Des données nettoyées permettent un ciblage précis et ont une incidence non négligeable sur les recettes. Découvrez un cadre éprouvé pour créer une « machine à laver les données » évolutive dans Marketo Engage, y compris les campagnes intelligentes, les stratégies de normalisation et les améliorations optimisées par l’IA.

Les campagnes à succès commencent par des données de qualité. Même les stratégies marketing les plus avancées échouent lorsque les informations sur lesquelles elles reposent sont inexactes ou manquent de cohérence. Au fil du temps, chaque base de données rassemble des données qui ne sont pas propres comme un sou neuf : prospects en double, champs manquants et détails obsolètes, qui constituent un mal silencieux réduisant les performances.

Un processus d’hygiène des données solide agit comme une machine à laver pour votre moteur marketing. Il nettoie, organise et recycle les informations sur lesquelles se basent vos campagnes. Cet article décrit comment créer cette machine dans Marketo Engage, quels éléments automatiser, quand l’exécuter et comment la faire évoluer au fur et à mesure que votre base de données se développe.

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Raisons de l’importance de l’hygiène des données pour le succès de votre entreprise

Lorsque les données sont propres, le ciblage, la segmentation et la personnalisation permettent de réaliser des efforts de marketing précis. Les gains immédiats observés par mon équipe étaient les suivants :

• Précision (moins d’erreurs de ciblage)
• Efficacité opérationnelle (moins de reprises)
• Conformité (risque moindre)
• Expérience clientèle (communications personnelles, non génériques)

Des données nettoyées permettent également d’accroitre les recettes. Les équipes qui maintiennent les coordonnées à jour et normalisées bénéficient ainsi de nombreux avantages : données fiables pour l’analyse et le reporting, maximisation des ROI et ROAS, et amélioration de l’alignement par le biais d’initiatives commerciales ciblées. Tous ces avantages permettent d’utiliser la qualité des données pour en faire un levier pour le profit.

Création de votre machine à laver les données

Commencez à examiner comment les données entrent sur vos plateformes. Ensuite, vous pouvez créer une « machine à laver », un ensemble de campagnes intelligentes permanentes permettant de nettoyer les données régulièrement et d’aider à normaliser les saisies de données.

Étape 1 : identifier les sources de données de mauvaise qualité pour empêcher la saisie de données incorrectes

Vous aurez l’impression de vous enfoncer dans le brouillard complet à moins de normaliser le flux de données dans votre système. Faites le parallèle avec une maison. Pensez à toutes les sources de données qui peuvent pénétrer dans votre maison depuis la porte d’entrée, les fenêtres et le jardin. Commencez l’audit en examinant la manière dont votre équipe saisit les données, y compris les intégrations telles que la synchronisation CRM, les remplissages de formulaires web et les intégrations tierces.

D’après mon expérience, les sources de données incorrectes peuvent être regroupées dans les catégories suivantes :

• Chargements de liste :

  • Formats incohérents
  • Entrées en double

• Synchronisation CRM :

  • Informations obsolètes ou incorrectes
  • Erreurs de synchronisation

• Remplissages de formulaire :

  • Envois incomplets ou inexacts
  • Champs à structure libre au lieu de choix normalisés

• Bases de données héritées :

  • Problèmes liés aux données héritées
  • Manque de cohérence en matière d’hygiène

• Plateformes ou partenaires tiers

  • Intégrations
  • Listes

Étape 2 : standardiser l’intégration des données dans Marketo Engage

• Créez un modèle de chargement de liste comprenant les champs obligatoires, des règles de format strictes pour ces champs et des règles de validation simples afin d’assurer l’intégrité des données avant le chargement. Voici un exemple permettant d’identifier les champs requis : prénom, nom, adresse e-mail, numéro de téléphone, entreprise, ville, État/province et pays.

• Formez les parties prenantes à la manière de remplir et d’envoyer la liste, ainsi qu’à la procédure correcte de chargement des modèles. Refusez tout chargement non conforme.
• Remplacez les champs de texte libre par des listes de sélection dans les formulaires et alignez les choix sur les règles de normalisation.

Étape 3 : créer votre première campagne intelligente pour la machine à laver les données

Il est recommandé de commencer par les normalisations de données à fort impact et de définir vos critères de nettoyage. Voici quelques exemples de solutions rapides pour démarrer :

• Normalisation pays/État : associer les variantes aux valeurs approuvées
  • Par exemple : « U.S. », « USA », « United States », fautes d’orthographe ; abréviations des États par rapport aux noms complets.
• Déduplication : (adresse e-mail + entreprise/pays)
• Normalisation des intitulés de poste : regrouper les titres dans des catégories destinées au routage.
  • Par exemple, « Vice-président/Président », « Directeur », « Responsable », « IC »
• Gestion des données manquantes

Une fois vos normes de données définies, vous pouvez commencer à créer des campagnes intelligentes pour nettoyer les données en conséquence. Chaque étape de flux fonctionne comme un cycle de machine à laver : elle corrige un type d’erreur de données différent.

