Nettoyez et vérifiez la fiabilité des données du portefeuille clients
Il n’existe pas de performance commerciale durable sans une compréhension précise de ses clients. Qu’il s’agisse d’une petite entreprise ou d’un groupe international, la capacité à analyser son portefeuille, à suivre l’évolution des ventes et à identifier les comportements d’achat constitue un levier essentiel de développement.
Dans un environnement où la concurrence est forte et les attentes des clients toujours plus élevées, la maîtrise des données commerciales n’est plus une option : c’est une nécessité stratégique.
Toutes les fonctions de l’entreprise mobilisent aujourd’hui l’information commerciale, qu’il s’agisse de la communication, de la logistique, des équipes administratives, ou des responsables terrain. Mais c’est au sein de la fonction commerciale que ces données prennent tout leur sens, car elles permettent de comprendre qui sont les clients, comment ils consomment, ce qu’ils représentent pour l’entreprise, et comment les accompagner à long terme.
Comprendre ses clients impose donc de s’appuyer sur des données fiables, structurées et correctement exploitées.
Identifiez les erreurs
Les données contenues dans le portefeuille client d’une entreprise sont essentielles pour développer son activité et fidéliser sa clientèle.
Et ça, Louise l’a bien compris. Quelques semaines après son rachat de FoodiPro, elle s’est consacrée à l’analyse de la stratégie commerciale de l’entreprise. Très vite, un élément l’a interpellée : malgré une activité solide et une clientèle fidèle, FoodiPro ne dispose pas d’une vision claire et fiable de ses clients.
Au fil des années, la base clients s’est construite au rythme des commandes, des tournées de livraison et des relations directes avec les restaurateurs et commerçants locaux. Les informations existent… mais elles sont dispersées : dans des fichiers Excel non harmonisés, dans les carnets des commerciaux, dans la boîte mail du fondateur ou encore dans des notes prises lors d’appels téléphoniques. Résultat : des doublons, des données manquantes ou contradictoires, des contacts obsolètes et aucune vue d’ensemble réellement exploitable.
Avant même de pouvoir analyser la performance commerciale, identifier les segments clés, ou construire une stratégie de développement, un préalable s’impose : remettre de l’ordre dans les données.
C’est précisément pour cela que Louise vous a recruté.
Répertoriez les erreurs
Votre première mission est claire : fiabiliser la base clients de FoodiPro en réparant ce qui ne va pas. Certaines erreurs reviennent fréquemment dans les entreprises. Les identifier est une première étape essentielle avant tout nettoyage.
Afin que vous preniez la mesure de l’importance de la mission, Louise a déjà rassemblé des données, et les a classées dans des portefeuilles clients séparés, selon le commercial à qui ils sont rattachés.
Ce tableau résume les principaux types d’erreurs que Louise a pu constater :
Type d’erreur | Description |
Doublons | Un même client enregistré plusieurs fois, avec ou sans variations de nom ou d’adresse. |
Données manquantes | Des informations essentielles absentes, empêchant toute analyse fiable. |
Incohérences | Des informations contradictoires entre plusieurs fichiers ou lignes. |
Variations de saisie | Des différences d’écriture rendant difficile le regroupement automatique. |
Données obsolètes | Des informations qui ne sont plus à jour, faussant la lecture du portefeuille. |
Ces erreurs ont toutes la même conséquence : elles rendent la base clients peu fiable, parfois même inutilisable.
Chez FoodiPro, comme pour de nombreuses entreprises, il devient alors difficile de :
savoir réellement combien de clients sont actifs,
mesurer la contribution de chaque établissement au chiffre d’affaires,
distinguer un client fidèle d’un client irrégulier,
relancer efficacement ou segmenter le portefeuille,
construire une stratégie commerciale cohérente.
Vérifiez la qualité des données
Une fois les erreurs les plus visibles repérées, l’étape suivante consiste à vérifier la qualité des données présentes dans la base. Ce travail permet de déterminer quelles informations sont exploitables, lesquelles doivent être complétées ou mises à jour, et lesquelles sont trop imprécises pour être utilisées. Impossible de relancer un établissement, d’envoyer une proposition ou même de segmenter un fichier si ces éléments sont partiellement remplis ou incorrects.
Pour faciliter l’analyse, on peut classer cette vérification autour de trois dimensions essentielles : les coordonnées, l’actualité des données administratives, et la fiabilité des historiques d’achats.
