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Préserver une source fiable de données clients

Dernière mise à jour: 24 août 2026

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Pour réussir leur croissance, vos équipes ont besoin d’un centre centralisé où les données clients sont exactes et fiables. En mettant en place des stratégies proactives de nettoyage des données, en mettant en place une gouvernance solide et en garantissant la visibilité de l’appropriation au niveau des équipes, vous pouvez préserver des données organisées et favoriser une collaboration transparente dans l’ensemble de votre organisation.

Les étapes ci-dessous décrivent les processus et suggèrent des bonnes pratiques pour les administrateurs qui gèrent les données CRM dans HubSpot, de la configuration des autorisations de schéma et de l’ingestion automatisée au suivi de l’intégrité des données et à l’alignement de l’équipe.

Autorisations requises Des autorisations de super administrateur ou un accès aux outils de qualité des données sont requis pour utiliser ces fonctionnalités.

Abonnement requis Une licence utilisateur est requise pour les paramètres avancés spécifiques du pipeline et de l’équipe.


Définir un modèle de données et une stratégie de gouvernance clairs

Le maintien d’une source unique de données fiable commence par une base de données solide et des garde-fous stricts en matière de création et de modification de données.

Par exemple, Logo hubspot veut s’assurer que les agents du support ne remplacent pas accidentellement des catégories du secteur client. Ils utilisent des autorisations au niveau des champs pour limiter les modifications de propriété aux administrateurs de CRM et aux équipes opérationnelles, tout en conservant un accès en lecture seule pour le personnel général.

Consolider et automatiser l’ingestion des données

Pour maintenir une base de données propre, vous devez contrôler les données qui y accèdent. Configurez des parcours automatisés qui ajoutent et enrichissent des informations en permanence sans ajouter de friction pour l’utilisateur comme des doublons ou une saisie manuelle des données.

Par exemple, Logo hubspot veut éviter que les fausses adresses e-mail et les soumissions de formulaires indésirables n’encombrent sa liste de contacts. Elle active les CAPTCHA invisibles et un filtre anti-spam strict dans les formulaires de son site web, tout en utilisant l’enrichissement des données pour renseigner automatiquement des détails légitimes (comme la taille de l’entreprise et le pays) sans demander aux utilisateurs de les saisir.

Suivre et résoudre les problèmes de qualité des données

La dégradation des données est inévitable, mais sa surveillance ne doit pas être manuelle. Utilisez la page de vue d’ensemble de la qualité des données HubSpot pour suivre, signaler et corriger automatiquement les problèmes d’intégrité des données.

Par exemple, Logo hubspot veut éviter les fautes de frappe, les majuscules incorrectes et les contacts dupliqués qui faussent ses analyses. Ils utilisent la page de présentation de la qualité des données pour corriger automatiquement les problèmes de majuscules dans les noms de contacts, puis programment un e-mail de synthèse au début de chaque semaine afin que l’administrateur de la base de données principale puisse voir les profils en double qui ont été fusionnés au cours du week-end.

Aligner l’appropriation et la visibilité des équipes

Une base de données actualisée n’est utile que si les équipes savent comment l’utiliser en synergie. Établissez un alignement clair, une attribution automatisée et une transparence sur la propriété.

Par exemple, Logo hubspot veut s’assurer que le transfert se fait sans accroc lorsqu’un lead potentiel achète un abonnement et passe de l’équipe commerciale à l’onboarding. Elle a mis en place des règles de pipeline conditionnelles afin que les représentants commerciaux soient tenus de remplir une propriété « Notes de configuration client » avant qu’une transaction puisse être déplacée vers « Fermé gagné ». Cela déclenche un workflow automatisé qui réattribue la fiche d’informations à l’équipe d’onboarding et crée une tâche avec un délai SLA clair de 48 heures.

Mesurer la qualité des données et aligner les équipes

Utilisez ces indicateurs clés pour mesurer en permanence la qualité de votre base de données CRM et l’efficacité de l’alignement de vos équipes.

Métrique Définition Actions pour améliorer les performances
Taux de remplissage des fiches d’informations du CRM Pourcentage de propriétés requises renseignées pour des objets de CRM standards. Examinez les noms de propriétés personnalisées, simplifiez la mise en page et exigez des champs lors des transitions entre les phases du pipeline.
Taux de déduplication Pourcentage de doublons de fiches d’informations de contacts et d’entreprises correctement résolus. Activez la correspondance automatique des doublons dans la page de vue d’ensemble de la qualité des données et appliquez les règles de déduplication.
Résolution des problèmes de formatage Rapidité et volume de correction des noms, numéros de téléphone ou e-mails mal formatés. Configurez des workflows de validation du formatage automatisés et activez les règles de formatage standard sur la page de présentation de la qualité des données.
Workflow inutilisé et rapport de propriété La proportion du nombre total de workflows ou de propriétés signalés comme inactifs ou inutilisés. Utilisez la page de vue d’ensemble de la qualité des données Informations sur les propriétés pour identifier les propriétés à faible impact et les archiver ou les désactiver.
Taux d’échecs du SLA Pourcentage de fiches d’informations transférées ou de transferts de clients qui ne respectent pas le SLA établi par l’équipe. Créez des workflows avec des alertes de remontée automatique et créez des tableaux de bord en temps réel pour suivre les fiches d’informations « à risque ».

Lexique et ressources

  • Qualité des données : un tableau de bord centralisé affichant des indicateurs sur l’état de santé des propriétés, les doublons de fiches d’informations, les intégrations et les problèmes de workflow.
  • Autorisations au niveau des champs : paramètre de sécurité permettant aux super administrateurs de gérer qui peut modifier ou afficher des champs de données spécifiques.
  • Propriétés des données sensibles : types de propriétés spécialisées avec un chiffrement au niveau des applications pour stocker en toute sécurité les informations réglementées autorisées.
  • Règles de transfert : exigences de processus intégrées dans les paramètres du pipeline pour garantir que des informations standardisées sont recueillies avant qu’une transaction ou un ticket ne soit transmis à une autre équipe.

Ressources supplémentaires

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