Qualité des données dans Zoho CRM : les bonnes pratiques pour une base propre et conforme

Par - Alexandra

Les données propres dans votre CRM s'imposent aujourd'hui comme l'un des enjeux les plus critiques pour garantir l'efficacité de vos processus commerciaux et marketing. Zoho CRM, en tant que base maître de votre système d'information, nécessite une attention particulière sur la qualité des données qui y sont stockées. 

Dans ce flash webinaire de fin d'année, François Nanquette et Guillaume Lévy vous présentent les bonnes pratiques et outils pour maintenir une base de données irréprochable.


🎥 ​Qualité des données dans Zoho CRM : Blueprint, contrôles et bonnes pratiques, visionnez lereplay du webinaire ci-dessous ⤵️ 



Zoho CRM centralise l'ensemble de vos données clients et prospects. Chaque information saisie, importée ou collectée via formulaire génère des enregistrements qui alimentent vos processus métier. 


L'outil devient le point d'entrée principal de votre écosystème, particulièrement si vous utilisez Zoho One avec l'ensemble des applications intégrées. La qualité ou la non-qualité des données en CRM se répercute directement dans toutes vos autres applications : facturation, marketing automation, analytics, et bien plus encore.

🧹 La gestion de la qualité des données transforme radicalement votre efficacité opérationnelle.


Trois enjeux majeurs reviennent régulièrement dans la gestion des données CRM et justifient une attention particulière. 

Le premier concerne les données propres : format cohérent, champs obligatoires remplis, syntaxe correcte. 

Le second enjeu est celui des doublons, véritable plaie des bases de données qui multiplie les erreurs et brouille la vision client. 

Enfin, un nouvel enjeu réglementaire arrive avec Facture X (facturation électronique obligatoire en 2027), qui impose la présence de données structurées spécifiques comme le SIRET, le numéro de TVA et une adresse normalisée.

Pour relever ces défis, trois outils de Zoho CRM se révèlent particulièrement efficaces : Blueprint pour orchestrer la qualification qualité, les fonctions Deluge pour automatiser les contrôles et corrections, et les Client Scripts pour valider les données en temps réel côté utilisateur. Ces trois composants, déjà présentés dans des flash précédents, constituent la trousse à outils idéale pour maintenir une base de données irréprochable.

​​​Zoho CRM comme base maître : l'importance d'une donnée fiable dès l'entrée

Que vous soyez sur Zoho One avec l'ensemble des applications ou que vous intégriez d'autres outils externes, Zoho CRM a vocation à être votre base maître

C'est le point d'entrée principal des données clients et prospects. Cette position centrale signifie que toute erreur, toute incohérence ou tout doublon dans le CRM se propagera inexorablement dans vos autres systèmes : vos factures via Zoho Books, vos campagnes via Zoho Campaigns, vos rapports via Zoho Analytics.

Cette réalité rend encore plus nécessaire l'implémentation de contrôles rigoureux dès la création des enregistrements. 

L'objectif : garantir que seules des données parfaites entrent dans votre CRM.

Vocabulaire et structure : Lead vs Prospect

Une précision terminologique s'impose avant d'aller plus loin. Le module qui apparaît souvent en français sous le nom "Prospect" devrait être remplacé par "Lead"Deux raisons justifient ce choix :

Le mot "Lead" est universel : utilisé massivement dans le marketing numérique, il facilite la communication entre équipes commerciales et marketing. Avoir le même vocabulaire pour désigner les mêmes concepts évite les confusions et améliore la collaboration.

Le Lead a vocation à être converti : un Lead se transforme en Contact, Compte et Affaire. Cette conversion peut automatiquement déclencher un changement de statut du compte :

  • Si la conversion génère une première affaire → le statut du compte devient "Prospect"

  • Si cette affaire est gagnée → le compte devient automatiquement "Client"

On peut également définir qu'un Lead est quelqu'un qui a manifesté un intérêt pour votre offre, mais dont vous n'avez pas encore décidé s'il mérite d'être poursuivi. La qualification métier permet précisément de prendre cette décision.


Les symptômes d'une base de données non maîtrisée

Cas n°1 : L'email impersonnel

Vous lancez un emailing de masse. Votre modèle d'email contient "Bonjour {Prénom},". Résultat affiché : "Bonjour ," avec un blanc embarrassant à la place du prénom. Le modèle est pourtant correctement paramétré avec le champ de fusion prénom. 

