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# 1. Qualité des données : la base du succès

La qualité des données est **le facteur le plus déterminant** pour réussir avec Google Customer Match. Un taux de matching élevé dépend directement de la **complétude**, de la **normalisation** et du **respect des règles de consentement**.

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#### **Pourquoi c’est crucial ?**

Google Customer Match repose sur la reconnaissance des utilisateurs via leurs informations personnelles (email, téléphone, adresse). Si ces données sont incomplètes ou mal formatées, elles seront **ignorées par Google**, ce qui réduit drastiquement la taille des audiences activables et la performance des campagnes.

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#### **Bonnes pratiques à appliquer :**

**1.1 Consentement valide (RGPD)**

* **Obligation légale et technique** : Google exige que les données soient collectées avec un consentement explicite.
* **Action recommandée** : Vérifier que chaque profil envoyé est **opt-in** pour la publicité ciblée.
* **Astuce** : Utiliser un champ “granted” dans Commanders Act pour filtrer les profils conformes.

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**1.2 Complétude des profils**

* **Éviter les profils avec uniquement l’email** : ils sont souvent ignorés.
* **Champs recommandés pour maximiser le matching :**
  * **Email** (obligatoire)
  * **Téléphone** au format **E.164** (+33 6…)
  * **Nom et prénom**
  * **Adresse postale complète**
  * **Code postal**
  * **Pays** au format **ISO 2 lettres** (ex : FR)
* **Pourquoi ?** Plus le mapping est complet, plus Google peut croiser les informations et reconnaître l’utilisateur.

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**1.3 Normalisation des formats**

* **Email** : convertir en **lowercase** avant hachage.
* **Téléphone** : respecter le format international E.164.
* **Pays** : utiliser le code ISO à 2 lettres (FR, ES, IT…).
* **Astuce technique** : appliquer ces règles **avant le hachage SHA-256** pour éviter les rejets.

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**1.4 Nettoyage et déduplication**

* **Supprimer les doublons** pour éviter les erreurs d’import et améliorer la qualité.
* **Activer Fuse** dans Commanders Act pour la réconciliation des identifiants.
* **Contrôler les valeurs nulles ou génériques** (ex : “N/A”, “Unknown”).

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#### **À éviter absolument :**

* Profils incomplets (email seul).
* Formats incorrects (ex : téléphone sans indicatif international).
* Colonnes manquantes ou quotes non fermées dans les fichiers CSV.
* Envoi de données sans consentement valide.

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💡 **Impact direct :**\
Une base propre et complète peut faire passer le taux de matching de **20% à plus de 80%** (benchmarks internes), notamment sur Gmail.