auront des probl\u00e8mes similaires \u00e0 ceux des ensembles de donn\u00e9es de stockage, et ainsi de suite.<\/p>\n\n<p>Il convient \u00e9galement de noter que nous nous efforcerons d&rsquo;examiner les probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques \u00e0 ce type de donn\u00e9es et non les probl\u00e8mes g\u00e9n\u00e9raux de qualit\u00e9 des donn\u00e9es que l&rsquo;on retrouve dans tous les ensembles de donn\u00e9es. Pour cela, nous avons r\u00e9cemment couvert les <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/12-most-common-data-quality-issues-and-where-do-they-come-from\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">12 probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants et leur<\/a> origine dans notre blog pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n\n<h3>1. Client<\/h3>\n\n<p>Les informations sur les clients constituent l&rsquo;un des principaux atouts de toute organisation. C&rsquo;est pourquoi les entreprises ne peuvent pas se permettre d&rsquo;avoir des donn\u00e9es manquantes, incorrectes ou incompl\u00e8tes dans leurs ensembles de donn\u00e9es clients. Mais comme les clients interagissent avec une marque sur de multiples canaux, c&rsquo;est souvent le premier endroit o\u00f9 les \u00e9carts de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sont d\u00e9tect\u00e9s. Examinons les trois probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants auxquels sont confront\u00e9s les d\u00e9taillants dans leurs ensembles de donn\u00e9es clients.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>How to build a unified, 360 customer view<\/h1>\r\n  <p>Download this whitepaper to learn about why it\u2019s important to consolidate your data to get a 360 view.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/whitepapers\/how-to-get-the-data-you-need-to-build-a-unified-360-customer-view\/ target=\"_blank\">Download<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Dossiers clients en double<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Toutes les interactions qu&rsquo;un client a avec votre marque au cours de son parcours d&rsquo;achat sont enregistr\u00e9es quelque part dans une base de donn\u00e9es. Ces enregistrements peuvent provenir de sites web, de formulaires de pages de renvoi, de publicit\u00e9s sur les m\u00e9dias sociaux, d&rsquo;enregistrements de ventes, d&rsquo;enregistrements de facturation, d&rsquo;enregistrements de marketing, d&rsquo;enregistrements de points d&rsquo;achat et d&rsquo;autres domaines similaires. S&rsquo;il n&rsquo;y a pas de moyen syst\u00e9matique d&rsquo;identifier les identit\u00e9s des clients et de fusionner les nouvelles informations avec celles qui existent d\u00e9j\u00e0, vous pouvez vous retrouver avec des doublons dans tous vos ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Il est assez difficile de rep\u00e9rer les doublons et d&rsquo;identifier ceux qui appartiennent au m\u00eame client, surtout si les donn\u00e9es saisies ne sont pas coh\u00e9rentes sur tous les canaux ou s&rsquo;il y a des fautes de frappe ou des variations \u00e9videntes dans les enregistrements en double. En cons\u00e9quence, vous pouvez vous retrouver \u00e0 envoyer plusieurs fois le m\u00eame courriel \u00e0 un client, ou votre \u00e9quipe peut rencontrer des probl\u00e8mes en choisissant un enregistrement pour un client qui montre des informations correctes et \u00e0 jour sur son num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone ou son adresse.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Pour corriger les doublons, vous devrez ex\u00e9cuter des algorithmes avanc\u00e9s de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">rapprochement de donn\u00e9es <\/a>qui comparent deux ou plusieurs enregistrements et calculent la probabilit\u00e9 qu&rsquo;ils appartiennent au m\u00eame client. Parfois, cette comparaison peut \u00eatre effectu\u00e9e en utilisant un seul attribut du client (tel que le <em>num\u00e9ro de s\u00e9curit\u00e9 sociale<\/em>). En l&rsquo;absence d&rsquo;attributs uniques, vous devrez ex\u00e9cuter une <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/correspondance-floue-101-nettoyage-et-mise-en-relation-de-donnees-desordonnees\/\">correspondance floue<\/a> sur une combinaison de champs, par exemple en utilisant conjointement le <em>nom du client<\/em>, l&rsquo;<em>adresse r\u00e9sidentielle<\/em> et le <em>num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone<\/em>.