Le problème se situe dans l'enregistrement lui-même : le champ "Prénom" n'a jamais été rempli.

Cas n°2 : La civilité manquante

Même scénario avec la civilité. Votre email commence par "{Civilité} {Nom},". Sans civilité renseignée, votre message professionnel démarre par un vide gênant. Là encore, le modèle est correct, mais la donnée source est incomplète.

Cas n°3 : Le contrat mal généré

Plus critique encore : vous générez un contrat via Zoho Writer pour envoi et signature électronique. Les champs de fusion produisent des résultats aberrants avec des espaces vides, des informations manquantes. Un contrat envoyé dans cet état nuit gravement à votre crédibilité professionnelle.

La cause profonde : des données mal saisies

En creusant, on découvre que l'enregistrement initial présente des anomalies flagrantes :

  • Le champ "Nom" contient en même temps prénom et nom

  • Le champ "Prénom" est vide

  • La civilité n'a pas été sélectionnée (le petit carré vide devant le nom le confirme)

Ces erreurs de saisie initiale se répercutent dans tous les processus en aval. D'où l'importance de contrôler la qualité dès l'entrée des données.

​Blueprint : orchestrer la qualification qualité

blueprint zoho crm

La qualification métier classique

Blueprint sert traditionnellement à orchestrer la qualification métier des Leads. Vous définissez des critères : niveau de chiffre d'affaires minimum, secteur d'activité cible, taille d'entreprise, etc. En fonction de cette qualification, le Lead emprunte différents chemins :

  • Conversion vers Contact/Compte/Affaire pour les Leads qualifiés

  • Suppression pour ceux qui ne correspondent pas à votre cible

  • Nurturing pour ceux qui nécessitent une maturation (communication régulière automatisée)

L'étape finale : la qualification qualité

L'approche recommandée consiste à ajouter une étape de qualification qualité juste avant la conversion. Pourquoi en toute fin ? Pour ne pas imposer de contraintes trop fortes aux équipes pendant la phase de qualification métier. À ce stade préliminaire, une information manquante n'est pas bloquante.

En revanche, avant la conversion, il devient impératif de garantir que toutes les données essentielles sont présentes et correctement formatées. Cette ultime étape de contrôle qualité valide :

  • La présence des champs obligatoires (civilité, prénom, nom)

  • La syntaxe correcte des données (majuscules, minuscules, prénoms composés)

  • L'unicité (pas de doublon via le SIRET)

  • La cohérence globale de l'enregistrement

Faire entrer tous les Leads dans Blueprint

Le principe est simple : tout Lead doit parcourir le Blueprint de qualification qualité. Pour garantir cela, on définit un statut d'entrée unique : "Identifié".

Trois sources principales de Leads, trois façons d'assurer le statut "Identifié" :

1. Saisie manuelle : Le statut par défaut des nouveaux Leads est paramétré à "Identifié". Tout Lead créé manuellement entre automatiquement dans le Blueprint.

2. Import de fichier : Dans votre fichier d'import, vous ajoutez une colonne "Statut" avec la valeur "Identifié" pour toutes les lignes. Tous les Leads importés entrent dans le Blueprint.

3. Formulaire web : Dans Zoho Forms (ou tout autre formulaire), vous ajoutez un champ masqué "Statut du Lead" pré-rempli avec "Identifié". Les visiteurs ne voient pas ce champ, mais la donnée remonte automatiquement dans le CRM, déclenchant l'entrée dans le Blueprint.

Bloquer la conversion directe

Un utilisateur pressé pourrait être tenté de cliquer directement sur le bouton "Convertir" disponible dans l'interface standard, court-circuitant ainsi tout le processus de qualification. Pour empêcher cela, on retire l'autorisation de conversion dans les paramètres de profil utilisateur :

  • Décocher "Convertir"

  • Décocher "Convertir en masse"

Résultat : l'utilisateur ne peut convertir que via le Blueprint. Impossible de sauter les étapes. La seule façon d'avancer dans le traitement du Lead est de suivre le processus défini.

​Les quatre contrôles essentiels de la qualification qualité

Contrôle n°1 : La civilité obligatoire

Zoho CRM ne permet pas nativement de rendre le champ "Civilité" obligatoire. Pour contourner cette limitation, on utilise une règle de validation qui exécute une fonction Deluge.

Paramétrage : Configuration → Lead → Règles de validation → Créer une règle qui vérifie la présence de la civilité.

