Guide de nettoyage des données pour votre migration.

Index

Objectifs Globaux

Réduction des risques
Minimisation des erreurs	Assurez-vous que les données importées sont exactes pour éviter les erreurs qui pourraient compromettre les opérations commerciales.
Conformité réglementaire	Vérifiez que les données respectent les réglementations en vigueur (GDPR, CCPA, etc.) pour éviter des sanctions légales.
Pertinence des données
Amélioration de la qualité des données	Des données précises et complètes permettent une meilleure segmentation et personnalisation des campagnes marketing
Meilleure analyse	Des données fiables conduisent à des insights plus pertinents, facilitant la prise de décisions stratégiques.

Étape 1 : Audit de vos données actuelles

Inventaire des sources de données :

Identifiez toutes les sources de données CRM actuelles (bases de données, fichiers Excel, autres logiciels CRM, etc.).
Recensez les types de données disponibles (contacts, entreprises, transactions, etc.).

Analyse des doublons :

Utilisez des outils ou des scripts pour détecter et lister les doublons.
Définissez des critères pour déterminer quel enregistrement conserver (par exemple, celui avec les informations les plus récentes ou complètes).

Qualité de la donnée :

Complétude des enregistrements : Vérifiez que tous les champs obligatoires sont remplis. Cela inclut les informations essentielles telles que le nom, l'adresse e-mail, le numéro de téléphone, etc.
Identification des données erronées, obsolètes ou incohérentes : Utilisez des outils de vérification pour repérer et corriger les erreurs de données. Supprimez ou mettez à jour les informations obsolètes pour garantir leur pertinence.
Définir la source de vérité : Identifiez la source de données la plus fiable et pertinente pour chaque type de donnée afin de maintenir l'intégrité et la cohérence des informations dans tout le système.
Clés de réconciliation :
1. Présence et fiabilité : Assurez-vous que les clés de réconciliation (comme les identifiants uniques) sont présentes et fiables dans toutes les bases de données et systèmes. Cela garantit une intégration fluide et une correspondance précise entre les enregistrements provenant de différentes sources.
2. Uniformité des clés : Normalisez les formats des clés de réconciliation pour éviter les conflits et les doublons.
Règles de correspondance :
1. Définir les critères de correspondance : Établissez des règles claires pour la correspondance des enregistrements entre les différents systèmes (par exemple, en utilisant des critères comme le nom complet et l'adresse e-mail pour les contacts).
2. Validation et vérification : Implémentez des processus de validation pour vérifier que les enregistrements correspondent correctement entre eux selon les règles définies. Utilisez des outils de correspondance automatisés pour faciliter ce processus.

Étape 2 : Structuration des données

Normalisation des champs :

- Assurez-vous que les données sont uniformes (ex. : format des numéros de téléphone, adresses e-mail, dates, etc.).
- Standardisez les noms de champs pour correspondre aux exigences de Hubspot (voir tableau plus bas)

Élimination des données obsolètes :

- Supprimez les enregistrements qui ne sont plus pertinents ou utiles (contacts inactifs depuis plus de deux ans, entreprises fermées, etc.).

Enrichissement des données :

- Complétez les enregistrements partiels avec des informations supplémentaires si possible.

Étape 3 : Préparation des données pour Hubspot

Mapping des champs :

- Établissez une correspondance entre vos champs de données actuels et ceux requis par Hubspot.
- Créez un document de mapping pour référence.

Formatage des données :

- Assurez-vous que les données sont formatées selon les spécifications de Hubspot (par exemple, les dates au format AAAA-MM-JJ) (voir tableau plus bas).

Gestion des relations :

- Identifiez et documentez les relations entre les différentes entités de données (par exemple, quelles transactions appartiennent à quels contacts et entreprises).

Étape 4 : Validation et test des données dans la sandbox

Importation test :

- Effectuez une importation test avec un sous-ensemble de données pour vérifier la conformité avec Hubspot.
- Vérifiez les résultats de l'importation et corrigez les erreurs détectées.

