Introduction
Pierre angulaire du processus, l’analyse de données vous permettra de connaître votre audience, de l’activer efficacement et de la fidéliser sur le long terme dans un marché fortement concurrentiel.
Explorez avec nous les secrets de l’analyse de données : des différentes typologies de données aux variétés d’analyse en passant par des cas concrets. Un concentré d’insight pour booster votre stratégie data !
1. Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données, est un processus de collecte, de traitement et d’interprétation de données visant à extraire des enseignements significatifs et utiles. Pour tirer des informations exploitables à partir d’ensembles de données volumineux et variés, vous devrez vous appuyez sur :
- des combinaison de techniques statistiques,
- des modèles mathématiques
- et d’outils informatiques.
Les données recueillies peuvent provenir de différentes sources, notamment les sites web, les réseaux sociaux, les applications mobiles, les campagnes publicitaires, ou encore les ventes.
Pour aller plus loin, consulter notre article sur le Big Data et Smart Data.
2. Quelles données peut-on collecter ?
Les sources de données étant multiples, vous allez pouvoir collecter des données très variées, tant qualitatives que quantitatives, sur votre marché, votre audience, vos clients ou vos performances.
a. Les données démographiques
Les données démographiques fournissent des informations sur les caractéristiques des individus, telles que l’âge, le sexe, la localisation géographique, le niveau d’éducation, la composition du foyer, etc.
Ces données vous aident à mieux comprendre votre public cible, à personnaliser vos campagnes et à adapter les messages en fonction des préférences et des besoins spécifiques de vos utilisateurs ou prospects.
Pour collecter ces données, le recours à des enquêtes, les formulaires d’inscription et les cookies peuvent être utilisés. Vous pouvez également vous appuyez sur votre base de données CRM si ces informations sur vos clients sont renseignées, afin de créer une segmentation pertinente selon leur profil.
b. Les données comportementales
Les données comportementales tracent le comportement des utilisateurs lorsqu’ils effectuent des interactions avec votre site web, vos applications ou annonces publicitaires.
Grâce au tracking des données, vous pouvez obtenir des informations sur le parcours utilisateur ou customer journey, telles que le suivi des pages visitées, le temps passé sur chaque page, les actions entreprises (achats, téléchargements, clics, etc.), les pages d’entrée ou de sortie, etc.
L’exploitation de ces données permet d’identifier les tendances de comportement des utilisateurs, d’optimiser l’expérience utilisateur et d’augmenter les taux de conversion.
c. Les données d’interaction
Les données d’interaction englobent les interactions directes des utilisateurs avec l’entreprise, que ce soit par le biais du service client, des commentaires sur les réseaux sociaux, des enquêtes de satisfaction ou des e-mails.
Il s’agit notamment des données zéro-party, qui représentent les informations facultatives que le consommateur fournit volontairement à une entreprise, a contrario des first party data qui concernent les données directement collectées par les entreprises auprès de leurs audiences, clients et prospects.
Ces données sont essentielles pour évaluer l’engagement des clients, améliorer la réputation de la marque et identifier les problèmes potentiels pour les résoudre rapidement.
d. Les données de performance
Les données de performance mesurent les résultats des campagnes marketing et publicitaires. Elles fournissent des informations clés sur les taux de clics sur les annonces, le trafic, le taux de déperdition clic-visite les conversions, les revenus générés, etc.
Ce sont des outils de pilotage précieux afin de guider les prises de décision et activer les bons leviers commerciaux et marketing pour optimiser son retour sur investissement (ROI).
Grâce à l’analyse de ces données, vous êtes en mesure d’investir de manière plus efficace dans vos campagnes et atteindre vos objectifs de ROI fixés dans le cadre de votre stratégie digitale.
Important : Dans toutes démarches de collecte et de stockage de données, assurez-vous d’être en conformité avec la réglementation RGPD ou nPLD en vigueur selon le territoire dans lesquels vous évoluez. Pour être à jour sur les subtilités de ces régulations et en faire vos meilleurs alliés consultez notre article.
3.Comment recueillir et exploiter ces données ?
Préalablement à la mise en place une stratégie axée sur vos données, vous devrez en amont choisir vos futurs outils de suivi et d’analyse, mais aussi être en mesure de stocker vos données.
a. Outils de suivi et d’analyse
Pour recueillir efficacement les données, il est essentiel de mettre en place des outils de suivi et d’analyse à l’image de Google Analytics, Google Tag Manager, Matomo, Adobe Analytics ou des outils spécifiques aux réseaux sociaux.
