Les 4 types d’analyse de données du Data Analytics

Dans la sphère numérique, les données sont devenues un enjeu majeur tant au niveau commercial que financier. Dès lors, les collecter, les stocker et les analyser devient un facteur clé de succès pour générer de la croissance pour toute entreprise sur son marché.

Le Data Analytics, ou l’analyse de données, est une pratique essentielle permettant de connaître son audience, l’activer et générer des ventes ou la fidéliser sur du long terme dans un marché fortement concurrentiel.

Dans cet article, nous explorerons ce qu’est le Data Analytics, en mettant l’accent sur les différentes typologies de données à collecter en vue de leur exploitation. Enfin, nous étudierons les quatre variétés d’analyse que vous pouvez effectuer, afin d’obtenir des insights indispensables pour votre entreprise.

1. Qu’est-ce que le Data Analytics ?

Le Data Analytics, ou l’analyse de données, est un processus de collecte, de traitement et d’interprétation de données pour en extraire des conclusions significatives et utiles. Pour extraire des informations exploitables à partir d’ensembles de données volumineux et variés, il s’appuie sur :

• une combinaison de techniques statistiques,
• de modèles mathématiques
• et d’outils informatiques.

Les données recueillies proviennent de différentes sources, notamment les sites web, les réseaux sociaux, les applications mobiles, les campagnes publicitaires, les ventes, et bien d’autres.

Pour aller plus loin, consulter notre article sur le Big Data et Smart Data.

2. Quelles données peut-on collecter avec le Data Analytics ?

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, le statut marital, 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 détecter 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 le trafic, les conversions, les taux de clics, les taux de rebond, 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.

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 les stocker.

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.

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. Intégration 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’intégration 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.

4. Quelles sont les 4 types d’analyse de données ?

Lorsqu’il s’agit de Data Analytics, 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 et à 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 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.

En combinant ces quatre niveaux d’analyse, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données.

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 communication digitale spécialisée en data, Eminence vise à optimiser le retour sur investissement (ROI) et les performances de ses clients.