• Avec une liste intelligente, utilisez des filtres pour cibler les enregistrements nécessitant un nettoyage.

• Dans les étapes de flux, configurez la fusion des doublons, la mise à jour des champs ou la suppression des enregistrements obsolètes. Voici quelques exemples de structures de flux :
  • Fusionner les doublons : identifiez et combinez les enregistrements partageant la même adresse e-mail ou le même ID CRM.

• Normaliser les valeurs : reformatez les intitulés de poste, les valeurs de pays ou les secteurs d’activité selon un vocabulaire contrôlé. L’exemple suivant illustre la conversion de variations telles que « USA » et « U.S.A. » en une seule valeur cohérente : « États-Unis ».

• Signaler les données manquantes : orientez les enregistrements incomplets vers des workflows d’enrichissement ou un examen manuel.

• Planifiez l’exécution automatique des campagnes intelligentes à intervalles réguliers (la nuit ou le week-end). L’objectif est d’adapter la fréquence des campagnes au type de travail de nettoyage des données.

  • Automatique (déclenché) : pour les problèmes en temps réel comme le remplissage de formulaires ou la création de nouveaux leads. Ces flux s’exécutent immédiatement lorsque de nouvelles données sont saisies dans le système.
  • De nuit : pour les tâches de nettoyage courant (telles que la déduplication ou la normalisation). Ces campagnes peuvent s’exécuter une fois toutes les 24 heures sans surcharge de traitement.
  • Hebdomadaire ou mensuelle : pour les vérifications approfondies (comme la complétude des champs ou l’archivage des enregistrements inactifs).

Étape 4 : passer à la normalisation automatisée

Continuez à développer et à enchaîner vos campagnes d’hygiène des données dans un portefeuille planifié qui traite progressivement différents cas de normalisation au fil du temps.

Chez un de mes clients, la suppression de 20 % des enregistrements non valides a immédiatement augmenté le taux de délivrabilité de 15 %. Voici quelques conseils clés qui m’ont aidé à faire évoluer ma « machine à laver » :

• Commencer par traiter les enregistrements inactifs et non valides : pour maximiser la délivrabilité, utilisez des filtres d’inactivité afin d’identifier les personnes qui ne se sont pas engagées pendant une période donnée. Une période de 90 jours constitue en général une bonne référence, selon le cycle de vente moyen et la politique de conservation des données de Marketo Engage. Vous pouvez corriger ou supprimer les enregistrements invalides ou incomplets.
• Examiner les sources : analysez la provenance des enregistrements incorrects et corrigez les points d’entrée en amont (formulaires, listes, intégrations) pour éviter la réapparition des problèmes de données.
• Faire évoluer la normalisation des données : identifiez activement les domaines où la qualité de la base de données peut être améliorée en continu, en ajoutant de nouveaux workflows de normalisation des données, puis créez des campagnes intelligentes dédiées à chaque domaine pour renforcer votre « machine à laver ».
• Faire un nettoyage régulier : supprimez les enregistrements de personnes inactives et non valides et nettoyez régulièrement vos enregistrements valides pour conserver une base de données saine.

Étape 5 : maintien de l’hygiène des données

Pendant que vous laissez la machine à laver faire le gros du travail, vous, en tant qu’administrateurs et administratrices, devez effectuer une maintenance continue pour garder les données nettoyées, notamment des manières suivantes :

• Réaliser des audits réguliers : planifiez des contrôles périodiques de la qualité des données pour garantir l’exactitude et la cohérence.
• Examiner et optimiser l’ordre des opérations : assurez-vous que les campagnes sont correctement séquencées, avec les étapes dépendantes qui se produisent avant les autres, le cas échéant.
• Mener une formation continue : formez l’équipe sur les normes en matière de saisie et de maintenance des données.
• Faire respecter les politiques de gouvernance : implémentez et appliquez des règles de gouvernance des données, en particulier en ce qui concerne les intégrations et les champs de formulaire.
• Fermer les boucles de commentaires : améliorez continuellement les processus en fonction des commentaires des parties prenantes.

Votre machine à laver les données n’est pas un système automatique. Vous devez examiner régulièrement les résultats, rechercher dans les journaux les enregistrements ignorés, les fusions ayant échoué ou les modifications de mise en forme inattendues. Prenez l’habitude de tester et d’affiner votre processus d’hygiène chaque trimestre.

