CRM Analytics : 10 bonnes pratiques pour construire votre première recette
Avis d'experts
27 octobre 2025
CRM Analytics est un outil puissant intégré à Salesforce et vous permet d’analyser et de visualiser les données de l’ensemble de votre activité, issues de votre CRM Salesforce comme de sources externes, pour éclairer vos prises de décisions stratégiques. Au cœur de cet outil se trouvent les recettes et les datasets, l’output ou sortie des recettes, qui vous permettent de préparer et transformer vos données pour les analyses.
Dans cet article, nous partageons 10 bonnes pratiques pour bien démarrer avec CRM Analytics, centrées sur la gestion des recettes et des datasets : structuration, nettoyage, performance et gouvernance. Ces conseils visent à vous aider à obtenir des analyses fiables, reproductibles et faciles à maintenir.
1. Maîtrisez votre modèle de données
Avant de créer vos premières recettes, il est crucial de comprendre parfaitement votre modèle de données Salesforce. Identifiez les objets clés, leurs relations et les champs pertinents pour vos analyses. Cette connaissance approfondie vous guidera dans la construction de recettes efficaces et cohérentes, et vous évitera tout oubli susceptible de fausser vos tableaux de bord. Une bonne maîtrise du modèle facilite également la mise en forme des visualisations dans CRM Analytics, ce qui vous fera gagner en temps et en fiabilité lors de la construction de vos analyses.
2. Organisez votre espace de travail
Créez une application dédiée à votre projet CRM Analytics. Au sein de cette application, structurez vos recettes, datasets et tableaux de bord dans des dossiers logiques. Cette organisation vous aidera à naviguer plus facilement dans vos ressources et à maintenir un environnement clair et structuré. Pendant la phase de développement ou après mise en production, l’option « Partage » d’une application vous permet de limiter son accès aux seuls utilisateurs, groupes ou rôles travaillant sur le projet, un bon moyen de sécuriser vos travaux.
3. Assurez la qualité de vos données
La qualité des analyses dépend directement de la qualité des données utilisées. Assurez-vous que vos données sources sont à jour, complètes et cohérentes. Mettez en place des processus de nettoyage et de validation des données en amont de vos recettes CRM Analytics. En plus de biaiser vos analyses, les doublons et autres données erronées peuvent vous ralentir dans la construction de vos recettes.
4. Filtrez les données inutiles
À mesure que vous avancez dans le flux de vos recettes, ne conservez que les données nécessaires à vos analyses. Supprimer les informations superflues dès le départ permet d’optimiser les performances de vos recettes et de simplifier la maintenance de vos datasets. L’idée : filtrer les données à chaque étape où cela est pertinent, pour ne garder que ce qui alimente vos indicateurs clés. Vous réduirez ainsi la charge de calcul, tout en rendant vos flux de données plus clairs et plus faciles à comprendre.
5. Maîtrisez les opérations de jointure
Les opérations de jointure sont essentielles pour combiner des données issues de différentes sources. Assurez-vous de bien comprendre les implications de chaque type de jointure. Une erreur à ce niveau peut avoir des conséquences importantes sur l’intégrité de vos données et donc de l’analyse finale. Consultez la documentation Salesforce pour approfondir ce sujet et vous assurer de la compréhension des bases du SQL.
6. Adoptez une stratégie de versioning
Mettez en place un système de versioning clair pour vos recettes. Documentez les modifications apportées à chaque version en description de celles-ci et ne conservez que les versions fonctionnelles pour ne pas surcharger l’historique des versions.
7. Structurez vos datasets en sous-recettes
Pour les projets complexes, organisez vos datasets en sous-recettes (ou base datasets) que vous connecterez ensuite entre elles. Cette approche modulaire facilitera la maintenance et la compréhension de vos flux de données.
8. Vérifiez la cohérence de vos données
Au besoin et à des fins de contrôle, comparez les résultats de vos recettes avec des rapports Salesforce standards construits au préalable. Grâce à cette vérification, vous vous assurerez de la fiabilité de vos transformations et détecterez rapidement d’éventuelles anomalies. Par exemple, un écart important dans le nombre d’opportunités gagnées entre votre dataset et les rapports CRM peut indiquer une erreur dans vos transformations ou vos jointures.
9. Maintenez vos recettes dans le temps
Les besoins évoluent, tout comme les structures de données. Assurez un suivi régulier de vos recettes et adaptez-les si nécessaire pour garantir leur pertinence et leur efficacité dans le temps. Comme pour une organisation Salesforce, vos tableaux de bord CRM Analytics doivent être surveillés et maintenus par un expert.
10. Bonus : N'oubliez pas la prédiction de données
CRM Analytics offre des fonctionnalités de prédiction que vous pouvez intégrer directement dans vos recettes. Ces outils permettent d’enrichir vos analyses avec des projections basées sur l’intelligence artificielle, afin d’anticiper des tendances ou d’identifier des opportunités avant qu’elles ne se produisent.
Dans notre prochain article, nous aborderons des aspects plus techniques de l’utilisation de CRM Analytics, notamment les bonnes pratiques de nommage et de gestion des colonnes. Restez à l’écoute pour approfondir vos connaissances et optimiser votre utilisation de cet outil puissant !
Pourquoi utiliser CRM Analytics ?
Les utilisateurs finaux de CRM Analytics incluent principalement les équipes commerciales, marketing et de direction, qui souhaitent tirer le meilleur parti de leurs données pour améliorer les performances et les résultats de l’entreprise.
Les métiers concernés vont des analystes de données aux responsables de la stratégie, en passant par les responsables commerciaux et marketeurs. Grâce à des analyses approfondies et visuelles, CRM Analytics leur permet de :
- Comprendre les tendances du marché
- Identifier des opportunités de croissance
- Optimiser les processus internes
Sur le plan business, la solution contribue à une prise de décision éclairée et à l’amélioration continue de l’efficacité opérationnelle.
Sur le plan technique, elle offre une intégration aisée avec d’autres systèmes, centralisant les données sur une plateforme unique et favorisant la collaboration entre équipes.
Comment implémenter CRM Analytics ?
L’implémentation de CRM Analytics par un intégrateur Salesforce comme Comforth Easyfront suit plusieurs étapes clés :
- Analyse des besoins : Comprendre les objectifs de l’entreprise et identifier les indicateurs clés à suivre.
- Reproduction du modèle de données : S’assurer que les objets, relations et champs Salesforce sont correctement représentés dans CRM Analytics.
- Création des recettes et datasets : Appliquer les bonnes pratiques présentées dans cet article pour garantir des analyses fiables et performantes.
- Phase de test : Vérifier la qualité des données et la pertinence des résultats avant la mise en production.
- Formation des utilisateurs : Accompagner les équipes pour assurer une adoption réussie de l’outil.
- Suivi et maintenance : Garantir la pérennité et la fiabilité des tableaux de bord et des recettes dans le temps.
Cette approche requiert un haut niveau d’expertise en analyse de données, une connaissance approfondie de Salesforce et la maîtrise des langages de requête comme SQL. Les intégrateurs doivent également posséder des compétences en gestion de projet pour assurer une transition fluide vers l’utilisation de CRM Analytics.
