Questions · Fichier clients

Comment nettoyer et corriger un fichier clients ?

Ce que veut dire nettoyer un fichier clients

Un fichier clients vieillit tout seul : celui qui saisit les données est pressé, celui qui importe une liste intervertit les colonnes, celui qui prend un appel écrit le nom à l'oreille. Au bout d'un moment, le même fichier contient des adresses abrégées de dix façons différentes, la même personne sur deux ou trois fiches, des e-mails avec une faute de frappe dans le domaine et des téléphones avec la moitié de l'indicatif. Aucune de ces erreurs n'est grave à elle seule. Toutes ensemble, elles font revenir les lettres, envoient deux fois la même communication et gonflent les chiffres des campagnes.

Corriger veut dire ramener chaque donnée à sa forme correcte quand c'est possible, signaler ce qui ne peut pas être reconstruit avec certitude, et fusionner les fiches qui parlent de la même personne sans rien perdre de ce qu'elles contenaient. Le résultat est un fichier sur lequel une campagne, une facture ou une recherche par nom donnent le résultat attendu.

Adresses, coordonnées, doublons : pourquoi l'ordre compte

Premier traitement : la vérification d'adresse. Numéro devant la voie, type de voie en toutes lettres, code postal à cinq chiffres confirmé pour ce numéro, commune dans sa forme officielle. On commence par là parce que tout le reste s'appuie sur l'adresse : deux fiches avec « 3, rue de la république » et « 3 R. de la République » semblent différentes tant que l'adresse n'est pas écrite de la même façon.

Dans le même traitement : le nom et les coordonnées. Nom et prénom à leur place, e-mails avec le domaine corrigé, téléphones dans la forme nationale avec le type reconnu (mobile, fixe), sites qui répondent vraiment. Un e-mail ou un téléphone écrit dans le mauvais champ est remis à sa place. Ce sont des contrôles ligne par ligne : on les fait avant la comparaison, pour que le dédoublonnage travaille sur des données déjà correctes.

Deuxième traitement : les doublons. Une fois les adresses en ordre, la comparaison entre les fiches reconnaît la même personne même avec un prénom abrégé, nom et prénom inversés ou une coquille. Chaque groupe de doublons porte un niveau de certitude et le motif du rapprochement, et propose la fiche principale avec le meilleur champ pris dans chacune. À la fusion, tous les téléphones et tous les e-mails sont conservés, sans répétition.

Ce qu'un nettoyage de fichier ne doit pas faire

• Inventer. Si une voie n'existe pas dans la commune ou si le numéro manque, le résultat le dit et vous laisse la décision.
• Supprimer toute seule. Les doublons sont signalés avec le verdict et la fiche principale proposée. Fusionner ou garder séparées deux fiches est un choix de ceux qui connaissent les clients.
• Écarter pour une faute de frappe. Un e-mail en « gmial.com » reste dans le fichier, avec la correction à côté.
• Travailler en silence. Chaque champ modifié doit avoir à côté la valeur d'avant, celle d'après et le motif. Sans cela, la correction ne peut être ni contrôlée ni expliquée à celui qui la paie.

Nettoyer un fichier clients avec RadarAddress, en pratique

Vous exportez le fichier clients en Excel ou CSV avec les colonnes que vous avez : nom, prénom, adresse, code postal, ville, pays, e-mail, téléphone. Le fichier se charge tel quel : le chargement reconnaît le séparateur, l'encodage et les en-têtes. Avant que le traitement ne parte, vous voyez l'aperçu des lignes et combien d'opérations il demande ; les opérations ne sont prélevées qu'à la confirmation.

Le premier traitement est la vérification d'adresse, qui remet l'adresse en ordre et, sur la même ligne, met nom et prénom à leur place et contrôle e-mail, téléphone et site web. Le deuxième, sur le même fichier, est le dédoublonnage, qui rend chaque ligne avec le groupe auquel elle appartient et la fiche à conserver. Pour vérifier seulement des e-mails, des téléphones ou des sites, il y a les traitements dédiés, un élément à la fois. Dans chaque fichier de résultat, vous trouvez pour chaque ligne le résultat, la forme correcte et ce qui a changé ; le rapport de fin de traitement résume les résultats par catégorie, pour savoir tout de suite combien de lignes étaient correctes, combien ont été corrigées et combien sont à revoir à la main.

Si vous travaillez depuis du code, les mêmes deux traitements sont dans l'API : un point d'accès par service, à l'unité ou par lots, et le traitement asynchrone pour les gros fichiers. Pour bien le préparer, il y a le guide du fichier ; les tarifs sont sur la page des tarifs.

Comment mesurer le résultat du nettoyage

Une correction se juge sur les chiffres d'avant et d'après. Les chiffres utiles sont peu nombreux : combien de lignes avaient une adresse que le moteur a dû corriger, combien restent avec un résultat à revoir, combien de groupes de doublons ont été trouvés et avec quel niveau de certitude, combien d'e-mails et de téléphones sont inutilisables. Le rapport de chaque traitement les donne par catégorie de résultat, et votre compte garde l'historique de tout ce que vous avez traité.

Le chiffre qui compte vraiment arrive après, et il est à vous : combien de lettres reviennent à la campagne suivante, et combien de communications en double partent. Si vous ne le mesuriez pas avant la correction, c'est le moment de commencer : c'est la seule façon de savoir ce qu'elle a rapporté.

Une fiche avant et après la correction

Chaque ligne du résultat porte le résultat et la liste des modifications avec le motif. Si le fichier contient aussi « S. Dubois, rue de la République 3, Lyon », le dédoublonnage la rapproche de cette fiche avec son niveau de certitude. Le nom est inventé à des fins de démonstration ; toute référence à des personnes réelles est purement fortuite.