Fonctionnement : Si la civilité n'est pas renseignée, un message d'erreur bloque l'enregistrement : "Il est nécessaire de renseigner la civilité". L'utilisateur doit obligatoirement sélectionner une option dans le menu déroulant (M., Mme, Dr, Me, etc.) avant de pouvoir continuer.

Contrôle n°2 : Le statut du Lead verrouillé

Un utilisateur pressé pourrait être tenté de changer manuellement le statut du Lead pour "gagner du temps" et passer directement à "Qualifié". Cette tentative de court-circuit doit être bloquée.

Solution : Une fonction de validation empêche tout changement de statut qui ne respecte pas la progression du Blueprint. Si l'utilisateur tente de modifier le statut manuellement, le système refuse l'opération. La seule façon d'avancer : suivre les étapes du Blueprint dans l'ordre défini.

Contrôle n°3 : La correction automatique de syntaxe

Les erreurs de syntaxe sont fréquentes : noms en minuscules, prénoms composés sans majuscule au second prénom, espaces mal placés. Une fonction Deluge déclenchée par le Blueprint corrige automatiquement ces erreurs.

Exemples de corrections :

  • "jean-françois" → "Jean-François"

  • "DUPONT" → "Dupont"

  • "marie claire" → "Marie Claire"

Règles appliquées :

  • Prénom : première lettre en majuscule, reste en minuscules, gestion des prénoms composés

  • Nom : première lettre en majuscule, reste en minuscules

Cette correction automatique garantit une homogénéité de présentation dans tous vos documents et communications, sans solliciter l'utilisateur.

Contrôle n°4 : L'unicité par SIRET et la prévention des doublons

C'est le contrôle le plus stratégique, avec une double utilité immédiate et future.

Problématique des doublons de compte : Lors de la conversion d'un Lead, le système crée un Compte. Si ce compte existe déjà dans la base avec une orthographe légèrement différente ("tranZition SAS" vs "SAS tranZition" vs "tranZition"), on se retrouve avec des doublons. Cela fragmente l'historique client, multiplie les erreurs et nuit à la vision 360°.

Solution : le champ SIRET unique : Utiliser le nom de société comme identifiant unique est risqué (variations orthographiques, ordre des mots, abréviations). Le SIRET, en revanche, est universel et unique. Une société ou un établissement n'a qu'un seul SIRET.

Implémentation :

  1. Créer un champ "SIRET" dans le module Lead

  2. Cocher "Champ unique" dans les paramètres

  3. Utiliser une fonction Deluge qui interroge l'API Data.gouv.fr pour récupérer automatiquement le SIRET à partir du nom et de la ville de l'entreprise

Résultat lors de la conversion :

  • Si le SIRET n'existe pas dans la base → création d'un nouveau Compte

  • Si le SIRET existe déjà → rattachement du nouveau Contact au Compte existant, sans créer de doublon

  • L'Affaire créée est correctement associée au bon Compte et au bon Contact

Bénéfice pour Facture X (2027)

La facturation électronique obligatoire (Facture X) impose la présence de données spécifiques dans les factures : SIRET, numéro de TVA, adresse normalisée. En récupérant systématiquement ces informations via Data.gouv.fr dès la création du Lead, vous vous mettez en conformité par anticipation. Votre base maître CRM alimentera automatiquement Zoho Books (ou votre outil de facturation) avec des données conformes aux exigences réglementaires.

Démonstration : le processus en action


Création manuelle d'un Lead

Je crée un nouveau Lead manuellement. Je tente d'enregistrer sans remplir la civilité. Blocage immédiat : "Il est nécessaire de renseigner la civilité". Impossible de continuer.

Je sélectionne "M." et je saisis volontairement le prénom n'importe comment : "jean-FRAnçois" avec des majuscules aléatoires. Je veux gagner du temps, alors je tente de changer le statut directement à "Qualifié". Refus du système : "Vous devez obligatoirement être en statut Identifié".

Je reviens au statut correct. Le bouton Blueprint apparaît : "Qualification". Je remplis les champs demandés : nom de la société ("tranZition"), ville ("Paris"), etc. Tant que les champs obligatoires ne sont pas tous remplis, je ne peux pas passer à l'étape suivante.

J'enregistre. La fonction Deluge s'exécute : le prénom mal saisi est automatiquement corrigé en "Jean-François". Simultanément, le système interroge Data.gouv.fr et affiche le SIRET de l'entreprise tranZition située à Paris. Message de confirmation : "Succès, données mises à jour".

