La qualité des données d’une plateforme : un vecteur de confiance.

Laure NILLES
Nov 26, 2019 · 11 min read

Comment contrôler les données que l’on affiche sur son site afin de gagner et de préserver la confiance des utilisateurs ? Dans Platform Strategy, Launchworks & Co décrit le “Trust” comme un enabler de plateforme. À un niveau de scale-up, qui correspond au stade de vie de Meilleurs Agents, il est nécessaire de fixer des règles d’accès et d’engagement sur la plateforme et de déployer un cadre de confiance et de sécurité. Ces changements bâtissent les piliers de la confiance, nécessaire aux interactions sur une plateforme.

Voilà un retour d’expérience, un an après la mise en place de ce système vertueux qui favorise la confiance des utilisateurs en s’assurant de la qualité des données sur la plateforme.

1. Le problème de qualité de la donnée, criticité et exploration des causes

La prise de conscience d’un problème

DREAM Framework — Blablacar
DREAM Framework — Blablacar
DREAMS Framework — Blablacar

Chez Meilleurs Agents, nous avons d’un côté les particuliers qui ont pour objectif de vendre leur bien immobilier ; leur projet est long, souvent stressant et ils ont besoin d’être rassurés à la fois sur l’estimation du prix et sur l’agence qui sera en charge de la vente. De l’autre côté, nous avons des agences immobilières qui cherchent à être visibles auprès de ces vendeurs et à se démarquer des autres agences. Notre parti pris, notre ambition même, est donc d’apporter plus de transparence sur le marché immobilier, en donnant aux particuliers les meilleures informations sur les prix, les ventes et les agences. Concrètement, cela se traduit par un outil d’estimation en ligne, une carte des prix immobiliers, un explorateur des ventes réalisées, une recommandation d’agences. Au coeur de ces outils, les données de ventes saisies par les agences présentes sur Meilleurs Agents sont essentielles car elles contribuent à la fois à améliorer notre outil d’estimation et à recommander au particulier les agences les plus pertinentes pour son projet. Nous avons donc eu pendant longtemps pour objectif d’avoir le plus de données de ventes possible.

Or il y a un an, nous avons lancé un produit destiné aux agences immobilières qui leur permet d’explorer les ventes dans un secteur afin d’affiner leurs estimations. Cet outil a mis en lumière certains problèmes de qualité sur nos données de ventes : des doublons, des caractéristiques inexactes ou incomplètes sur les biens et des fausses ventes.

Le problème est que cette donnée de mauvaise qualité :

  • nous empêche de fournir des outils de bonne qualité aux agences
  • met en péril la confiance du particulier dans la plateforme et donc dans les agences immobilières que nous recommandons.

Compréhension du problème

  1. Problèmes de configuration des logiciels qui importent les données de ventes de l’agence sur l’espace pro Meilleurs Agents.
  2. Problèmes d’organisation interne à l’agence : un employé saisit une vente au moment de la promesse de vente et un autre la re-saisit au moment de l’acte de vente, ne voyant pas qu’elle existait déjà.
  3. Problèmes de saisie et de gestion des données sur nos interfaces : absence de fonctionnalités de base permettant de supprimer, filtrer ou répartir facilement des ventes entre plusieurs agences.
  4. Problème de compréhension des données à saisir : quel prix (prix de vente net ou frais inclus par exemple), quelle date de vente (compromis ou signature de l’acte), présence de photos.
  5. Problèmes de discours : il était acceptable pour un réseau d’agences de mettre toutes les ventes du réseau sur chaque vitrine d’agence, ou pour une vente d’une maison avec parking de saisir une vente de maison et une vente de parking.
  6. Plus rares : partage de mandat entre deux agences (la vente est donc faite par les deux) et cas de ventes fictives.

Nous avons réalisé à ce moment l’ampleur de la tâche : cette situation était le résultat de tout un système et de toute une organisation dont le but a été pendant longtemps la quantité plus que la qualité des données. Les solutions devaient alors être à la fois techniques, humaines, organisationnelles et le changement devait commencer en interne.

2. Amélioration de la qualité de la donnée = règles + people + process

Mise en place des règles en interne

Mise en place d’un process de gestion des signalements

Mise en place d’un pôle Modération

3. Détecter en amont, mesurer et traiter les récalcitrants

Agir en amont pour endosser entièrement le rôle de tiers de confiance : des algorithmes de détection

Exemple de doublon évident d’un bien vendu

Gérer fermement les “récidivistes” pour préserver la confiance

Pour démontrer l’impact des récidivistes, nous avons notamment comparé la perte que représenterait le MRR de ces agences par rapport à la somme des MRR des agences qui se plaignaient de la situation et menaçaient de résilier leur abonnement chez nous : l’argument est efficace ! À noter que les plateformes sont de plus en plus confrontées à ces questions, Uber a notamment annoncé cette année que les conducteurs les plus mal notés seraient bannis, puis que les utilisateurs subiraient le même sort. Ces dérives au sein d’une plateforme mettent en péril la confiance des utilisateurs et doivent être contrôlées, il en va de la sécurité des utilisateurs dans le cas d’Uber, et d’un projet immobilier, donc un projet de vie, chez Meilleurs Agents.

Mesurer l’amélioration et intégrer la qualité de la donnée au sein de nos projets pour plus d’impact

S’assurer de la qualité de la donnée au coeur d’une plateforme doit être un engagement d’entreprise, un engagement qui se ressent dans la culture, dans l’organisation interne, dans les process mis en place et dans chaque projet initié. Si chez nous tout n’est aujourd’hui pas parfait, l’essentiel pour l’avenir est que toutes les équipes aient à coeur de préserver et d’améliorer la qualité des données, mais aussi que l’organisation de l’entreprise permette de traiter ces problématiques.

Frise chronologique du projet d’amélioration de la qualité de la donnée

Sources

https://siecledigital.fr/2019/05/29/uber-bannir-utilisateurs-mal-notes/

https://blog.blablacar.fr/blablalife/inside-story/in-trust-we-trust

https://www.immomatin.com/articles/sites-evaluation/nous-permettons-de-renforcer-la-confiance-entre-les-particuliers-et-les-professionnels-du-secteur-sebastien-de-lafond-Meilleurs Agents.htm

https://www.20minutes.fr/economie/2630363-20191017-immobilier-attention-fausses-annonces-plus-plus-nombreuses-internet

http://www.leparisien.fr/immobilier/l-inquietante-envolee-des-fausses-annonces-immobilieres-16-10-2019-8174448.php

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