Chaque itération vous rapproche d’un système entièrement automatisé et autonome qui maintient vos données marketing à jour, précises et exploitables.

Comment mesurer la progression de l’hygiène des données

Avant de poursuivre votre maintenance de l’hygiène des données, je vous recommande de configurer certaines références en utilisant des outils tels que le tableau de bord de la base de données ou les rapports prêts à l’emploi dans Marketo Engage. Je vous suggère de développer des rapports sur la qualité des données à l’aide de mesures ciblées que vous pouvez utiliser au sein de votre organisation. Par exemple, la réduction des doublons, la pertinence pour le marketing, la délivrabilité des e-mails, les enregistrements non valides ou la consolidation des champs. Vous trouverez ci-dessous des exemples de mesures et de références que vous pouvez utiliser comme guide :

• Taux de doublons : visez moins de 2 à 3 % du nombre total d’enregistrements après nettoyage.
• Taux d’e-mails non valides : conservez en dessous de 1 à 2 % pour une délivrabilité optimale.
• Délivrabilité des e-mails : maintenez un taux de réussite des envois supérieur à 97 %.
• Enregistrements prêts pour le marketing (opt-in et valides) : ciblez 85 à 90 % du nombre total d’enregistrements.
• Remplissage des champs : assurez-vous que plus de 90 % des champs clés (nom, adresse e-mail, société, pays) sont renseignés.
• Exactitude de la normalisation : plus de 95 % des valeurs de liste de sélection normalisée doivent correspondent aux règles de gouvernance.
• Enregistrements inactifs : archivez ou supprimez régulièrement les enregistrements inactifs depuis plus de 90 ou 120 jours.

Une fois que vous avez identifié les mesures clés, l’étape suivante consiste à lier le travail de nettoyage à des mesures spécifiques. Ce processus vous permet de suivre la progression par rapport à chaque jalon au fil du temps. Il vous permet également d’appliquer la gouvernance et de montrer comment la qualité des données s’améliore au sein de l’organisation.

Adopter l’IA dans la normalisation des données

Une fois que votre base de « machine à laver » fonctionne correctement, l’IA peut vous aider à réduire les révisions manuelles et à maintenir une haute qualité sans ralentir l’exécution. L’essentiel est d’utiliser l’IA comme un assistant de vos processus d’administration, et non comme un remplacement.

Bien que Marketo Engage n’ait pas encore intégré de fonctionnalités d’IA pour la normalisation des données, de nombreuses équipes marketing commencent à explorer de grands modèles de langage (LLM) et d’autres outils d’IA pour compléter leurs workflows d’hygiène des données. Voici les moyens les plus efficaces d’utiliser des outils d’IA tels que les LLM pour soutenir vos efforts de normalisation des données en 2025 :

• Enrichissement et renseignement des champs prédictifs : l’IA peut suggérer des valeurs ou renseigner des informations manquantes en fonction de modèles dans votre base de données, améliorant ainsi la précision du routage sans nécessiter de nettoyage manuel.
• Corrections automatisées au point d’entrée : lorsqu’une personne envoie un formulaire, l’IA peut immédiatement signaler ou corriger des erreurs courantes (comme « Goggle » au lieu de « Google » ou des formats de numéros de téléphone non valides) avant d’accéder à votre base de données.
• Détection des anomalies : l’IA peut surveiller en permanence les enregistrements entrants et vous avertir des pics inhabituels de texte libre ou de valeurs d’espace réservé (comme « Test » pour l’entreprise). L’utilisation de l’IA permet aux administrateurs et administratrices de résoudre les problèmes à grande échelle.
• Normalisation contextuelle : au lieu de s’appuyer uniquement sur des listes de sélection statiques, l’IA peut interpréter les variations des titres de postes ou des noms d’entreprise et les normaliser selon vos normes de gouvernance en temps réel.

Points clés à retenir

• Commencer petit : créez votre modèle de liste et la première campagne intelligente d’hygiène des données.
• Créer des campagnes d’hygiène : faites du nettoyage des données une bonne action continue, avec des exécutions planifiées et une carte de performance liée aux mesures ciblées.
• Incarner la gouvernance : appliquez les règles de gouvernance des données et corrigez les sources de données incorrectes, pas seulement les enregistrements individuels.
• Adopter l’IA pour gagner en précision : utilisez l’IA dans les situations où elle réduit les révisions manuelles et renforce la normalisation.

Intégrez ce framework à vos étapes d’administration. Vous pourrez ainsi faire de l’hygiène des données un levier de croissance, et non plus un casse-tête. L’investissement initial permet de récolter les fruits dans chaque campagne ultérieure, notamment un ciblage plus propre, un reporting plus solide et un retour sur investissement plus élevé.