Je passe à l'étape suivante : "Convertir". Le système me confirme la création :

  • ✅ Contact créé

  • ✅ Compte créé

  • ✅ Affaire créée

Second Lead de la même personne

Nouveau scénario : je reçois via un formulaire web un second Lead de Jean-François, la même personne. Cette fois, il a correctement saisi son prénom, mais a utilisé son email personnel (alors que le premier Lead contenait son email professionnel @tranZition.fr).

Je lance la conversion. Le système récupère le SIRET (identique), lance le processus. Résultat :

  • Contact : un seul contact existe. Le système a identifié qu'il s'agissait de la même personne (même prénom, même nom, même société). L'email professionnel a été conservé, l'email personnel ignoré. Pas de doublon.

  • Compte : toujours un seul compte "tranZition". Le SIRET unique a empêché la création d'un second compte.

  • Affaire : une nouvelle affaire a été créée, correctement rattachée au Contact et au Compte existants.

Le champ "Doublon?" pour les Contacts

Comment le système a-t-il détecté que c'était la même personne ? Grâce à un champ unique caché que nous appelons "Doublon?". Ce champ concatène :

  • Prénom

  • Nom

  • Nom de la société

Cette concaténation crée un identifiant unique. Si un nouveau Lead arrive avec exactement le même prénom, le même nom et la même société, le système le rattache au Contact existant au lieu d'en créer un nouveau.

Limitation : Cette méthode ne résout pas 100% des cas (variations orthographiques possibles), mais elle traite efficacement environ 90% des situations de doublons potentiels.

​La gestion préventive des doublons via les champs uniques

Le principe des champs uniques

Dans les paramètres de champ, Zoho CRM permet de cocher "Ne pas autoriser les valeurs dupliquées". Cette option transforme le champ en identifiant unique : deux enregistrements ne peuvent pas avoir la même valeur pour ce champ.

Champs recommandés en unique :

  • SIRET pour les Comptes

  • Prénom + Nom + Entreprise pour les Contacts (via concaténation)

La concaténation : contourner les limitations

Zoho CRM propose un type de champ "Formule" qui permet théoriquement de concaténer des champs. Problème : ce champ n'est pas mappable lors de la conversion Lead → Contact. On ne peut pas l'utiliser directement.

Solution de contournement : créer un champ texte standard et utiliser une fonction Deluge qui :

  1. Récupère les valeurs de Prénom, Nom et Société

  2. Les concatène en une seule chaîne : "Jean-François_Dupont_tranZition"

  3. Remplit automatiquement le champ unique avec cette concaténation

Ce champ unique empêche la création de doublons lors des conversions et des imports de masse.


Le traitement curatif : fusionner les doublons existants

La fonctionnalité native de fusion

Votre base contient déjà des doublons ? Zoho CRM propose une fonctionnalité de recherche et fusion :

Menu : Module Comptes (ou Contacts) → "Rechercher et fusionner les doublons"

Fonctionnement :

  1. Définir les critères de détection : nom de société, ville, code postal, etc.

  2. Le système identifie les enregistrements correspondants

  3. Proposition de fusion avec comparaison des champs

Important : lors de la fusion, vous choisissez les valeurs à conserver pour chaque champ divergent. Si l'adresse diffère entre deux enregistrements, vous sélectionnez la version correcte.

Fusion vs Suppression : règle d'or

JAMAIS supprimer un enregistrement en doublon. Toujours fusionner.

Pourquoi ? Parce que chaque enregistrement peut avoir des données rattachées :

  • Affaires/Opportunités

  • Contacts associés

  • Historique d'activités

  • Notes

  • Documents attachés

Si vous supprimez l'un des deux comptes, vous perdez tout ce qui était rattaché. La fusion, elle, regroupe toutes les informations des deux enregistrements dans un seul, conservant l'intégralité de l'historique.

Traitement en masse

Lorsqu'on lance la recherche de doublons sur l'ensemble de la base :

1. Fusion automatique : Le système fusionne automatiquement tous les enregistrements strictement identiques (tous les champs ont exactement les mêmes valeurs). Ce premier passage nettoie une partie significative des doublons.

2. Proposition manuelle : Le système liste ensuite tous les enregistrements ayant un identifiant en commun (nom de société, par exemple) mais avec des différences sur d'autres champs. Vous traitez alors ces doublons un par un, en choisissant les valeurs à conserver.

