Dans un CRM, la donnée est vivante. Elle évolue, s’enrichit, se dégrade parfois sans qu’on s’en aperçoive. Turnover des équipes, changements d’enseignes, changement de propriétaire d’un établissement, doublons, erreurs de saisie : il suffit de quelques mois pour que la qualité de votre base de données s’altère.
Une donnée incomplète, incohérente ou obsolète fausse les reportings, dégrade la segmentation, et finit par fragiliser la confiance dans l’outil lui-même.
Pourtant, mesurer la qualité de sa donnée ne relève pas de la complexité technique : il s’agit surtout de suivre les bons indicateurs, de les interpréter correctement, et de les inscrire dans une démarche continue d’amélioration.
Cet article vous propose une grille claire pour piloter la qualité de vos données CRM autour de quatre axes : complétude, cohérence, fiabilité et gouvernance.
Avant d’entrer dans le vif du sujet, revenons à un principe fondamental : un CRM n’a de valeur que si la donnée qu’il contient est fiable.
La qualité, mais aussi la quantité, des informations enregistrées dans le CRM, influencent directement la pertinence des décisions commerciales, la précision des reportings, et la capacité des équipes terrain à agir au bon endroit, au bon moment. Elle impacte également la perception de votre travail en interne.
Et comme souvent, tant que tout fonctionne, personne ne s’en aperçoit. Mais au moindre dysfonctionnement, c’est vers vous que les regards se tournent.
Une donnée dégradée crée en effet des biais d’analyse : un contact inactif toujours compté comme client, un magasin fermé encore planifié en tournée, ou des ventes attribuées à la mauvaise entité.
Mesurer la qualité de la donnée, c’est poser les bases d’un pilotage réellement data-driven et crédible.C’est aussi le meilleur moyen de prouver l’efficacité de votre rôle de CRM Manager.
Dans cet article, nous présentons les principaux KPIs à suivre. D’autres peuvent bien sûr s’y ajouter selon votre organisation et vos priorités.
Si vous en suivez de votre côté, n’hésitez pas à nous en faire part via le chat. Nous serons ravis de les intégrer à cet article !
Vous devez vous assurer que toutes les informations nécessaires sont bien renseignées.
C’est le pourcentage de champs renseignés dans votre base de données, par rapport au nombre total de champs jugés importants ou obligatoires.
Il permet de mesurer le niveau global de complétude des informations.
Si vous suivez 10 champs clés (nom, email, téléphone, code client, secteur, etc.) et que 9 sont remplis en moyenne par fiche, votre taux de champs remplis est de 90 %.
👉 Formule = (Nombre de champs renseignés / Nombre total de champs clés) × 100
Il correspond à la proportion d’enregistrements (clients, points de vente, contacts, etc.) dont au moins une information essentielle manque.
Par exemple, si votre base contient 1 000 points de vente et que 150 n’ont pas de code postal ou de responsable renseigné, alors :
👉 taux de fiches incomplètes = (150 / 1 000) × 100 = 15 %
Cet indicateur permet d’identifier rapidement l’ampleur des manques dans la base et de prioriser les actions de nettoyage ou de mise à jour.
Il mesure la part des données complétées automatiquement par des intégrations ou des outils tiers (ERP, bases distributeurs, formulaires, API, etc.) plutôt que manuellement par les utilisateurs.
Cet indicateur reflète le niveau d’automatisation du CRM et la réduction du risque d’erreur humaine.
Sur 1 000 fiches, 400 ont été complétées ou mises à jour automatiquement via une synchronisation ERP :
👉 taux d’enrichissement automatisé = (400 / 1 000) × 100 = 40 %
Il indique la proportion de fiches dont les données ont été modifiées ou validées récemment (sur une période définie, par exemple 3 ou 6 mois).
Cet indicateur sert à évaluer l’actualité et la fraîcheur de la base.
Sur 5 000 contacts, 3 500 ont été mis à jour dans les 6 derniers mois :
👉 taux de mise à jour récente = (3 500 / 5 000) × 100 = 70 %
Un taux élevé traduit une base vivante et bien entretenue ; un taux faible signale un risque de données obsolètes.
Il est important de suivre la complétude, car toute donnée manquante rend l’analyse partielle, fausse la segmentation et complique la planification commerciale. Un CRM fiable repose avant tout sur une base complète et homogène.
Vous devez vérifier que les données respectent des formats et des logiques communes.
Il mesure la proportion de champs dont la valeur ne respecte pas le format attendu (structure, type ou syntaxe). Ces erreurs proviennent souvent d’une saisie manuelle ou d’un manque de validation automatique dans le CRM, comme des adresses email sans “@” ou avec des espaces, ou des numéros de téléphone avec trop ou trop peu de chiffres.
👉 formule = (Nombre de champs au format incorrect / Nombre total de champs vérifiés) × 100
Un taux élevé indique la nécessité de renforcer les contrôles de saisie ou d’uniformiser les formats.
Cet indicateur mesure le pourcentage de fiches identiques ou très similaires dans la base (clients, points de vente, contacts, etc.). Les doublons créent de la confusion, faussent les statistiques et entraînent des actions redondantes. Par exemple, deux fiches pour le même magasin avec une légère variation du nom (“Carrefour Lille” / “Carrefour - Lille”) ou un même contact enregistré deux fois avec des orthographes différentes.