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez le site <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/la-hantise-des-donnees-dupliquees-un-guide-de-la-deduplication-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">The duplicate data dread &#8211; A guide to data deduplication<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Absence de vision \u00e0 360\u00b0 du client<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Une entreprise moyenne de 200 \u00e0 500 employ\u00e9s utilise aujourd&rsquo;hui environ <a href=\"https:\/\/martech.org\/new-blissfully-report-most-companies-have-orphaned-saas-apps-in-their-stacks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">123 applications SaaS<\/a>. Le grand nombre et la vari\u00e9t\u00e9 des applications utilis\u00e9es pour saisir, g\u00e9rer, stocker et utiliser les donn\u00e9es sont la principale raison pour laquelle les informations d&rsquo;un client sont dispers\u00e9es entre plusieurs sources. Par cons\u00e9quent, les d\u00e9taillants n&rsquo;effectuent pas les analyses statistiques importantes n\u00e9cessaires pour prendre de meilleures d\u00e9cisions, comme l&rsquo;attribution pr\u00e9cise du marketing ou des pistes.<\/p>\n\n<p>L&rsquo;absence d&rsquo;une vision \u00e0 360\u00b0 du client peut entraver vos efforts pour comprendre le comportement et les pr\u00e9f\u00e9rences des clients, ainsi que pour leur offrir une exp\u00e9rience agr\u00e9able.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>La d\u00e9duplication des enregistrements clients consiste principalement \u00e0 choisir un enregistrement d&rsquo;un client et \u00e0 \u00e9liminer les autres. D&rsquo;autre part, l&rsquo;enrichissement des donn\u00e9es pour obtenir une vue \u00e0 360\u00b0 du client consiste \u00e0 rassembler toutes les donn\u00e9es dont vous disposez sur un client et \u00e0 d\u00e9duire des significations importantes de ces informations group\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Cela se fait g\u00e9n\u00e9ralement par le biais de r\u00e8gles avanc\u00e9es de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\">fusion et de survie des donn\u00e9es<\/a>, en plus des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/8-avantages-du-couplage-de-donnees-qui-peuvent-vous-aider-a-developper-votre-entreprise\/\">techniques d&rsquo;appariement des donn\u00e9es<\/a>. Au cours de l&rsquo;enrichissement des donn\u00e9es, vous pouvez d\u00e9finir les types d&rsquo;interactions \u00e0 conserver dans le dossier d&rsquo;un client, et \u00e9galement cr\u00e9er un dossier d&rsquo;or qui sert de source unique de v\u00e9rit\u00e9 pour tous les membres de l&rsquo;organisation.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/votre-guide-complet-pour-obtenir-une-vue-a-360-du-client\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Votre guide complet pour obtenir une vue \u00e0 360\u00b0 du client<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Informations non v\u00e9rifi\u00e9es<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Les d\u00e9taillants recueillent des informations sur les clients \u00e0 partir de toutes les sources possibles. Ces sources comprennent &#8211; sans s&rsquo;y limiter &#8211; les formulaires de sites Web, les enqu\u00eates en vente libre, les points de vente, les vendeurs, les fournisseurs et autres. En outre, les donn\u00e9es ont tendance \u00e0 vieillir tr\u00e8s rapidement, qu&rsquo;un client ait chang\u00e9 d&rsquo;adresse r\u00e9sidentielle, d&rsquo;adresse \u00e9lectronique ou de nom de famille en raison de son statut marital. Ces changements peuvent vous amener \u00e0 disposer de donn\u00e9es vieilles de plusieurs semaines ou mois qui peuvent tr\u00e8s vite devenir inexactes ou non v\u00e9rifi\u00e9es.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Comme les d\u00e9taillants disposent d&rsquo;\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sur les clients, la v\u00e9rification de toutes les informations peut sembler impossible. Il est pr\u00e9f\u00e9rable de commencer par un sous-ensemble d&rsquo;informations &#8211; peut-\u00eatre en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/mesure-de-la-qualite-des-donnees-quand-faut-il-sinquieter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">v\u00e9rifiant les 100 premiers clients<\/a>, ou en v\u00e9rifiant uniquement les noms des 1000 premiers clients de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es. La v\u00e9rification d&rsquo;un sous-ensemble de donn\u00e9es clients vous donnera une bonne id\u00e9e de la pr\u00e9cision de vos donn\u00e9es et de ce que vous pouvez \u00e9ventuellement faire pour corriger les informations non v\u00e9rifi\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez la page <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/quest-ce-que-lexactitude-des-donnees-pourquoi-cest-important-et-comment-les-entreprises-peuvent-sassurer-quelles-disposent-de-donnees-exactes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Qu&rsquo;est-ce que l&rsquo;exactitude des donn\u00e9es, pourquoi est-elle importante et comment les entreprises peuvent-elles s&rsquo;assurer qu&rsquo;elles disposent de donn\u00e9es exactes<\/a>.