Cette approche combine efficacité (automatisation pour les cas simples) et précision (validation manuelle pour les cas ambigus).


​Facture X : se préparer à la facturation électronique obligatoire

L'échéance 2027: la facturation électronique devient obligatoire en France en 2027 (Facture X). Cette réglementation impose la présence de données structurées spécifiques dans chaque facture :

  • SIRET du client

  • Numéro de TVA intracommunautaire

  • Adresse exacte et normalisée

  • Forme juridique

Votre CRM comme source de conformité: si votre Zoho CRM est votre base maître et qu'il alimente Zoho Books (ou tout autre outil de facturation), la qualité des données en CRM devient un enjeu de conformité réglementaire.En récupérant systématiquement les informations via Data.gouv.fr (ou votre extension "Recherche Entreprise France"), vous garantissez que :

  • Les SIRET sont présents et valides

  • Les adresses sont normalisées

  • Les numéros de TVA sont corrects

  • La forme juridique est renseignée

Bénéfice : lorsque 2027 arrivera, votre base sera déjà conforme. Aucune mise à jour massive à prévoir, aucun risque de blocage de facturation. Vos processus de facturation via Books s'exécuteront sans interruption, en parfaite conformité réglementaire.


​L'extension "Recherche Entreprise France"

Évoquée plusieurs fois dans la présentation, cette extension développée par tranZition automatise la récupération des données d'entreprise via l'API Data.gouv.fr.

Fonctionnement : Un bouton apparaît sur les fiches Lead et Compte. En un clic, une fenêtre de recherche s'ouvre, interroge Data.gouv.fr, présente les résultats. Vous sélectionnez l'entreprise correcte, choisissez les champs à mettre à jour (SIRET, adresse, forme juridique, code NAF, TVA), et validez. Toutes les informations remontent automatiquement dans le CRM.

Disponibilité : L'extension est en cours de validation pour publication sur la Marketplace Zoho. Le déploiement public est prévu pour janvier 2025. Elle a déjà été présentée dans un flash webinaire précédent.


Sanity Checks : des tableaux de bord pour surveiller la qualité

Au-delà des contrôles à l'entrée, il est recommandé de mettre en place des tableaux de bord de surveillance dans Zoho Analytics. Ces rapports, appelés "Sanity Checks", mettent en évidence les incohérences dans les données :

  • Contacts sans civilité

  • Comptes sans SIRET

  • Adresses incomplètes

  • Liens brisés entre modules

  • Doublons potentiels

Principe : L'objectif est d'avoir des rapports vides. Si un rapport affiche des données, cela signale un problème. Vous pouvez alors :

  1. Corriger l'incohérence identifiée

  2. Analyser la cause (erreur de saisie, bug, process manquant)

  3. Mettre en place le correctif pour éviter la récurrence

Ces tableaux de bord agissent comme un système d'alerte précoce, vous permettant de détecter et corriger rapidement les dérives de qualité

Nettoyer une base existante

Ce webinaire s'est concentré sur la prévention : garantir la qualité des données entrantes. Mais qu'en est-il des données déjà présentes dans votre CRM, potentiellement accumulées sur des années sans contrôle rigoureux ?

Bonne nouvelle : les mêmes logiques et principes peuvent s'appliquer au nettoyage de la base existante. Selon votre contexte (taille de la base, types d'incohérences, priorités métier), on peut :

  • Exécuter des fonctions Deluge en masse pour corriger la syntaxe

  • Lancer des processus de dédoublonnage complets

  • Récupérer en masse les SIRET manquants via Data.gouv.fr

  • Normaliser les adresses

  • Compléter les champs obligatoires

Ce travail de remise à niveau nécessite généralement un audit initial pour identifier les principales sources de non-qualité, puis un plan d'action progressif. Mais la récompense en vaut la peine : une base propre facilite tous vos processus et améliore drastiquement l'efficacité de vos équipes.


Prochains rendez-vous!

C'était le dernier flash de l'année ! Nous nous retrouverons le 29 janvier 2025 pour un nouveau webinaire consacré aux formulaires dans Zoho. Un sujet crucial car il existe de nombreux endroits où créer des formulaires dans l'écosystème Zoho, et nous débroussaillerons tout cela pour vous aider à choisir le bon outil selon vos besoins.

En attendant, toute l'équipe tranZition vous souhaite de très belles fêtes de fin d'année !


 

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