Trois guides pratiques pour mieux gérer les données clients de son entreprise
Développée dans le cadre du Programme d’accompagnement numérique d’Événements Attractions Québec, cette série de 3 guides pratiques propose une méthode complète pour aider les festivals, événements et attractions touristiques dans leur virage numérique. Conçus par l’équipe de Synapse C et publiés en mars 2022, ces guides couvrent l’ensemble du parcours d’exploitation des données : de leur collecte à leur gouvernance, en passant par leur analyse et leur visualisation.
Beaucoup de petites structures collectent déjà des données par le biais de leur billetterie, de leurs transactions ou de leur lettre d’actualités, sans toujours parvenir à les exploiter pleinement, faute de méthode ou de temps disponible. Chaque guide répond à ce constat en proposant des étapes concrètes, réalisables avec des outils courants comme un tableur type Excel, ainsi que des exercices « à vous de jouer » et des listes de contrôle destinées aux gestionnaires.
Bien que les exemples s’appuient sur un festival fictif du secteur québécois, la méthode pas à pas et les listes de contrôle proposées restent transposables à toute TPE ou PME qui gère des données de clients ou de participants, quel que soit son secteur d’activité. Voici ce que cette série peut vous apporter concrètement :
- des méthodes applicables sans compétences techniques avancées, à partir d’un tableur ;
- des listes de contrôle pour structurer une démarche de collecte, d’analyse ou de gouvernance ;
- des exemples concrets issus d’un cas pratique, transposables à votre activité ;
- une progression logique en 3 temps : collecter, analyser, gouverner ;
- des exercices pratiques « à vous de jouer » pour vous approprier chaque outil.
Comment collecter des données de qualité ? (Guide 1)
Ce premier guide, intitulé « Collecte de données et évaluation de leur qualité », pose les bases d’une stratégie de données pour votre organisation. Il s’adresse en priorité aux dirigeants qui n’ont pas encore formalisé la façon dont ils collectent et organisent leurs données.
Ce que vous apprendrez concrètement
Vous apprendrez à formuler vos besoins d’information sous forme de questions précises, à dresser l’inventaire de vos données déjà disponibles (billetterie, lettre d’actualité, réseaux sociaux) pour savoir lesquelles sont exploitables sans collecte supplémentaire, et à situer le niveau de maturité numérique de votre organisation pour choisir des analyses à votre portée.
Le guide vous montre aussi comment prioriser les champs à collecter (identifiant client unique, code postal, canal d’achat), comment standardiser leur saisie, et comment importer un fichier CSV dans Excel pour uniformiser les formats, corriger les erreurs et supprimer les doublons à l’aide de formules simples.
Ce que cela peut apporter à la gestion de votre activité
En appliquant ces méthodes, vous évitez de collecter des données inutiles ou redondantes et vous gagnez du temps lors de vos futures analyses, puisque vos données seront directement exploitables plutôt qu’à corriger a posteriori.
Un identifiant client unique et un code postal bien saisis vous permettront, par exemple, de savoir d’où viennent réellement vos clients ou de reconstituer le parcours d’achat d’un même client sur plusieurs transactions. Nettoyer vos doublons évite aussi de surestimer votre fréquentation ou vos ventes dans vos bilans et vos demandes de subvention.
Ce que contient le guide
Le guide déroule une stratégie de données en 6 étapes : identifier ses besoins d’information, faire l’inventaire des données déjà disponibles, évaluer sa maturité numérique, planifier la collecte de nouvelles données, en évaluer la qualité, puis amorcer l’analyse. Il propose :
- des conseils pour prioriser les champs de données à collecter, tels que l’identifiant client unique, le code postal ou le canal d’achat ;
- la règle « un concept = un champ » pour éviter de mélanger plusieurs informations dans une même colonne ;
- des manipulations Excel pour importer un fichier CSV, choisir les variables pertinentes, uniformiser les formats et corriger les types de données ;
- plusieurs techniques pour identifier et supprimer les doublons dans un jeu de données.
.
