En moyenne, 20 à 30 % des données CRM deviennent obsolètes chaque année. Doublons, informations obsolètes, absence de validation à la saisie ou encore défaut de structuration initiale : la dégradation des données est un phénomène structurel.
Une base de données CRM est un système structuré qui centralise l’ensemble des données clients et prospects afin de piloter efficacement la relation client, les actions marketing et la performance commerciale.
Sa qualité est donc déterminante. Une donnée inexacte ou dupliquée fausse les analyses, ralentit les équipes et dégrade l’expérience client. Selon différentes études, la mauvaise qualité des données peut représenter jusqu’à 10 à 20 % du chiffre d’affaires annuel d’une entreprise.
Cet enjeu est d’autant plus critique pour les entreprises travaillant avec des réseaux de distribution, des points de vente multiples ou des organisations complexes, où la volumétrie et la fréquence de mise à jour des données sont élevées.
Alors, comment structurer, maintenir et exploiter efficacement une base de données CRM ?
Ce guide propose une exploration complète du sujet. Nous commencerons par définir précisément ce qu’est une base de données CRM, avant d’analyser ses bénéfices, ses enjeux de gestion et les méthodes d’analyse permettant d’en maximiser le potentiel. Nous aborderons également les évolutions récentes, notamment l’intelligence artificielle, qui transforme en profondeur l’exploitation des données clients.
As a reminder, CRM (Customer Relationship Management) is software designed to manage and analyze interactions with customers and prospects, with the primary aim of increasing sales and improving customer satisfaction.
→ To achieve this, the necessary data must be centralized, stored and organized in a single space: the CRM database.
Cette composante indispensable à la performance de toute entreprise, nécessite ainsi d’être enrichie et actualisée en permanence. Pour ce faire, tous les collaborateurs impliqués dans l’acquisition ou la fidélisation des clients - qu’il s’agisse des équipes de vente, de marketing ou de service client - sont amenés à remplir le CRM.
In short, the CRM database is the strategic asset that guarantees effective, consistent customer relationship management.
Typically, the CRM database also aggregates data from third-party marketing tools and platforms, which can be connected to the CRM viaintegrations. This makes it the sole source of reference for analyzing sales activity, tracking the progress of a costed proposal, or evaluating the results of a marketing campaign.
A database is an organized system for storing, managing and retrieving information. It is made up of tables with rows (records) and columns (fields), where each record represents a unique element, such as a customer, and each field contains specific information, such as a name or address. In a CRM, these databases store customer contact details, interactions, preferences and purchase histories. CRM uses an interface connected to the database to enable employees to enter, modify and consult this information.
Base de données et CRM sont étroitement liés, et pour une bonne raison : un CRM ne peut pas fonctionner sans base de données. Le CRM est l’outil qui permet d’exploiter les données. La base de données est l’infrastructure qui stocke ces données. Autrement dit, la base de données est la partition, et le CRM le chef d’orchestre qui interprète et valorise l’ensemble.
The CRM database centralizes all information and events linked to the "customer lifecycle", providing the various teams in contact with customers and prospects with a complete and instantaneous view of interactions, current offers, needs and sales proposals, progress in the commercial relationship and any disputes.
Disposer d’une donnée client et commerciale complète, à jour et de qualité est donc un enjeu majeur pour tous les utilisateurs du CRM et permet de conserver une bonne relation commerciale et client.
Salespeople and telemarketers are the first to benefit from a qualified CRM database. On a day-to-day basis, they reap multiple benefits:
A well-qualified database greatly facilitates the various tasks of marketing, whether in terms of campaigns, segmentation or communications automation:
An accurate, up-to-date overview of customer files boosts ticketing efficiency for desk teams. Customer service staff benefit from a complete and up-to-date database, enabling them to process requests efficiently and deliver the best possible experience:
In terms of management, the quality of the information stored enables actions to be prioritized according to sales potential and chances of success, in the short, medium and long term.
In addition, a centralized sales information database is used for sales reporting, enabling strategic decisions to be taken on sales policy and sales and marketing strategies.
As we'll see below, advanced analysis may require the recruitment of an expert data scientist to extract, analyze and interpret business data.
Whatever your industry, the quality of your CRM data is crucial: inaccurate or out-of-date information can distort analyses, damage customer relationships, and lead to missed opportunities and ineffective marketing and sales actions.
