Les impacts de la qualité des données sur les performances en entreprise

La donnée représente un accélérateur de croissance pour les entreprises : c'est « un atout stratégique indéniable¹ ».

Si les données sont mal gérées, elles peuvent impacter de façon négative les performances de l'entreprise : diminution des ventes, augmentation des coûts, insatisfaction client…

Pour éviter de tels impacts, il est important de s'équiper d'une solution adaptée comme le PIM (Product Information Management) pour garantir une gestion optimale des données.

Découvrez les impacts d'une mauvaise qualité des données sur les performances en entreprise et comment le PIM permet d'y remédier.

L'importance des données en entreprise

Les données ne cessent de croître en entreprise : leur volume augmente de 56% par an².

Cette augmentation représente à la fois un défi et une opportunité pour les entreprises. Celles qui ont une gestion efficace des données prennent de meilleures décisions à tous les niveaux : opérationnel, commercial, marketing… Elles ont également une meilleure connaissance des clients³ et une meilleure relation avec eux³.

Les impacts d'une mauvaise qualité des données sur les performances

Une perte d'efficacité commerciale

Les données de mauvaise qualité impactent négativement la stratégie de ciblage des équipes commerciales : 49% d'entre elles⁴ pensent que ces erreurs de stratégie nuisent directement à la réputation de l'entreprise.

Elles impactent aussi négativement les ventes : 40% des données autour des leads⁵ sont erronées, incomplètes et/ou en doublons et 19% des entreprises⁶ ont perdu un client pour cette raison.

Une hausse de l'insatisfaction client

Les consommateurs veulent accéder à des données de qualité autour du produit : photos HD, descriptifs marketing détaillés, caractéristiques techniques claires et précises… 94% des consommateurs⁶ y accordent de l'importance pour effectuer leurs achats en ligne.

Si cette qualité n'est pas garantie, ils n'hésitent pas à interrompre leur process d'achat en ligne : 70% d'entre eux⁷ ont quitté une page produit pour cette raison et 53%⁶ n'hésitent pas à changer pour la concurrence.

Une augmentation des coûts

Chaque année, une mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars³ aux entreprises et entraîne des coûts financiers, humains et opérationnels importants :

• Des pénalités liées à des problèmes de conformité
• Une augmentation des retours produits
• Une perte de productivité chez les équipes
• Une baisse des revenus…

Ainsi, les entreprises peuvent perdre de 15 à 25%⁸ de leur chiffre d'affaires.

Des mauvaises prises de décisions

Les données sont un élément essentiel pour prendre des décisions stratégiques : 80% des CEO⁹ partagent cet avis.

Néanmoins, ils sont préoccupés par la qualité des données sur lesquelles ils fondent leurs décisions au quotidien : 84% d'entre eux¹⁰ partagent cette crainte et s'exposent ainsi au risque de multiplier les erreurs stratégiques : cibler la mauvaise audience, investir sur des marchés qui ne sont pas pertinents, allouer des ressources de façon inefficace.

Améliorez la qualité de vos données avec un PIM

Les défis que rencontrent les entreprises pour gérer leurs données

Très souvent, les entreprises multiplient les solutions logicielles pour gérer leurs données : ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), fichiers dans différents formats (Excel, XML, Json…) et 45% d'entre elles¹¹ ne disposent pas d'outils adéquats pour garantir leur qualité. Cette multiplication des solutions entraîne « des incohérences¹¹ » et/ou « des informations contradictoires¹² » d'une base de données à l'autre.

Les entreprises ont également des difficultés à traiter les données dans un format complexe : 48% d'entre elles¹¹ manquent d'expertise dans ce domaine, ce qui entraîne des problèmes de « non-conformité¹² » réglementaire et des coûts associés importants.

Résultats : 32% des données¹¹ en interne sont erronées, incomplètes, voire contradictoires et seulement 3% des entreprises les considèrent comme « acceptables ».

Le PIM : la solution pour garantir une qualité des données optimale

Les solutions de PIM (Product Information Management) permettent aux entreprises de mettre en place une véritable approche data driven : elles sont alors 23 fois plus susceptibles¹⁴ d'acquérir des clients que leurs concurrents.

Les PIM rassemblent toutes les données qui gravitent autour des produits et qui sont éparpillées entre différentes solutions logicielles pour les centraliser et les sécuriser au sein d'un référentiel unique. Les PIM disposent aussi de fonctionnalités avancées (modélisation, workflow et gestion des droits, supervision…) qui permettent de définir une structure de données commune et de mettre en place un processus efficace de contrôle et d'enrichissement de l'information.

L'utilisation d'une solution de PIM est essentielle : 30% des entreprises¹³ rencontrent des difficultés à mettre en place une gestion efficace des données et 25%¹⁴ à trouver la solution logicielle adéquate pour les exploiter.

¹ Loeillet, B. (2024, 22 février). De l'importance stratégique des données pour les entreprises à leur indispensable qualité. HBR France.
² Barbier, P. (2021, 17 juin). Comment utiliser les data pour booster la performance de l'entreprise. HBR France.
³ Gartner. (2021, 14 juillet). How to Improve Your Data Quality. gartner.com.
⁴ Tserruya, Y. (2022, 15 septembre). The real price tag of bad data : through the eyes of sales pros. Forbes.
⁵ Frost, D. (2023, 22 février). How Bad Sales Data Harms Your Team (and What You Can Do About It). cognism.com.
⁶ Pleuni. (2022, 18 novembre). Bad product information makes 53 % shop elsewhere. Ecommerce News.
⁷ Chardenon, A. Les coûts de la mauvaise qualité de la donnée produit. salsify.com.
⁸ Talend. Guide de la gestion de la qualité des données. Talend - A Leader In Data Integration & Data Integrity.
⁹ Deur, P. (2024, 10 janvier). Why companies need to address bad data immediately. Forbes.
¹⁰ Precisely, Inc. (2024, 25 mars). 2023 Data Integrity Trends and Insights. Precisely.
¹¹ Buisson-Gentilhomme, K. (2017, 4 décembre). Douter de la qualité ; des données : un impact dans tous les domaines. journaldunet.com.
¹² Salsify, I. La qualité des données produit au service de la performance. salsify.com.
¹³ Nagle, T. (2018, 9 mars). Only 3% of Companies' Data Meets Basic Quality Standards. Harvard Business Review.
¹⁴ Scriffignano, B. D. A. (2019, 24 juin). Data Management Study : The Past, Present, and Future of Data. dnb.com.