Les coordonnées
Voici les principaux éléments à vérifier systématiquement :
Élément | Pourquoi c’est important ? | Exemples de problèmes chez FoodiPro |
Adresse complète | Au-delà des aspects administratifs, elle permet de déterminer le secteur géographique, la tournée commerciale, la livraison, et la cohérence de l’activité | Adresse sans numéro, code postal manquant, ville erronée |
Téléphone | Essentiel pour les relances, les confirmations ou les prises de commande | Numéro incomplet, caractère manquant, mauvais format |
Indispensable pour les devis, les factures et les communications commerciales | Adresse erronée, domaine inexistant, double ponctuation | |
Contact référent | Savoir qui est la personne à contacter chez le client est essentiel. Cela permet l’orientation correcte des échanges commerciaux | Contact parti ou introuvable, absence de nom complet |
Type de client | Base de toute future segmentation. On ne traite pas de façon similaire un restaurant, un foodtruck, ou une cantine. Les attentes et les volumes sont, notamment, différents | Restaurant classé “traiteur”, foodtruck classé “école”… |
Mais attention, une donnée peut être présente… mais ne plus être à jour.
L’actualité des données administratives
Pour s’assurer que l’information reflète bien la réalité, trois sources complémentaires existent :
1. Sources publiques
Certaines informations peuvent être contrôlées en quelques secondes :
Recherche sur internet, utilisation de Google Maps / Street View : vérifier si l’établissement existe toujours, ou s’il a changé de nom ou d’adresse.
Sites spécialisés / réseaux sociaux : les restaurants et foodtrucks mettent souvent leurs informations à jour (horaires, fermeture, changement de propriétaire).
2. Équipe interne
Les collaborateurs ont souvent une connaissance réelle du terrain :
Les commerciaux savent si un client a changé de propriétaire.
Les livreurs constatent les fermetures et déménagements.
Les anciens bons de commande confirment les coordonnées utilisées récemment.
3. Contact direct
La méthode la plus simple et la plus fiable :
Un appel rapide pour confirmer les coordonnées.
Un e-mail court demandant la validation des informations.
Une mise à jour lors d’une visite ou d'une livraison.
Quelques échanges suffisent souvent à récupérer un numéro correct ou à identifier un nouveau contact.
Maintenant que vous savez que vos données administratives sont complètes et correctement rattachées à vos clients, il devient intéressant de vérifier la fiabilité des historiques d’achats.
Historiques d’achats
Lors de son analyse de la base de données de FoodiPro, Louise identifié plusieurs problèmes :
Des montants différents selon les fichiers,
Des périodes sans aucune trace d’achat, alors que les commerciaux confirment que le client commandait,
Des commandes non attribuées au bon client,
Des achats enregistrés sous une orthographe différente du nom de l’établissement.
Voici donc quelques points à vérifier systématiquement :
Point de contrôle | Pourquoi ? | Risque si non fiable | Comment vérifier ? |
Continuité des commandes | Vérifier si l’activité du client est régulière | Penser qu’un client est “perdu” alors qu’il a juste des cycles | Comparer les mois/années ; demander confirmation au commercial |
Montants cohérents | S’assurer qu’il n’y a pas d’erreur de saisie. | Chiffres d’affaires faussés ; mauvais classement des clients | Repérer les montants anormalement hauts/bas ; croiser avec factures |
Attribution au bon client | Garantir que les commandes sont liées à la bonne fiche | CA dispersé sur des doublons ; analyses totalement erronées | Vérifier nom + adresse + contact ; comparer avec bons de livraison |
Évolution de la fréquence | Détecter une perte réelle ou un comportement normal | Interprétation erronée d’une baisse ou hausse d’activité | Visualiser la courbe de commandes ; parler au commercial référent |
Source des données | Identifier la version la plus fiable | Travailler sur un fichier incomplet ou obsolète | Comparer Excel/factures/BO ; privilégier les documents officiels |
Nettoyez la base de données
Il faut maintenant nettoyer la base de données pour obtenir un fichier cohérent, organisé et exploitable.
Cette étape est essentielle, car elle permet d’éliminer les doublons, de corriger les incohérences et de normaliser les données afin de préparer les analyses qui viendront ensuite.
Louise a déjà nettoyé le portefeuille client de l’un des commerciaux. Louise a déjà nettoyé le portefeuille client de l’un des commerciaux. Elle vous présente le tableau tel qu’il était avant son intervention et la version du tableau nettoyé.
Qu’est-ce qui a été modifié au juste ? Et pourquoi ces modifications ?
Louise vous détaille les actions qu’elle a menées. Le passage du tableau initial au tableau nettoyé repose sur quatre types d’actions distinctes : fusionner, corriger, normaliser et mettre à jour.
Voici les principaux traitements réalisés :
1. Fusion des doublons (clients identiques → fiche unique)
Plusieurs clients apparaissent sous des noms différents, avec des variations d’adresses, d’activités ou de formats (ex. : Bistrot du Port / Le Bistrot du port / Bistrot du Port (SARL)). J’ai fusionné ces lignes.
Pourquoi ne pas additionner les CA ?
Parce qu’il s’agissait du même chiffre, recopié dans plusieurs fichiers. On garde un seul montant vérifié. Pour savoir cela, il faut s’appuyer sur les données comptables et la facturation qui doivent être consultées en parallèle de ce type d’action.