Révision et correction :

- Revoyez les données importées dans Hubspot pour assurer qu'elles sont correctement mappées et formatées.
- Apportez les corrections nécessaires et réimportez les données corrigées.

Étape 5 : Migration finale

Exportation des données nettoyées :

- Exportez l'ensemble des données nettoyées et structurées dans un format compatible avec Hubspot (CSV, Excel, ou via le connecteur développé.).

Importation dans Hubspot avec fichiers (pour toute autre méthode choisie se référer aux documents de projet) :

- Utilisez l'outil d'importation de Hubspot pour charger les données nettoyées.
- Suivez les instructions spécifiques de Hubspot pour une importation réussie.

Post-migration :

- Vérifiez l'intégrité des données après l'importation.
- Effectuez des tests fonctionnels pour vous assurer que les données migrées sont utilisables et correctement configurées dans Hubspot.

Tableau de normalisation des données pour une migration vers HB

Table Hubspot	Champs de données	Normalisation attendue	Obligatoire/Conseillée
Contacts	Prénom	Majuscule en première lettre, le reste en minuscule (ex : Jean)	Conseillée
	Nom	Majuscule en première lettre, le reste en minuscule (ex : Dupont)	Conseillée
	Adresse e-mail	Format d'email valide (ex : exemple@domaine.com)	Obligatoire
	Numéro de téléphone	Format international sans espaces (ex : +33612345678)	Obligatoire
	Date de naissance	Un format conventionnel au choix comme le format AAAA-MM-JJ (ex : 1985-08-15)	Conseillée
	Adresse	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Ville	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Code postal	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Société associée	Nom de la société normalisé (voir table Entreprises)	Conseillée
	Fonction	Texte standardisé	Conseillée
Entreprises	Nom de l'entreprise	Majuscule en première lettre de chaque mot, reste en minuscule (ex : Entreprise Example)	Conseillée
	Domaine	Format de domaine web sans "www" (ex : exemple.com)	Obligatoire
	Taille de l'entreprise	Numérique ou texte standardisé (ex : 50-100 employés)	Conseillée
	Adresse	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Ville	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Code postal	Normalisée avec tous les champs requis	Conseillée
	Numéro de téléphone	Format international sans espaces (ex : +33123456789)	Obligatoire
Transactions	Nom de la transaction	Texte descriptif normalisé (ex : Vente produit X - Client Y)	Conseillée
	Montant	Numérique avec deux décimales (ex : 1500.00)	Obligatoire
	Date de clôture prévue	Format AAAA-MM-JJ (ex : 2024-12-31)	Conseillée
	Pipeline		Obligatoire
	Statut	Texte standardisé (ex : En cours, Gagnée, Perdue)	Obligatoire
	Entreprise associée	Nom de la société normalisé (voir table Entreprises)	Conseillée
	Contact associé	Prénom et nom normalisés (voir table Contacts)	Conseillée
Tickets	Numéro de ticket	Numéro unique (ex : TKT-12345)	Obligatoire
	Nom du contact	Prénom et nom normalisés (voir table Contacts)	Conseillée
	Statut	Texte standardisé (ex : Ouvert, En cours, Fermé)	Obligatoire
	Pipeline		Obligatoire
	Date d'ouverture	Format AAAA-MM-JJ (ex : 2024-05-01)	Obligatoire
	Description	Texte descriptif	Conseillée
Produits	Nom du produit	Texte descriptif (ex : Produit A)	Conseillée
	Code produit	Code unique (ex : PROD-1234)	Obligatoire
	Prix	Numérique avec deux décimales (ex : 99.99)	Obligatoire
	Catégorie	Texte standardisé (ex : Logiciels, Services)	Conseillée
Activités*	Type d'activité	Texte standardisé (ex : Appel, Email, Réunion)	Conseillée
	Date de l'activité	Format AAAA-MM-JJ (ex : 2024-05-01)	Obligatoire
	Description	Texte descriptif	Conseillée
	Associé à (Contact/Entreprise)	Nom de la société ou du contact normalisé (voir tables Contacts et Entreprises)	Conseillée
Listes de marketing	Nom de la liste	Texte descriptif normalisé (ex : Clients potentiels - Janvier 2024)	Conseillée
	Critères d'inclusion	Critères clairement définis et normalisés (ex : Région = Europe AND Statut = Actif)	Obligatoire
	Date de création	Format AAAA-MM-JJ (ex : 2024-01-01)	Obligatoire