Pour cela, mettez en place un plan de tracking pour collecter et analyser les données démographiques, comportementales et de performance de manière automatisée sur l’ensemble de votre écosystème digital.
Vous pourrez ainsi évaluer de manière précise et argumentée les pages, les contenus, le plan de navigation ou le funnel de vente à optimiser pour améliorer l’expérience utilisateur et favoriser la conversion.
b. Unification des données
Les données proviennent souvent de sources multiples, il s’avère donc indispensable de les intégrer dans une seule plateforme pour les stocker et obtenir une vue d’ensemble pour faciliter leur analyse.
L’unification de données peut être réalisée grâce à des outils dédiés ou par l’intermédiaire de solutions de CRM (Customer Relationship Management) spécifiques, adaptées à votre entreprise.
Afin de mettre en place et paramétrer les outils les mieux adaptés à votre entreprise pour tracker vos données, faîtes appel à une agence spécialisée dans l’analyse data.
c. Exploiter les données récoltées
Au-delà des grands principes, l'utilisation concrète du data analytics repose sur l’intégration de l’analyse dans les processus quotidiens. Voici trois leviers concrets pour tirer pleinement parti des données :
- Structurer votre pipeline de données : identifiez vos sources de données internes (CRM, ERP, site web) et externes (marché, réseaux sociaux) et assurez-vous qu’elles sont accessibles et fiables.
- Créer des rituels d’analyse : intégrez l’analyse dans vos routines business — par exemple via des dashboards mensuels de performance ou des revues d’équipe basées sur les indicateurs clés.
- Tester, itérer, optimiser : utilisez vos analyses pour expérimenter (A/B tests, nouvelles segmentations), mesurer les impacts réels, et ajuster vos actions en continu.
C’est en inscrivant l’analyse dans les cycles d’action et de réflexion que les entreprises peuvent réellement prendre des décisions stratégiques dites "data-driven", ou plus simplement orientées par la donnée.
4. Quelles sont les 4 types d’analyse de données ?
Lorsqu’il s’agit d’analyse de données, nous distinguons généralement quatre niveaux d’analyse : l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Chacun de ces niveaux offre des informations et des perspectives différentes pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées, avancer avec des certitudes plutôt que des intuitions pour optimiser leurs performances.
a. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive est le niveau le plus élémentaire de l’analyse de données. Elle consiste à décrire et à résumer les données de manière factuelle, claire et concise.
L’objectif principal de cette analyse est de donner un aperçu des événements passés et des tendances actuelles :
- Statistiques de base : calculs de moyenne, médiane, mode, écart-type, etc.
- Graphiques et tableaux : représentations visuelles des données, telles que les histogrammes, les diagrammes en barres, les camemberts, etc.
- Segmentations : divisions des données en groupes homogènes pour mieux comprendre les caractéristiques de chaque groupe.
b. L’analyse diagnostique
L’analyse diagnostique vise à comprendre pourquoi certains événements se sont produits en identifiant les facteurs ou les causes qui les ont influencés. Elle s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive pour approfondir la compréhension des données :
- Analyse de corrélation : identification des relations entre les différentes variables pour comprendre comment elles interagissent les unes avec les autres.
- Analyse de régression : évaluation de la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes pour expliquer les variations dans les données.
- Analyse de causalité : détermination des facteurs qui ont conduit à un événement spécifique.
c. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive consiste à utiliser des modèles statistiques et des algorithmes pour anticiper les comportements futurs des clients et les tendances du marché, en se basant sur les données passées et actuelles. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions anticipées, d’optimiser les campagnes et de cibler efficacement les clients potentiels :
- Modélisation prédictive : utilisation de modèles mathématiques pour prédire des résultats futurs, tels que la prédiction des ventes, des tendances du marché, etc.
- Analyse de séries temporelles : prévision des valeurs futures en se basant sur les variations historiques dans le temps.
- Analyse de clustering : regroupement de données similaires pour identifier les schémas et les tendances émergentes.
d. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive va au-delà de la prédiction en proposant des solutions et des recommandations pour atteindre des objectifs spécifiques. Elle aide les entreprises à choisir la meilleure approche à suivre en fonction des résultats des analyses précédentes :
- Optimisation : identification de la meilleure combinaison de variables pour atteindre un objectif défini, par exemple, l’optimisation des dépenses publicitaires pour maximiser les conversions.
- Scénarios et simulations : évaluation des résultats possibles en fonction de différentes stratégies pour prendre des décisions éclairées.
