La qualité des données, moteur de performance GTM

Quand la prospection s’intensifie, mais que les conversions stagnent…

Votre équipe commerciale enchaîne les campagnes : emails, appels, sequences multicanales...

Mais au moment d’analyser les performances, les taux de réponse sont faibles, les no-shows augmentent, et plusieurs contacts s’avèrent... ne plus travailler dans l’entreprise ciblée.

Vos meilleurs SDR gaspillent du temps et de l’énergie sur des leads morts.

Ce genre de situation n’est pas rare, et elle a une cause bien identifiée : la mauvaise qualité des données.

Améliorer la qualité des données de vente, c’est permettre à vos équipes d’être plus précises, plus rapides et plus efficaces.

Ce guide vous donne des stratégies concrètes pour reprendre le contrôle sur vos données.

Qu’est-ce qu’une donnée de vente de qualité ?

La plupart pensent d’abord à la précision. Mais ce n’est qu’une partie de l’équation.

Pour nous, une donnée B2B de qualité repose sur 6 dimensions clés :

1. Précision : L’info est-elle correcte ? L’email ou le numéro de portable est-il valide ?
2. Exhaustivité : Dispose-t-on de toutes les infos attendues (fonction, coordonnées, etc.) ?
3. Cohérence : Le format des données est-il uniforme sur l’ensemble du CRM ?
4. Actualisation : Les données sont-elles récentes ? Crucial notamment pour les signaux d’intention.
5. Pertinence : Ces données sont-elles utiles pour vos équipes sales & marketing ?
6. Unicité : Y a-t-il des doublons dans la base ?

Commencer par identifier la source du problème

Avant de corriger des données de mauvaise qualité, il faut comprendre d’où vient le problème.

Voici les erreurs les plus fréquentes :

• Doublons : quand la personne (ou l’outil !) qui entre les données ne vérifie pas l’existence d’un contact ou compte déjà présent.
• Erreurs de saisie : fautes d’orthographe dans les noms, numéros, adresses email…
• Données incomplètes : par exemple, un prospect sans intitulé de poste.
• Informations obsolètes : comme un contact clé qui a quitté l’entreprise ciblée.
• Données non structurées ou incohérentes : souvent causées par une intégration mal paramétrée ou une absence de gouvernance.

Pourquoi ça arrive ?

Ces problèmes ont plusieurs causes (et certaines sont évitables) :

• La précipitation ou l’erreur humaine : vos commerciaux veulent aller vite, parfois au détriment de la rigueur (vérification des coordonnées, doublons…).
• Des listes d’acheteurs peu scrupuleux, contenant des leads non qualifiés ou mal enrichis.
• Des silos de données : quand chaque équipe travaille avec sa propre base, sans partage ni synchronisation.
• L’absence d’audits ou de processus de mise à jour réguliers.
• Et le plus critique : jusqu’à 30 % de vos données deviennent obsolètes en 12 mois.

Quel est le vrai coût de ces erreurs ?

Une étude estime qu’un commercial perd en moyenne 32 000 $ de chiffre d’affaires potentiel à cause de données erronées.

À l’échelle d’une équipe mid-market, cela représente jusqu’à 500 000 $ par an envolés.

Ces pertes viennent de stratégies mal orientées, d’opportunités manquées, ou d’une expérience client dégradée… ce qui se traduit, à terme, par une hausse du churn.

Les bénéfices d’une donnée de qualité

Assez parlé des risques liés à une donnée dégradée.

Voyons maintenant ce qui se passe quand on investit vraiment dans la qualité des données commerciales.

Une prise de décision plus fiable

Des données complètes et à jour permettent de mieux comprendre chaque opportunité, d’estimer son potentiel réel, et de piloter la stratégie en conséquence.

Pour un Head of Sales ou un manager, c’est la base : mieux prévoir, mieux répartir les ressources, mieux investir.

Et vu que 39 % des directeurs commerciaux déclarent que la mauvaise donnée fausse leurs prévisions, le retour sur investissement est évident.

Une relation client renforcée

Une info erronée (mauvais prénom, mauvais poste, etc.) peut paraître anodine, mais casse la crédibilité d’entrée de jeu.

À l’inverse, une donnée précise et actualisée permet de personnaliser l’approche, d’adresser le bon message, au bon moment.

Résultat : plus de pertinence, plus de conversions, plus de confiance..

Une équipe plus efficace

Soyons honnêtes : corriger une fiche CRM au lieu de passer un appel est une perte de temps.

