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Gestion des doublons dans un CRM : pourquoi et comment les supprimer ?

- Publié le 19/05/2022

La plupart des entreprises aujourd’hui disposent d’un logiciel de gestion de la relation client (GRC) et en connaissent les avantages. Néanmoins, certaines mauvaises pratiques nuisent constamment à son efficacité et à la qualité des données. Faisons un point sur la gestion des doublons dans les solutions CRM, et comment supprimer les doublons.

Qu’est-ce qu’un doublon dans un logiciel CRM ?

Un doublon dans un CRM est tout simplement une information (fiche d’une société, d’un contact, etc.) qui se retrouve plusieurs fois dans la base de données. Par exemple, si une société est mal orthographiée, elle peut apparaitre en double dans la base de données.  

Pourquoi les doublons nuisent-ils ?

La gestion des doublons dans une base de données est très importante. Une mauvaise identification peut nuire aux performances et à l’efficacité des actions menées au sein de l’entreprise. Les doublons nuisent à la productivité des équipes commerciales, marketing, de téléprospection, etc. D’après l’étude de 2013 de Dynamics Markets*, les doublons représentent 10% du budget gaspillé.

  • Par exemple, lors d’une campagne d’emailing, un contact en doublon crée un coût supplémentaire, puisque l’emailing est envoyé plusieurs fois (sur un envoi avec un volume important, la perte d’argent devient rapidement importante). Cela fausse les statistiques des campagnes marketing puisque la personne a reçu plusieurs fois le même email.
  • Lors des campagnes de prospection, des efforts en double peuvent être inutiles si plusieurs téléprospecteurs appellent la même personne.
  • Les effets sont importants en termes de coût, et non négligeables en termes d‘image de l’entreprise et de gestion de la relation client et prospect, particulièrement quand ce dernier reçoit plusieurs appels ou emails dans la même journée !
  • La dégradation de l’image de l’entreprise peut amener à la perte d’un client potentiel, ce qui réduit le ROI des actions commerciales ou marketing.
  • Les statistiques et les KPIs sont donc erronées, ce qui peut fausser certaines prises de décision.

Comment supprimer les doublons ?

Il est vivement conseillé de se doter d’un outil de gestion des doublons : soit cet outil est déjà intégré au CRM, soit il nécessite un développement supplémentaire.  Il faut définir les paramètres d’identification de doublon (même SIREN, même raison sociale, même email, etc.). Le logiciel recherche les doublons en créant une liste avec toutes les sociétés et contacts en double. L’outil CRM propose alors des opérations de dédoublonnage (supprimer les doublons dans un fichier), de déduplication (effacer les doublons dans plusieurs fichiers) et de fusion (réunir les informations de deux fiches contact en une seule par exemple). De nombreux outils existent, et même si le dédoublonnage n’est pas une tâche attrayante, le retour sur investissement de la suppression des doublons dans un CRM est prouvé et devrait motiver tous les utilisateurs à y contribuer. Certains logiciels CRM proposent une option de vérification de doublon avant validation d’une fiche. Il faut donc mettre en place ce type de fonctionnalité le plus tôt possible, afin de réduire la quantité de doublons à fusionner par la suite et obtenir une base de données « propre ».  

Comment éviter les doublons dans un CRM ?

Les doublons sont un véritable problème pour le ROI de l’entreprise. Heureusement avec quelques bonnes pratiques, il est possible de les éviter :

  • Se relire avant chaque validation d’information, afin d’éviter les fautes de frappe
  • Remplir des données complètes lors de création de fiches ou d’actions
  • Vérifier ses informations avant de les renseigner dans la CRM
  • Eviter les bases de données multiples qui ne se synchronisent pas ou très mal entre elles
  • Paramétrer des champs obligatoires avec des systèmes de vérification : par exemple, le champ du SIREN de l’entreprise composé de 9 chiffres.
  • Eliminer les doublons au fur et à mesure
  • Nommer un chargé de CRM qui contrôlera la qualité des données