<\/p>\n\n<h3>2. Produit<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es relatives aux produits constituent un autre actif crucial d\u00e9tenu par les d\u00e9taillants. Son importance peut \u00eatre mesur\u00e9e par le fait qu&rsquo;il s&rsquo;agit de la premi\u00e8re chose que les consommateurs parcourent ou examinent dans leur parcours d&rsquo;achat. Par cons\u00e9quent, toute inexactitude ou divergence constat\u00e9e dans les produits que vous pr\u00e9sentez peut vous faire perdre des clients au profit de vos concurrents. Que les informations soient utilis\u00e9es pour vendre des produits dans votre magasin de commerce \u00e9lectronique ou pour comprendre le placement des produits en magasin, garantir des donn\u00e9es de bonne qualit\u00e9 sur les produits peut vous aider \u00e0 obtenir un avantage concurrentiel consid\u00e9rable sur le march\u00e9.<\/p>\n\n<p>Examinons les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de donn\u00e9es les plus courants rencontr\u00e9s dans les donn\u00e9es de produits et la fa\u00e7on dont vous pouvez les r\u00e9soudre.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Kingfisher uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Kingfisher corrects thousands of misclassified products by driving product hierarchies in unstructured format.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/kingfisher-corrects-thousands-of-misclassified-products-by-driving-product-hierarchies-in-unstructured-format\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Informations sur les produits en double<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Tout comme les dossiers des clients, vos donn\u00e9es sur les produits sont \u00e9galement susceptibles de pr\u00e9senter de multiples variantes pour un m\u00eame produit. Les d\u00e9taillants utilisent g\u00e9n\u00e9ralement des UGS qui identifient chaque produit de mani\u00e8re unique, mais selon la source d&rsquo;information, les UGS peuvent \u00eatre absentes ou pr\u00e9sentes dans des formats diff\u00e9rents, ce qui rend impossible de comprendre quels produits sont en fait des doublons.<\/p>\n\n<p>Lorsque des clients naviguent sur votre site web \u00e0 la recherche d&rsquo;un produit et qu&rsquo;ils trouvent plusieurs recherches pour un produit qui semble presque identique, il est tr\u00e8s probable qu&rsquo;ils ne se sentent pas \u00e0 l&rsquo;aise pour acheter dans votre magasin.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>La duplication des produits est corrig\u00e9e par le processus d&rsquo;<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-dappariement-des-produits-appariement-des-donnees-sur-les-produits-pour-la-classification-des-produits\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">appariement des produits<\/a>. Les produits sont compar\u00e9s les uns aux autres (en termes de titres, d&rsquo;images, de caract\u00e9ristiques et d&rsquo;autres attributs disponibles) pour calculer la probabilit\u00e9 qu&rsquo;ils soient identiques ou similaires. Les m\u00eames produits sont ensuite fusionn\u00e9s pour am\u00e9liorer les informations sur les produits et offrir plus de d\u00e9tails sur un produit aux visiteurs.<\/p>\n\n<p>Plus d&rsquo;informations sur le site <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/lappariement-des-produits-le-facteur-cle-pour-une-intelligence-commerciale-et-marketing-precise\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Product matching : le facteur cl\u00e9 pour une intelligence commerciale et marketing pr\u00e9cise<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Absence de taxonomie des produits<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>La taxonomie des produits fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une structure logique et hi\u00e9rarchique qui permet d&rsquo;organiser vos produits. Lorsque vos produits sont organis\u00e9s de mani\u00e8re logique, la navigation, la recherche et l&rsquo;acc\u00e8s aux produits sont beaucoup plus faciles. Souvent, les d\u00e9taillants ont les bons produits dont les clients ont besoin, mais ils finissent par perdre des ventes potentielles car les clients ne sont pas en mesure de trouver les marchandises requises rapidement et efficacement. C&rsquo;est ce qui se produit lorsque vos produits ne sont pas structur\u00e9s logiquement ou manquent de taxonomie.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Les grands d\u00e9taillants engagent souvent des taxonomistes pour classer leurs produits en fonction de mod\u00e8les ou de caract\u00e9ristiques similaires. Cependant, tous les d\u00e9taillants n&rsquo;ont pas les moyens d&rsquo;engager de tels professionnels. Ils utilisent des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/productmatch-reconnaissance-et-mise-en-correspondance-automatisees-de-donnees-produits-non-structurees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">outils de cat\u00e9gorisation de produits en libre-service<\/a> qui analysent d&rsquo;\u00e9normes volumes d&rsquo;informations sur les produits et les classent intelligemment dans une structure hi\u00e9rarchique.