- Systèmes experts : utilisation de règles et d’algorithmes pour fournir des recommandations en temps réel.
Avec l’essor récent de l’intelligence artificielle, les analyses prédictives et prescriptives sont de plus en plus performantes et constituent un réel atout pour les entreprises qui s’appuient dessus.
En combinant ces quatre catégories d’analyse de données, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données.
Voici quelques exemples concrets de décisions data-driven guidées par ces différents types d’analyse de données :
- Pour une campagne marketing : l’analyse descriptive peut vous informer que les emails du mercredi performent mieux. Vous ajusterez donc la planification en fonction.
- Pour le taux de conversion : une analyse diagnostique va permettre de révèlr que les abandons de panier surviennent surtout mobile. Une refonte UX ciblée pourra être initiée pour résoudre ce problème et optimiser cet indicateur.
- Pour la prévision des ventes : l’analyse prédictive permettra d’anticiper la demande et d’avoir une meilleure gestion des stocks.
- Pour l’optimisation du pricing : les modèles d’analyse prescriptifs vont identifier pour vous le bon prix selon la saison, la demande et le profil client.
5. Les outils d’analyse de données
Analyse descriptive : Des outils de visualisation
Ces outils ont vocation à représenter les données sous forme de tableaux, graphiques et tableaux de bord interactifs. Pour de petites bases de données, Excel ou Google Sheet conviendront très bien. Pour des projets de plus grandes envergures, optez plutôt pour des outils comme Tableau et Datawrapper qui sont plus adaptés aux visualisations dynamiques et à la création de dashboards interactifs.
Analyse diagnostique : Des outils d’exploration
L’objectif est de comprendre pourquoi un événement s’est produit. SQL permet par exemple d’interroger les bases de données, pandas (librairie Python) permet de manipuler et transformer des jeux de données complexes, tandis que Power BI et Looker facilitent l’exploration visuelle des corrélations et tendances cachées.
Analyse prédictive : Des outils de modélisation
L’analyse prédictive comme son nom l’indique cherche à anticiper l’avenir grâce à des modèles statistiques et d’apprentissage automatique. Scikit-learn et XGBoost sont deux bibliothèques Python robustes pour l’entraînement de modèles de régression ou de classification. Prophet, développé par Facebook, est spécialisé dans la prévision de séries temporelles comme les ventes ou la fréquentation.
Analyse prescriptive : Des outils de recommandations
Ces outils sont conçus pour vous aiguiller sur les décisions à prendre. On utilise des moteurs de recommandation (comme ceux d’Amazon ou Netflix), des modèles d’optimisation mathématique pour la logistique ou le pricing, et des plateformes d’IA avancées comme Google Vertex AI pour automatiser les décisions à grande échelle.
6. Vers qui s’oriente l’analyse de données ?
A vrai dire, l’analyse de données concerne toute entreprise qui souhaite se développer et pérenniser sa croissance. Son usage va en revanche être différents en fonction des métiers et service de l’entreprise :
- Pour le pôle marketing, les données jouent un rôle prépondérant dans la segmentation des clients et l’optimisation des campagnes publicitaires. Elles vont en effet permettre l’analyse comportementale et nourrir les A/B testing.
- Pour le service Finance la data a plutôt vocation à anticiper et prédire les flux de trésoreries via des modèles de prévisions.
- Le Service Ressources Humaines va de son côté exploiter les données internes pour mieux comprendre les aléas de départs, établir des corrélations entre le taux de turnover et la satisfaction pour travailler sur la rétention des talents.
- Enfin la direction doit s’appuyer sur les données pour avancer avec des certitudes et piloter plus sereinement la stratégie d’entreprise, et ce que vous soyez une start-up ou un groupe multinational.
Conclusion
Le Data Analytics est un puissant levier pour vous aider à prendre des décisions étayées et pertinentes, prévoir les tendances futures, identifier les opportunités et les problèmes potentiels, dans l’objectif d’améliorer votre rentabilité et vos performances globales.
En recueillant et en exploitant les données démographiques, comportementales, d’interaction et de performance, vous élaborez des stratégies marketing sur mesure, améliorez l’expérience utilisateur, optimisez les campagnes publicitaires et obtenez un avantage concurrentiel significatif dans un environnement numérique de plus en plus compétitif.
En tant qu’agence de marketing digitale spécialisée en data, Eminence s’engage à vous soutenir pour optimiser votre retour sur investissement (ROI) et vos performances. Une équipe d’expert se tient prête à vous épauler, alors n’attendez plus et prenez contact avec nous !
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