The main challenge for companies is to benefit from a clean, qualified, structured and up-to-date CRM database.
Une base de données CRM performante repose avant tout sur la qualité et la diversité de ses sources. Pour structurer efficacement votre système, il est essentiel d’identifier précisément d’où proviennent vos données clients.
Avant même de collecter de nouvelles informations, la plupart des entreprises disposent déjà de bases de données clients : fichiers Excel, anciens logiciels commerciaux, ERP, outils de facturation ou solutions CRM historiques.
Ces bases constituent souvent le socle initial de la nouvelle base de données CRM. Lors d’un changement d’outil, la migration des données CRM est une étape critique. Leur migration et intégration nécessitent tout de même un travail préparatoire : nettoyage des doublons, harmonisation des formats, validation des emails et numéros de téléphone, structuration des champs (raison sociale, SIRET, secteur, statut, etc.).
Cette étape souligne un point fondamental : l’entreprise doit rester propriétaire et maître de ses données. Aujourd’hui, le cadre réglementaire européen évolue dans ce sens. Le Data Act européen renforce le principe de portabilité et d’interopérabilité des données, en imposant que les entreprises puissent récupérer et transférer leurs données d’un prestataire à un autre. Autrement dit, un éditeur ne peut pas verrouiller l’accès aux données de ses clients.
Les outils de service client alimentent le CRM avec l’historique des demandes, incidents et niveaux de satisfaction. Cette source est stratégique pour enrichir la vision 360° du client et ajuster les actions commerciales.
Les formulaires de contact, demandes de devis, inscriptions à des newsletters ou téléchargements de contenus constituent une source primaire de données. Ces informations sont généralement injectées automatiquement dans le CRM via une intégration des données clients en temps réel.
Il est important d’y intégrer des règles de validation (format email, champs obligatoires, pays normalisé) afin de garantir la qualité dès la collecte.
Les outils d’emailing et de marketing automation enrichissent la base CRM avec des données comportementales : ouvertures, clics, téléchargements, scoring, préférences.
La synchronisation entre ces plateformes et le CRM permet d’actualiser les informations marketing et d’améliorer la segmentation.
L’ERP fournit des données transactionnelles clés : commandes, factures, paiements, volumes, conditions tarifaires. L’intégration CRM–ERP permet d’aligner les équipes commerciales et financières autour d’une donnée unifiée et à jour.
Dans certains secteurs (retail, industrie, GMS, B2B terrain), les applications mobiles permettent de remonter des données opérationnelles : visites, relevés linéaires, comptes rendus, photos, signatures.
Ces données doivent être synchronisées rapidement afin d’assurer une mise à jour continue de la base CRM.
Les systèmes de point de vente (POS) transmettent des informations sur les volumes de vente, références produits, fréquence d’achat ou performances magasin.
Dans une logique d’analyse CRM avancée, ces données transactionnelles permettent de corréler actions commerciales et résultats réels.
L’intégration des données clients repose sur des mécanismes techniques permettant de connecter plusieurs outils entre eux. Cette étape, souvent appelée CRM data integration, est structurante pour garantir la cohérence et la fiabilité de la base.
Les API permettent une communication automatisée entre logiciels. Les connecteurs natifs (ERP, marketing automation, support…) facilitent les échanges sans développement spécifique. C’est la méthode la plus fiable pour assurer une synchronisation continue.
L’import de fichiers CSV reste une méthode courante, notamment lors d’une migration ou d’une reprise de données. Il nécessite un travail préalable de structuration (mapping des champs, uniformisation des formats, suppression des doublons) pour éviter d’introduire des erreurs dans la base.
Certaines intégrations fonctionnent dans les deux sens : une modification dans le CRM met à jour l’outil tiers, et inversement. Ce modèle réduit les silos mais nécessite des règles précises pour éviter les conflits.
La synchronisation peut être en temps réel, planifiée (toutes les heures / nuits) ou déclenchée manuellement selon les CRMs. Le choix dépend du volume de données et des enjeux métier. Une synchronisation mal paramétrée peut générer des incohérences ou des retards dans la mise à jour des informations.
Generally speaking, CRM is an "empty" tool into which the company has to inject its data. In reality, the integrator assists the customer in collecting, cleansing and structuring its information, in order to incorporate it in a clean and structured way. In the absence of an integrator (nowadays, the big names in commercial software offer SaaS subscriptions from their websites), your databases can also be imported via various file formats.
