Lorsque vous analysez les données de votre CRM, tout semble fonctionner. Vos commerciaux créent et mettent à jour des points de vente, renseignent des contacts, remplissent leurs relevés, saisissent leurs opportunités et mettent à jour leurs visites. En apparence, le CRM est utilisé. Lorsque vous regardez les rapports et tableaux de bord, ils sont alimentés. Pourtant, au moment de les analyser, un constat s’impose : les données CRM sont incomplètes, incohérentes ou obsolètes. Vous ne pouvez pas (ou votre directeur commercial ne peut pas) analyser la performance.
Ce phénomène n’est pas marginal : selon une étude Experian, plus de 30 % des données CRM d’une entreprise moyenne sont inexactes ou manquantes. Autrement dit, un tiers de vos rapports, ciblages ou prévisions peuvent être biaisés sans que vous le sachiez.
La cause n’est pas forcément humaine. Ces lacunes peuvent aussi trouver leur origine dans le paramétrage du CRM, la complexité des processus de saisie ou une gouvernance insuffisante. Cet article, en tant que responsable des outils, vous aide à comprendre d’où viennent ces trous dans la donnée, et comment les combler durablement grâce à une meilleure administration de votre outil commercial.
Au fil du temps, la plupart des CRM se transforment en véritables “cimetières de champs”. Un responsable de secteur crée un champ “secteur”, un commercial ajoute “type de client”, puis un manager rajoute “priorité”… Vous voyez où nous voulons en venir : des doublons, des synonymes et des champs inutilisés ou dupliqués, rendant impossible une bonne analyse.
Dans une étude HubSpot de 2023, jusqu’à 40 % des champs créés dans un CRM ne sont jamais remplis.
Prenons un exemple concret : deux champs “Chiffre d’affaires estimé” et “CA prévisionnel” coexistent, mais ne sont pas utilisés de la même manière selon les équipes. Lors de l’export ou du reporting, les données sont impossibles à agréger, faussant toute analyse.
Même le meilleur CRM ne peut rien contre une surcharge d’actions commerciales à réaliser et d’étapes inutiles. Un commercial terrain n’a ni le temps, ni la motivation pour remplir quarante champs pendant chaque visite, surtout lorsqu’il doit composer avec un chef de rayon difficile à trouver, une pression sur les objectifs et des déplacements en continu.
Plus le processus est long, plus le taux de complétude s’effondre. Dans certaines équipes, les taux de saisie des comptes rendus terrain chutent sous les 60 % dès que le formulaire dépasse quinze champs. À ce stade, la saisie devient perçue comme une contrainte administrative, non comme un levier de performance.
Un autre écueil fréquent est la mauvaise intégration du moment de saisie : quand la donnée doit être entrée a posteriori (en rentrant de rendez-vous par exemple), les oublis se multiplient. Privilégiez un CRM qui permet aux commerciaux et managers de réaliser l’action qu’ils veulent faire, au moment où ils veulent le faire. Cette idée, toute simple, n’est malheureusement pas réalisable avec tous les CRM du marché.
Sans gouvernance claire, la qualité de la donnée devient rapidement une responsabilité collective… donc, de personne. En tant que CRM Manager, vous êtes le garant de cette donnée : c’est à vous de définir les règles, de les faire respecter et d’assumer les arbitrages. Même si le directeur commercial défend ses habitudes (“on a toujours fait comme ça”) ou que chaque commercial demande à modifier un champ ou à ajouter une option, vous devez garder la main. Votre rôle est d’assurer la cohérence et la fiabilité du système, pas de satisfaire toutes les demandes ponctuelles.
De plus, beaucoup d’entreprises n’ont aucun processus formalisé d’audit, de nettoyage ou de contrôle qualité. Les rôles sont diffus : marketing administre les campagnes, la DSI gère la technique, les commerciaux saisissent “comme ils peuvent”.
Cela a pour conséquence de voir les données se dégrader naturellement. Selon Gartner, la qualité des données baisse de 2 à 3 % par mois sans supervision active, soit près d’un tiers du référentiel inutilisable après un an.