2. Correction des informations erronées ou incohérentes
Beaucoup d’erreurs proviennent d’une saisie manuelle comme les :
adresses partielles ou mal orthographiées,
e-mails invalides (@.com, .cor, @@),
numéros de téléphone incomplets,
codes postaux et villes non harmonisés.
3. Normalisation des formats
Les données proviennent de sources différentes, d’où l’incohérence des formats. J’ai donc uniformisé les différents formats comme les :
dates mélangées (JJ/MM, JJ.MM, AAAA-MM-JJ…),
montants avec points, virgules ou espaces,
écriture aléatoire des activités (resto, restau, restaurant, RESTAU.).
4. Mise à jour et fiabilisation des statuts
Certains clients semblent actifs mais n’ont pas commandé depuis longtemps ou ont des coordonnées non fiables.
J’ai mis à jour leur statut selon :
Actif → commandes récentes et données fiables
À vérifier → données manquantes / incertaines
Inactif → aucune commande depuis plus d’un an, fermeture de l’établissement ou incohérences fortes
En utilisant ces différentes méthodes, nous sommes passés de 20 lignes désorganisées à 11 clients uniques.
Le résultat : une base claire, cohérente et exploitable, prête pour l’analyse commerciale.
Enfin, presque prête, parce que pendant le nettoyage de la base de données, j’ai pu constater que certaines informations peuvent être complétées (comme le nom du contact à la pizzeria Bella Vita). Contacter les clients sera le meilleur moyen pour les obtenir.
Pourquoi passer autant de temps sur une tâche purement administrative ?
Nettoyer une base clients n’est pas un simple exercice administratif : c’est une étape stratégique qui conditionne directement la qualité des analyses commerciales, la segmentation, la préparation des actions commerciales, et même certaines décisions de gestion.
Une base propre permet d’obtenir une vision claire des clients, de leurs comportements, et du potentiel réel de notre portefeuille. À l’inverse, une base de mauvaise qualité conduit inévitablement à des erreurs d’interprétation… et donc à des décisions incorrectes.
Elle vous explique ensuite que grâce à ces modifications, FoodiPro a évité plusieurs écueils :
Risque métier | Ce qui aurait pu se passer | Ce que le nettoyage a permis d’éviter |
Mauvais ciblage | Envoi d’une offre “Traiteur” à un restaurant mal classé | Ciblage plus précis des actions commerciales |
Mauvaise priorisation | Un client stratégique mal saisi apparaît comme “petit client” | Priorisation correcte des actions et des ressources |
Relances inefficaces | Relance de clients fermés depuis 2 ans, ou oubli de relancer les bons | Gain de temps + relances utiles = CA potentiel non perdu |
Stratégie faussée | Impression de perte ou hausse de clients due à des erreurs de saisie | Vision réelle du portefeuille et de son évolution |
Performance commerciale mal évaluée | CA doublé artificiellement par des saisies multiples → impression de croissance | Calculs fiables permettant de piloter correctement l’activité |
Sélectionnez le bon outil pour gérer vos données
Pour le moment, FoodiPro utilise Excel pour gérer ses données clients. Cet outil reste pratique pour un premier nettoyage : il permet de trier, filtrer, repérer les incohérences et regrouper les doublons. Mais ce fonctionnement atteint vite ses limites dès que le nombre de clients augmente, ou que plusieurs personnes doivent modifier les données en même temps. C’est pour cette raison que Louise a annoncé la mise en place prochaine d’un CRM.
Dans le cas de FoodiPro, Excel vous permet de remettre la base à plat. Mais un CRM permettra d’éviter que les erreurs reviennent, de garder une base propre dans la durée, de suivre l’activité des clients au fil du temps, de mieux segmenter, de préparer les relances et d’aider à la prise de décision commerciale.
À vous de jouer
Contexte
Afin de l’aider à remettre de l’ordre dans les différentes bases de données, Louise vous confie le portefeuille client d’un autre commercial au format .xlsx et au format .ods. Celui-ci est basé sur la Côte d’Azur.
Consignes
Vérifiez les doublons, les informations erronées ou incohérentes, les formats non normalisés.
Nettoyez le tableau.
En résumé
La fiabilité des données clients est un prérequis indispensable à toute analyse et décision commerciale pertinente.
Les erreurs courantes d’un portefeuille clients (doublons, incohérences, données manquantes ou obsolètes) faussent la lecture de la performance.
Vérifier la qualité des données consiste à s’assurer de l’exactitude des coordonnées, de l’actualité des informations et de la cohérence des historiques d’achats.
Le nettoyage d’une base clients repose sur quatre actions clés : fusionner, corriger, normaliser et mettre à jour les informations.
Une base clients propre et structurée permet de mieux cibler les actions commerciales et de prioriser les efforts de manière efficace.
Les outils de gestion des données doivent évoluer avec le portefeuille afin de garantir une qualité durable des informations clients.
Votre base clients est maintenant fiable et structurée. Il est temps de passer des données aux décisions, en apprenant à lire ce que les chiffres révèlent réellement sur la performance commerciale.