Avec une donnée de qualité, vos commerciaux passent moins de temps à vérifier, et plus de temps à vendre.

C’est ce gain de productivité qui leur permet d’atteindre leurs objectifs d’activité et de signer plus

7 stratégies pour améliorer la qualité des données de vente

Améliorer la qualité des données commerciales, c’est l’un des meilleurs investissements que vous puissiez faire pour votre équipe.

Voici 7 leviers à activer dès maintenant pour fiabiliser vos bases existantes et garantir un haut niveau de qualité sur les nouvelles entrées.

1. Utilisez Cognism Sales Companion

L’intelligence artificielle transforme le quotidien des équipes commerciales. Pas pour les remplacer, mais pour leur permettre d’aller plus vite, plus loin.

De plus en plus d’entreprises s’appuient sur l’IA pour fluidifier le parcours client : chatbots intelligents, campagnes automatisées, scoring prédictif…

Mais ses cas d’usage les plus puissants ne sont pas ceux qui remplacent l’humain. Ce sont ceux qui aident vos commerciaux à aller plus vite, avec plus de précision.

Selon Salesforce, l’amélioration de la qualité et de la précision des données fait partie des 3 principaux apports de l’IA en sales,  juste derrière la compréhension client et la personnalisation.

Chez Cognism, on le voit au quotidien : l’IA permet d’éliminer les tâches chronophages, d’accélérer la prospection et de fiabiliser les données.

Prenez la recherche de leads : filtrer manuellement une base peut prendre des heures et faire perdre des appels clés. Les moteurs de recherche classiques exigent des correspondances exactes (bonjour les “CEO d’entreprises SaaS” introuvables…).

C’est ce qu’on a voulu résoudre avec notre plateforme de sales intelligence.

Cognism est l’allié de vos équipes commerciales pour une prospection plus intelligente.

L’intelligence, la donnée et la personnalisation sont réunies dans un seul outil pour guider vos équipes vers les bons comptes et les bons contacts, au bon moment.

Voici ce que vous obtenez :

• Une segmentation stratégique pour cibler les bons comptes
• Des numéros vérifiés par téléphone grâce à Diamond Data®
• Des données d’entreprise fiables
• Des signaux de marché exploitables : changements de poste, intention d’achat, technographics… le tout résumé par l’IA dans notre extension navigateur
• Une fonction de recherche IA pour gagner un temps précieux sur la prospection

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2. Mettez en place une vraie gouvernance des données

Améliorer durablement la qualité des données B2B implique de mettre en place un cadre de gouvernance clair - et de désigner les bons responsables.

Voyons ce que cela signifie concrètement et pourquoi c’est indispensable.

Le cadre de gouvernance

C’est une approche structurée de la gestion des données, avec un objectif : garantir leur qualité, leur cohérence et leur sécurité.

Autrement dit, c’est la réponse formalisée à la question : « Comment allons-nous gérer nos données commerciales ? »

Ce cadre doit inclure :

• Des politiques (ex. : règles d’accès, d’usage, de confidentialité)
• Des processus (ex. : comment les données sont collectées, validées, saisies)
• Des indicateurs de suivi (ex. : niveau de précision attendu, seuils de tolérance)
• Des outils (ex. : solutions de stockage, intégrations, automatisations)
• Des personnes responsables à chaque étape : ce sont vos "responsables qualité des données".

Les rôles de responsable qualité des données

l s’agit des personnes (ou équipes) chargées de piloter la qualité des données dans chaque département ou périmètre.

Elles répondent à la question essentielle :
« Qui est responsable de la qualité des données dans l’équipe ? »

En définissant qui fait quoi, vous évitez les zones d’ombre, les doublons… ou le fameux « je pensais que c’était toi qui gérais ».

Leur rôle est proactif : ils identifient les problèmes, les corrigent, et travaillent avec les autres équipes pour partager les bonnes pratiques et casser les silos.

L’objectif : une amélioration continue, à tous les niveaux de l’entreprise.

3. Réalisez des audits réguliers de vos données

Votre politique de gouvernance doit définir la fréquence des audits de données et leur périmètre.

Pourquoi c’est essentiel ?

Parce que ces audits permettent de détecter les anomalies et de les corriger rapidement.

Dans un monde idéal, cela vous permettrait d’identifier les données obsolètes à remplacer.

Mais dans la réalité, ce sont surtout des fiches incomplètes ou des contacts en doublon que vous allez trouver.

L’enjeu est alors double :

• Corriger les erreurs
• Comprendre leur origine (ex. : sources variables, intégration mal configurée, saisie manuelle approximative) pour éviter qu’elles ne se reproduisent.