*Détail activités :

Appels : Notes d'appel. Lors de l'importation de nouveaux appels, il est également recommandé d'inclure la date de l'activité.
E-mails : Corps de l'e-mail et direction de l'e-mail.
Réunions : Description de la réunion, heure de début de la réunion et heure de fin de la réunion. Lors de l'importation de nouvelles réunions, il est également recommandé d'inclure la date de l'activité. Les valeurs d'heure de début, d'heure de fin et de date de l'activité doivent être formatées comme des propriétés de date-heure.
Notes : Corps de la note.
Tâches : Titre de la tâche et date d'échéance. La date d'échéance doit être formatée comme une propriété de date-heure.

Importance majeur des process et du cycle de vie de la donnée

Analyse des processus de mise à jour des données

Nettoyer une base de données avant une migration est une étape cruciale, mais il est tout aussi important de s'assurer que cette base reste propre après la migration. Pour cela, il est indispensable d'analyser et de comprendre tous les processus qui vont mettre à jour les données.

Identification des sources de mise à jour :

- Systèmes intégrés : Identifiez tous les systèmes et applications intégrés à votre CRM qui peuvent mettre à jour les données (ex. : outils de marketing, de vente, de service client).
- Entrées manuelles : Analysez les processus d'entrée manuelle des données par les utilisateurs.

Évaluation des procédures actuelles :

- Automatisation : Évaluez l'efficacité des processus automatisés de mise à jour des données. Utilisez des règles de validation pour éviter l'introduction de données incorrectes.
- Formation et sensibilisation : Assurez-vous que les utilisateurs sont formés et sensibilisés à l'importance de la qualité des données. Mettez en place des politiques claires sur la manière d'entrer et de gérer les données.

Mise en place de contrôles de qualité :

- Vérification des données : Intégrez des vérifications régulières des données pour identifier et corriger les erreurs.
- Surveillance continue : Utilisez des outils de surveillance pour détecter les anomalies et les incohérences dans les données en temps réel.

Sensibilisation au cycle de la donnée

Comprendre le cycle de la donnée est essentiel pour maintenir la qualité des données à long terme. Voici quelques points clés à considérer :

Création :

- Source fiable : Assurez-vous que les données proviennent de sources fiables et sont correctement formatées dès leur création.
- Standards de qualité : Appliquez des standards de qualité dès la création des données pour éviter les erreurs dès le départ.

Maintenance :

- Mises à jour régulières : Mettez à jour les données régulièrement pour qu'elles restent pertinentes et exactes.
- Archivage et suppression : Définissez des politiques claires pour l'archivage et la suppression des données obsolètes ou inutiles.

Utilisation :

- Accès contrôlé : Limitez l'accès aux données sensibles aux seules personnes autorisées.
- Analyse et reporting : Utilisez des outils d'analyse pour tirer des insights pertinents et éclairer les décisions stratégiques.

Protection :

- Sécurité des données : Implémentez des mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés et les violations.
- Conformité : Assurez-vous que la gestion des données est conforme aux réglementations en vigueur (ex. : GDPR, CCPA).

Pour plus de détails et des conseils spécifiques sur la gestion des données dans Hubspot, vous pouvez consulter la documentation officielle de Hubspot et d'autres ressources sur la gestion de la qualité des données.

Pour toute autre information veuillez vous référez à votre responsable :

Hanna Azaïz, équipe gestion de projet

Virginie Larue , équipe développement