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez le site <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/taxonomie-des-produits-101-categoriser-la-hierarchie-de-votre-magasin-pour-augmenter-les-ventes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Product taxonomy 101 : Categorizing your store hierarchy to increase sales<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Absence de classification et de d\u00e9nomination normalis\u00e9es des produits<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Les petits d\u00e9taillants effectuent la cat\u00e9gorisation ou la taxonomie des produits en interne, ce qui signifie qu&rsquo;ils cr\u00e9ent leurs propres cat\u00e9gories personnalis\u00e9es et classent les produits en cons\u00e9quence. D&rsquo;autre part, les d\u00e9taillants qui font du commerce \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle mondiale ont besoin de r\u00e8gles de classification plus standardis\u00e9es &#8211; non pas pour cat\u00e9goriser les produits, mais aussi pour leur attribuer des identifiants ou des num\u00e9ros de produits uniques.<\/p>\n\n<p>Par exemple, prenons le num\u00e9ro de produit 00121. Ce num\u00e9ro suit le syst\u00e8me de cat\u00e9gorisation des produits de la Classification internationale type du commerce (CTCI) g\u00e9r\u00e9 par l&rsquo;ONU. Cette norme utilise la hi\u00e9rarchie suivante : groupe de division &#8211; sous-groupe &#8211; rubrique.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Au lieu d&rsquo;engager des ressources pour examiner les normes de classification mondiales et classer et nommer manuellement chaque produit de votre inventaire, il est pr\u00e9f\u00e9rable d&rsquo;utiliser des outils qui prennent en charge la cat\u00e9gorisation automatique selon des normes universellement identifi\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez le site <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/classifier-les-donnees-sur-les-produits-normes-de-classification-et-comment-les-mettre-en-oeuvre-sans-difficulte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Classifier les donn\u00e9es sur les produits :<\/a> Les <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/classifier-les-donnees-sur-les-produits-normes-de-classification-et-comment-les-mettre-en-oeuvre-sans-difficulte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">normes de classification et comment les mettre en \u0153uvre sans difficult\u00e9<\/a>.<\/p>\n\n<h3>3. Localisation<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es de localisation constituent un autre actif important d\u00e9tenu par les d\u00e9taillants. Qu&rsquo;il s&rsquo;agisse des emplacements de vos magasins de d\u00e9tail ou des adresses de vos clients, il est imp\u00e9ratif que ces donn\u00e9es soient exemptes de tout probl\u00e8me de qualit\u00e9, comme des informations manquantes ou des adresses non v\u00e9rifi\u00e9es.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Gibraltar Group uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Gibraltar Group consolidates address silos to spearhead sales campaigns.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/gibraltar-group-consolidates-address-silos-to-spearhead-sales-campaigns\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Adresses non standardis\u00e9es<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Les adresses non standardis\u00e9es font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la pr\u00e9sence d&rsquo;informations d&rsquo;adresses non format\u00e9es, non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es dans vos ensembles de donn\u00e9es. La normalisation se r\u00e9f\u00e8re soit \u00e0 :<\/p>\n\n<p>La structure de vos adresses ; par exemple, si elles s&rsquo;\u00e9tendent sur plusieurs champs d&rsquo;adresse ou si toutes les informations sont pr\u00e9sentes dans un seul champ d&rsquo;adresse), ou<\/p>\n\n<p>Le format des valeurs disponibles dans ces champs ; par exemple, les \u00c9tats sont abr\u00e9g\u00e9s (NY) ou correctement orthographi\u00e9s (New York).<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Ce probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut \u00eatre r\u00e9solu par la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/standardisation-et-normalisation-des-adresses-verification-dadresse-usps-et-cass-integree\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">normalisation des adresses<\/a>. La normalisation d&rsquo;adresses (ou normalisation d&rsquo;adresses) est le processus qui consiste \u00e0 v\u00e9rifier le format des adresses par rapport \u00e0 une base de donn\u00e9es faisant autorit\u00e9 &#8211; comme l&rsquo;USPS aux \u00c9tats-Unis &#8211; et \u00e0 convertir les informations relatives aux adresses dans un format acceptable et normalis\u00e9.