4. Standardisez les processus de saisie

Ce n’est pas l’erreur de data la plus visible… mais l’incohérence ralentit vos équipes au quotidien.

Quand vos commerciaux gèrent des dizaines de prospects par jour, ils doivent retrouver les infos au bon endroit, au bon format... sans avoir à deviner.

Des données mal structurées sont plus difficiles à lire, ce qui augmente le temps perdu entre deux appels.

Et plus grave : cela augmente aussi le risque d’erreurs.

La solution ?  Formaliser des règles claires de saisie.

Créez un protocole partagé pour décrire :

• les champs obligatoires à chaque nouvelle fiche
• le format attendu pour chaque type d’info (nom, numéro de téléphone, fonction, entreprise...)

Soyez précis : faut-il ou non inclure l’indicatif ? Comment écrire un poste en majuscules ou non ? Quels champs sont toujours obligatoires ?

Un bon standard doit laisser zéro place à l’interprétation.

5. Intégrez et synchronisez vos sources de données

Vos données commerciales proviennent de sources multiples :

• fichiers de leads achetés,
• signaux d’intention d’un fournisseur tiers,
• données remplies via un formulaire ou une démo…

L’intégration de ces différentes sources, ou l’audit de vos intégrations existantes, est un levier souvent sous-estimé pour améliorer la qualité des données.

Pensez à bien croiser les infos similaires issues de plusieurs canaux.

Privilégiez les règles d’automatisation qui mettent à jour les fiches existantes plutôt que celles qui en créent de nouvelles. C’est la meilleure façon d’éviter les doublons et de garder une base propre et exploitable.

6. Formez vos équipes en continu

Vous pouvez mettre en place les meilleures règles et protocoles du monde… Si vos équipes ne les appliquent pas, la qualité ne suivra pas.

Cette stratégie essentielle consiste à sensibiliser, former et responsabiliser les équipes.

Voici quelques formats efficaces à mettre en place :

• Former les managers aux bonnes pratiques et leur confier l’animation de mini-sessions en équipe (plus pertinent, plus ciblé)
• Créer des contenus vidéo pédagogiques sur la sécurité et la gestion des données, consultables à la demande
• Lancer un canal Slack interne pour valoriser les bonnes pratiques en matière de qualité des données

Objectif : faire de la qualité des données une routine collective, pas juste un chantier IT ponctuel.

7. Traitez l’orchestration des données comme un projet long terme

L’orchestration des données permet de passer de systèmes isolés et rigides à une approche modulaire, flexible et interconnectée.

Elle aide à créer une source unique de vérité pour les décisions business — tout en réduisant la dépendance aux équipes IT, car les utilisateurs peuvent accéder eux-mêmes aux insights dont ils ont besoin.

Concrètement, des solutions comme le Data as a Service (DaaS) rendent cela possible.

Voici un exemple de workflow type d’orchestration des données chez Cognism :

• Collecte : récupération des données depuis les formulaires web, signaux d’intention, fournisseurs comme Cognism, ou sources offline
• Nettoyage et validation : suppression des doublons, standardisation des champs, mise à jour des infos obsolètes
• Enrichissement : ajout de données contextuelles (technographics, firmographics), contrôle de conformité
• Transformation : restructuration des données pour correspondre à votre schéma et application de la logique métier (routing, scoring…)
• Activation : envoi des données enrichies dans vos outils clés (CRM, MAP, plateformes analytics ou data warehouse)

Comment l’IA améliore la qualité des données de vente ?

L’intelligence artificielle permet de générer automatiquement les recherches les plus pertinentes, en fonction des données disponibles dans la plateforme.

Avec Cognism, l’IA met en avant les bons prospects, les bonnes listes ou les bons comptes cibles, selon les filtres utilisés ou les entreprises consultées sur LinkedIn ou leur site web.

La fonction AI Search permet ainsi d’identifier les données les plus pertinentes selon le besoin exprimé.

Améliorez la qualité de vos données avec Cognism

La qualité des données de vente est un levier crucial — mais souvent négligé — dans la performance commerciale.

Des données plus fiables, c’est :

de meilleures décisions business,

des prévisions plus justes,

moins de temps perdu à corriger des erreurs.

En appliquant les stratégies présentées dans ce guide, de la gouvernance à l’usage de Cognism, vous créez un environnement data plus fluide, plus robuste, plus orienté closing.

Et vous permettez à vos équipes de se recentrer sur leur vrai métier : vendre.