Un dashboard n'est fiable que si les données sous-jacentes le sont. Les causes habituelles : propriétés incohérentes, doublons de contacts, attribution mal configurée, ou définitions floues (qu'est-ce qu'un « lead » exactement ?). Le problème est rarement le rapport lui-même — c'est l'hygiène des données et les définitions qui l'alimentent.
Données sales (doublons, champs vides), définitions non partagées, attribution mal paramétrée. Le rapport ne fait que refléter ces failles en amont.
Fiabiliser d'abord les propriétés et les définitions, dédupliquer, vérifier l'attribution. Un dashboard propre repose sur un CRM propre, pas sur un meilleur graphique.
Un diagnostic RevOps pour piloter la revenue comme un seul moteur.
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