La qualification base de données, c'est une technique de marketing opérationnel qui consiste à augmenter la valeur de ses données. Pour cela, il faut « enrichir » sa base, en recueillant des informations valides, pertinentes et fonctionnelles, au sujet des contacts qui la composent.
Pour qualifier en aval sa base de données, il est donc important en amont de recueillir au moins deux informations : le nom + un critère géographique est par exemple une bonne combinaison, qui permet ensuite de se renseigner sur la bonne personne.
La qualification des données revient à augmenter la valeur ajoutée des données détenues par une entreprise. Elle rassemble tous les procédés visant à maintenir la fiabilité et la cohérence des informations tels que le nettoyage, le dé-doublonnage, l'enrichissement des données etc…
Une donnée peut être élémentaire ou complexe. Une donnée élémentaire représente une caractéristique de base (un nom, un numéro, etc.). Cette donnée est caractérisée par un descripteur qui permet de donner le format dans lequel cette donnée est représentée.
En d'autres termes, la qualification permet d'établir une base de données clients pertinente et de qualité pour optimiser l'efficacité de vos campagnes de prospection. En qualifiant votre base, vous aurez une meilleure connaissance client et pourrez mieux personnaliser vos campagnes marketing.
La qualification de fichier est une technique de marketing relationnel utilisé dans le but d'améliorer la qualité des bases de données clients et ainsi optimiser l'efficacité des campagnes de prospection.
Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Les catégories de données personnelles sont les types d'informations recueillies. Exemples : identité, situation familiale, économique ou financière, données bancaires, données de connexion, donnés de localisation, etc. Terme simplifié à privilégier : type d'information.
C'est l'ensemble des aptitudes nécessaires à l'exercice d'un emploi ou d'une fonction. La qualification résulte de la combinaison de plusieurs critères définis d'abord par la branche professionnelle: diplôme, expérience, etc. Elle détermine aussi une rémunération minimale.
Ces six critères sont la pertinence, l'exactitude, l'actualité, l'accessibilité, l'intelligibilité et la cohérence.
Les types de données
Les données scientifiques sont de différente nature selon leur mode de création, leur analyse et leur traitement : elles sont alors brutes, formatées, nettoyées, compilées,… Elles peuvent aussi être de différents types : numériques, textuelles, audiovisuelles, codes sources, modèles,…
Une structure de données est un format spécial destiné à organiser, traiter, extraire et stocker des données. S'il existe plusieurs types de structures plus ou moins complexes, tous visent à organiser les données pour répondre à un besoin précis, afin de pouvoir y accéder et les traiter de façon appropriée.
Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations. Comme ces données peuvent être facilement regroupées en catégories, elles sont communément appelées données catégorielles.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
Dans sa plus simple expression, l'interprétation des données concerne l'examen des données recueillies à travers des processus prédéfinis afin d'attribuer un sens à ces données primaires, puis d'en tirer une conclusion pertinente.