Data cleansing (nettoyage de données)
Suppression des doublons, fautes et données invalides d'une base de prospects pour améliorer la qualité.
Le data cleansing (nettoyage de données) est le processus de suppression des doublons, fautes typographiques, formats incorrects et données obsolètes d'une base de prospects ou clients. Indispensable avant tout envoi cold email pour préserver la sender reputation.
Opérations classiques :
- Déduplication : un seul enregistrement par prospect
- Vérification email : retrait des bounces (via NeverBounce, Million Verifier, Findymail)
- Normalisation : noms en MAJUSCULES, téléphones au format E.164
- Détection des emails personnels : @gmail, @hotmail à filtrer en B2B
- Suppression des opt-outs : croiser avec la liste opt-out RGPD
Outils : OpenRefine (gratuit), Talend Data Quality, Dropcontact, ou des scripts Python custom.
Fréquence : après chaque import massif, et 1× par mois en routine.
Mettez ce concept en pratique
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Essayer gratuitementTermes associés
Web scraping
Extraction automatisée de données publiques depuis des sites web.
Enrichissement (data enrichment)
Ajout d'informations complémentaires à un lead existant (email, téléphone, poste, taille entreprise).
Bounce rate
Pourcentage d'emails qui sont rejetés et n'arrivent jamais au destinataire.
Deliverability
Capacité d'un email à arriver dans l'inbox du destinataire (vs spam).