<\/p>\n\n<p>Une adresse normalis\u00e9e est correctement orthographi\u00e9e, format\u00e9e, abr\u00e9g\u00e9e, g\u00e9ocod\u00e9e, ainsi que compl\u00e9t\u00e9e par des valeurs ZIP+4 pr\u00e9cises. Il est important de disposer d&rsquo;informations normalis\u00e9es sur les adresses pour garantir la fiabilit\u00e9 des livraisons et des exp\u00e9ditions, ainsi que l&rsquo;efficacit\u00e9 des campagnes de publipostage en fonction de l&#8217;emplacement du client.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, consultez le <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/un-guide-rapide-pour-la-normalisation-et-la-verification-des-adresses\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">guide rapide de la normalisation et de la v\u00e9rification des adresses<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Adresses non v\u00e9rifi\u00e9es<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>Combien de fois avez-vous exp\u00e9di\u00e9 des commandes pour qu&rsquo;elles soient livr\u00e9es \u00e0 vos clients, pour que votre livreur passe des heures \u00e0 chercher l&rsquo;adresse &#8211; et pire, qu&rsquo;il ne la trouve pas parce que l&rsquo;adresse sp\u00e9cifi\u00e9e n&rsquo;\u00e9tait pas valide et ne pouvait \u00eatre envoy\u00e9e. Voici \u00e0 quoi ressemblent les adresses non v\u00e9rifi\u00e9es dans vos ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Ce probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut \u00eatre r\u00e9solu en utilisant des techniques de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-verification-dadresse-correspondance-dadresses-nettoyage-et-geocodage-integres\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">v\u00e9rification des adresses<\/a>. La v\u00e9rification des adresses consiste \u00e0 comparer les adresses \u00e0 une base de donn\u00e9es faisant autorit\u00e9 &#8211; comme l&rsquo;USPS aux \u00c9tats-Unis &#8211; et \u00e0 valider l&rsquo;authenticit\u00e9 des informations. Ce processus permet de v\u00e9rifier que l&rsquo;adresse est un lieu de distribution du courrier pr\u00e9cis et valide dans le pays.<\/p>\n\n<p>Le processus commence g\u00e9n\u00e9ralement par la normalisation des adresses, puis se poursuit par l&rsquo;analyse syntaxique, le g\u00e9ocodage, le formatage, etc.<\/p>\n\n<p>Plus d&rsquo;informations sur le site <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/address-verification\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Think address verification is an option ?<\/a><\/p>\n\n<h3>4. Ventes<\/h3>\n\n<p>Examinons le dernier atout, mais tout aussi important pour un d\u00e9taillant : les registres des ventes. \u00c9tant donn\u00e9 que les enregistrements de ventes suivent les transactions, ils font souvent r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une ou plusieurs entit\u00e9s de donn\u00e9es dans leurs informations transactionnelles, telles que les produits, les clients, les emplacements, les magasins, etc. Ces enregistrements sont tr\u00e8s importants pour le commerce de d\u00e9tail, car des d\u00e9cisions cruciales sont bas\u00e9es sur les informations relatives aux ventes, comme le suivi des recettes et des b\u00e9n\u00e9fices annuels, ainsi que la recherche des clients r\u00e9currents, des produits les plus vendus, des pr\u00e9f\u00e9rences des clients en fonction d&rsquo;une certaine p\u00e9riode de l&rsquo;ann\u00e9e, etc.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Integrating Salesforce with DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>Improve business opportunities and customer experience by fusing the industry\u2019s fastest data cleansing software with the industry\u2019s leading CRM. <\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/guide\/integrating-salesforce-with-datamatch-enterprise\/ target=\"_blank\">Download whitepaper<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Manque d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle<\/h4>\n\n<h5>Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?