👉 formule = (Nombre de doublons identifiés / Nombre total de fiches) × 100
Il évalue la proportion d’incohérences logiques entre plusieurs champs liés au sein d’une même fiche. Autrement dit, des données qui, mises côte à côte, ne peuvent pas être vraies en même temps. Par exemple, un point de vente marqué comme “fermé” mais avec des visites planifiées.
👉 formule = (Nombre de fiches présentant au moins une incohérence / Nombre total de fiches) × 100
Il mesure la cohérence des libellés ou des valeurs utilisées pour un même champ, notamment dans les listes déroulantes, les catégories ou les types de comptes. L’objectif est d’éviter les variations d’écriture qui fragmentent les analyses.
Par exemple, “Carrefour Market”, “Carrefour Mkt” et “CarrefourMarket” considérés comme trois valeurs différentes, ou des régions saisies tantôt en majuscules, tantôt en minuscules (“Île-de-France” / “ile de france”).
👉 formule = (Nombre de valeurs conformes au référentiel / Nombre total de valeurs) × 100
Un faible taux d’harmonisation traduit un manque de normalisation et complique les agrégations ou les filtres dans les rapports.
Il est important de suivre la cohérence des données car elle garantit des synchronisations fiables entre vos outils (ERP, BI, CRM) et évite les erreurs d’interprétation dans les tableaux de bord.
Vous devez vous assurer que la donnée correspond à la réalité opérationnelle.
Cet indicateur mesure la part des données validées manuellement par les utilisateurs sur le terrain (commerciaux, chefs de secteur) ou par les équipes du siège (managers, back-office).
Il permet d’évaluer le niveau de confiance dans la donnée et la rigueur des processus de contrôle.
Pour cela, vous pouvez mettre en place des actions de “check”, comme demander aux commerciaux de confirmer le statut, adresse et responsable d’un point de vente durant sa visite.
👉 formule = (Nombre de fiches vérifiées / Nombre total de fiches) × 100
Un taux élevé indique une base fiable, nourrie et contrôlée par les utilisateurs eux-mêmes.
Il correspond à la proportion de fiches dont les informations n’ont pas été mises à jour depuis une période définie (par exemple, 6 ou 12 mois).
Cet indicateur permet d’identifier les données potentiellement dépassées ou inexactes, comme un magasin fermé mais encore marqué “actif”, un contact parti du point de vente ou de l’établissement depuis plusieurs mois ou un assortiment produit non actualisé.
👉 formule = (Nombre de fiches non mises à jour depuis X mois / Nombre total de fiches) × 100
Un taux élevé signale un risque de décisions prises sur des données périmées.
Cet indicateur mesure la part d’erreurs détectées après utilisation des données dans les rapports, campagnes ou synchronisations. Il reflète la qualité réelle des données exploitées et leur impact opérationnel.
Par exemple, des ventes associées à la mauvaise enseigne, des emails envoyés à des adresses inactives ou des indicateurs de performance faussés par des erreurs de codification.
👉 formule = (Nombre de retours erronés / Nombre total de traitements ou synchronisations) × 100
Il mesure la différence entre les données enregistrées dans le CRM et celles provenant de sources externes fiables (ERP, outils de facturation, bases distributeurs, panels).
Cet indicateur met en lumière les divergences entre le terrain et les autres systèmes de référence, comme un chiffre d’affaires différent entre le CRM et l’ERP, ou une enseigne dont la segmentation diffère entre le CRM et le fichier distributeur
👉 formule = (Nombre de divergences identifiées / Nombre total d’enregistrements comparés) × 100
Un écart faible garantit une bonne synchronisation des systèmes et une vision unifiée de la donnée.
Il est important de suivre la fiabilité de vos données, car une donnée fausse entraîne des décisions inutiles : visites mal ciblées, mauvaises priorités, erreurs de planification. Elle est la condition de crédibilité de votre CRM auprès des équipes terrain.
L’indice de qualité de la donnée, ou Data Quality Score, est un indicateur global qui mesure le niveau de fiabilité et de performance de votre base CRM.
Ce score combine les trois axes précédents (complétude, cohérence, fiabilité) selon une pondération adaptée à vos priorités métiers, exprimée le plus souvent en pourcentage ou sur 100.
Il sert à :
Pour le construire :
Pensez à distinguer les scores par typologie : clients, contacts, points de vente.
Puisqu’il n’existe pas de formule unique, mais que le principe est de pondérer les sous-indicateurs selon leur importance pour votre activité, voici un exemple, qui sera sûrement plus parlant :
Le calcul du Data Quality Score global est = (0,3 × 90) + (0,25 × 95) + (0,25 × 85) + (0,2 × 80) = 87,25 %
Votre Data Quality Score serait donc de 87/100, soit une base jugée fiable.
Dans l’exemple ci-dessus, votre score est de 87 % : un bon niveau, qui témoigne d’une base globalement fiable mais perfectible.
Si votre score est en-dessous de 60 %, la qualité de vos données devient préoccupante et nécessite un travail de fond sur la base. A l’inverse, au-dessus de 89 %, félicitations : vous disposez d’une base de données saine, structurée et régulièrement mise à jour.