Bien entendu, rien n’est jamais perdu. Nous avons déjà évoqué plusieurs pistes dans la première partie de cet article ; explorons-les maintenant plus en profondeur pour comprendre comment restaurer la complétude de vos données CRM.
Avant d’ajouter de nouvelles règles, il faut d’abord comprendre où se situent les failles dans la structure et l’usage de votre CRM. Beaucoup d’entreprises cherchent à “nettoyer” leurs données sans identifier la cause du désordre : des champs redondants, des workflows obsolètes ou des processus mal alignés avec les pratiques des équipes.
Avant d’ajouter de nouvelles règles, il faut comprendre où se situent les failles. Pour cela, faites un audit de complétude. Il consiste à mesurer :
Par exemple, un CRM dont le champ “secteur d’activité” n’est renseigné que dans 45 % des comptes a un problème structurel : soit le champ est mal placé, soit il n’a pas de valeur métier claire.
Les CRM Managers peuvent s’appuyer sur une méthode claire et reproductible. Découvrez comment auditer vos champs et processus CRM pour améliorer la qualité de vos données au quotidien.
Une bonne administration CRM ne consiste pas à ajouter des formulaires, mais à concevoir des relevés intelligents et utiles. L’objectif n’est pas de tout mesurer, mais de structurer la saisie pour que chaque donnée ait une valeur opérationnelle.
Les relevés commerciaux (DN, PDL, ruptures, prix, présence linéaire, etc.) doivent avant tout faire sens pour le terrain : un commercial doit comprendre pourquoi il renseigne telle information et comment elle sera exploitée ensuite. Par exemple, au lieu de demander à vos équipes de saisir manuellement la DN, le CRM peut la calculer automatiquement à partir des informations entrées par le commercial, durant la visite. De la même manière, le CRM peut calculer automatiquement la perte potentielle de chiffre d’affaires à partir du nombre de produits absents relevés par le commercial. Ce n’est qu’en voyant concrètement l’impact chiffré (les ventes manquées, la part de linéaire perdue…) que vos équipes prendront conscience de l’importance de la donnée. Encore faut-il leur laisser le temps d’analyser ces informations.
Les entreprises ayant automatisé au moins 30 % de leurs saisies constatent jusqu’à 25 % d’amélioration du taux de complétude, selon Forrester.
Un CRM bien paramétré doit éviter la double saisie :
La complétude des données dépend autant de la motivation que de la conception de vos relevés.
Les CRM qui adoptent des formulaires dynamiques et préremplis atteignent jusqu’à +40 % de taux de complétude supplémentaire, tout en divisant par deux le temps moyen de saisie par visite.
En automatisant les calculs et en simplifiant la saisie, vous facilitez non seulement la vie des équipes terrain, mais vous garantissez la qualité et la fiabilité de la donnée au niveau central.
Découvrez comment Sidely automatise la collecte des données terrain pour fiabiliser le CRM.
Vous devez être le garant unique de la donnée. La complétude n’est pas un projet ponctuel, mais un processus continu de surveillance et d’amélioration.
Pour maintenir un haut niveau de qualité, trois leviers sont essentiels :
Un CRM Manager qui suit ces indicateurs peut anticiper les dérives avant qu’elles n’affectent les reportings ou la stratégie commerciale.
Des données incomplètes ne sont pas une fatalité ni un signe d’échec de vos équipes commerciales, mais plutôt le symptôme d’un CRM mal aligné sur les usages et les priorités métier.
En reprenant la main sur la structuration des champs, la simplicité de saisie et la gouvernance, vous redonnez à vos données leur rôle premier : un outil de décision fiable, au service de la performance commerciale.
La clé réside dans une approche itérative et pragmatique : auditer, simplifier, automatiser, suivre. Ce cycle, lorsqu’il est soutenu par un outil adapté et une culture data partagée, garantit la fiabilité de votre CRM sur le long terme.