<\/h5>\n\n<p>\u00c9tant donn\u00e9 que les enregistrements de vente font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 d&rsquo;autres entit\u00e9s, l&rsquo;un des principaux probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es de vente est le manque d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle. L&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle signifie que les enregistrements de donn\u00e9es sont fid\u00e8les \u00e0 leur contrepartie de r\u00e9f\u00e9rence. Les d\u00e9taillants stockent probablement leurs enregistrements de ventes dans une table Sales, et chaque enregistrement mentionne quel produit a \u00e9t\u00e9 vendu au moment o\u00f9 cette vente a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9e. Vous vous attendez donc probablement \u00e0 trouver des identifiants de vente ainsi que des identifiants de produit dans la table des ventes. Mais si un enregistrement de ventes fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des ID de produits qui n&rsquo;existent pas dans la table des produits, il est \u00e9vident que vos ensembles de donn\u00e9es manquent d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle. Ces probl\u00e8mes peuvent conduire vos \u00e9quipes \u00e0 cr\u00e9er des rapports incorrects, \u00e0 exp\u00e9dier des produits incorrects, ou \u00e0 exp\u00e9dier des produits \u00e0 des clients qui n&rsquo;existent pas, etc.<\/p>\n\n<h5>Comment le r\u00e9parer ?<\/h5>\n\n<p>Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, il est important d&rsquo;appliquer des contraintes de relation (cl\u00e9s primaires, cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res) \u00e0 votre mod\u00e8le de donn\u00e9es de vente. Mais il est pr\u00e9f\u00e9rable d&rsquo;examiner \u00e9galement les probl\u00e8mes d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle pr\u00e9sents actuellement dans votre ensemble de donn\u00e9es. Cela peut \u00eatre fait en utilisant des formules de consultation intelligentes pour s&rsquo;assurer que tous les ID de r\u00e9f\u00e9rencement dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es de vente existent dans leurs ensembles de donn\u00e9es respectifs.<\/p>\n\n<h2>R\u00e9capitulation<\/h2>\n\n<p>Nous avons pass\u00e9 en revue de nombreux d\u00e9tails sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et ce qu&rsquo;elle signifie dans le monde du commerce de d\u00e9tail. Qu&rsquo;il s&rsquo;agisse des avantages des donn\u00e9es propres et des indicateurs de donn\u00e9es m\u00e9diocres, de la nature exacte des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es rencontr\u00e9s dans le commerce de d\u00e9tail et de la fa\u00e7on dont ils peuvent \u00eatre r\u00e9solus. Apr\u00e8s avoir fourni des solutions de donn\u00e9es \u00e0 des clients du Fortune 500 pendant plus de dix ans, nous avons rencontr\u00e9 de nombreux dirigeants qui soulignent l&rsquo;importance des solutions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour la r\u00e9ussite des activit\u00e9s de d\u00e9tail. C&rsquo;est pourquoi nous avons con\u00e7u une solution qui r\u00e9sout efficacement la quasi-totalit\u00e9 des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es de d\u00e9tail.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Major retailer uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how a major wholesaler beats a two-year data merger project deadline by several months.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/major-wholesaler-beats-a-two-year-data-merger-project-deadline-by-several-months\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<p>Notre solution <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-classe-premier-produit-de-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> offre des solutions robustes de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\">nettoyage<\/a>, de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-normalisation-des-donnees-outil-de-standardisation-des-donnees-rapide-et-economique\/\">normalisation<\/a> et de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\">mise en correspondance des<\/a> <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\">donn\u00e9es<\/a>, ainsi que diverses autres solutions permettant d&rsquo;am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es sur les produits, les clients et les transactions, mais aussi de v\u00e9rifier et de localiser les adresses des clients pour acc\u00e9l\u00e9rer l&rsquo;exp\u00e9dition des commandes, et de rapprocher les identit\u00e9s des clients non r\u00e9solues pour garantir une facturation correcte.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus sur la fa\u00e7on dont nous pouvons vous aider, vous pouvez <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/essai-gratuit-logiciel-de-comparaison-de-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">t\u00e9l\u00e9charger un essai gratuit<\/a> d\u00e8s aujourd&rsquo;hui ou <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">r\u00e9server une d\u00e9monstration<\/a> avec nos experts.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans le blog pr\u00e9c\u00e9dent Le r\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le monde de la vente au d\u00e9tail, nous avons discut\u00e9 du r\u00f4le que jouent les donn\u00e9es propres dans le secteur de la vente au d\u00e9tail et de la mani\u00e8re dont les d\u00e9taillants peuvent identifier si la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es est mauvaise. 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