Your CRM database is an asset as precious as it is strategic, and guaranteeing its proper functioning and integrity means setting up a maintenance and update protocol.
As a general rule, the CRM publisher (or integrator) is responsible for the scalability of the software's functionalities and for the appropriate documentation.
It's up to you to take care of all the other aspects of the CRM database:
💡 Customer and prospect data degrades very quickly. It's essential to carry out recurring updates to prevent your data from becoming obsolete, and thus avoid wasting your sales and marketing resources. In addition, be sure to implement protocols that prevent the creation of duplicates.
La bonne gestion d'une base de données CRM tient aussi à sa conformité légale au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), qui vise à protéger les droits des individus.
The RGPD includes various measures to be integrated into the administration of your crm database:
These practices guarantee the protection of individuals' rights and the legal compliance of the CRM base. To delve deeper into the subject, discover everything you need to know about CRM compliance with the RGPD.
A CRM can be thought of as a cabinet with several drawers. Each containing a different type of information. If one of your drawers is misplaced or misfiled, you'll find information that shouldn't be there. And that's going to waste your time and make analysis difficult.
By structuring your database properly from the outset, you can avoid this. Here are the main drawers to consider and what you should put in them.
I'm referring to your points of sale (store, establishment, pharmacy...). Use a unique internal code for each sales outlet to avoid duplication.
They are automatically attached to the point of sale.
Import not only your products, but also your merchandising, so you can keep track of your furniture, point-of-sale displays... and investments.
Bundle your specific products with customized prices tailored to what you've negotiated.
We advise you to import the complete history of past activities, so as to keep track of the sales relationship over the long term. This will also help new sales reps to take over the stores and the sales relationship more easily.
This is optional, depending on how your company/brand operates.
To improve their sales and marketing performance, companies are looking to analyze their CRM databases. AI and CRM-integrated reporting modules serve this purpose, but it's often necessary to call in data analysts to take the analysis a step further.
The aim is to extract insights that enable sales and marketing strategies to be redirected. Here are just a few examples of the objectives generally pursued by companies when it comes to CRM databases.
As a general rule, these data analyses are carried out in the following stages.
L’intelligence artificielle ne se contente pas d’exploiter les données, elle peut aussi contribuer à en améliorer la qualité. À condition, bien sûr, de s’appuyer sur un socle déjà structuré. Le principe du “Garbage In, Garbage Out” reste fondamental : une IA alimentée par des données erronées produira des analyses biaisées. En revanche, utilisée intelligemment, elle peut détecter automatiquement les doublons, repérer les incohérences (formats, champs manquants, valeurs aberrantes), signaler des anomalies de saisie ou identifier des données obsolètes à mettre à jour.
Dans un CRM, l’IA peut par exemple :
Cependant, l’IA ne remplace ni la gouvernance des données ni la responsabilité humaine. Elle agit comme un outil d’aide au contrôle et à la fiabilisation, mais la structuration des champs, les règles de validation et la sensibilisation des équipes restent indispensables.
And for the curious, we end on a note of history!
Sales databases were first introduced to facilitate information feedback, at a time when travelling salespeople were beginning to adopt IT.
With the rise of the web, digital marketing and e-commerce, CRM has become a central tool for customer acquisition and retention. The evolution of customer relationship management (CRM) and the automation of sales and marketing tasks have reinforced the role of databases, which are now the backbone of companies' sales activities.
More recently, big data and artificial intelligence (AI) have further increased the power of information systems, enabling more efficient, automated and personalized customer interactions. The list of fields of action is impressive and growing all the time:
There is, however, one exception. And if you sell your products in supermarkets, we've got good news for you! 😎
→ When you equip yourself with Sidely CRM, you'll have access to all the supermarket outlets you're targeting right from your first connection.
CRM is implemented with an up-to-date database of pre-qualified establishments. It's up to you to complete and enrich this database with your own information (current sales, assigned area manager, existing distributor, etc.) to make it your own.
This little revolution in the world of CRM gives you a major competitive edge. With a geolocalized database of your prospects and customers, you can optimize your sales rounds!
What's more, you can draw on our survey forms designed to facilitate the feedback of field information into your CRM database. Assortment, number of facings, digital holdings, point-of-sale displays, number of events sold, etc. We've thought of everything!
So there's no need to customize your CRM settings, since we've already thought of everything that CPG brands need to manage their performance!
