L’analyse des données permet aux entreprises d’extraire des connaissances significatives pour prendre des décisions commerciales éclairées, identifier les habitudes des clients et suivre les tendances du marché. Ces informations permettent d’aligner les équipes marketing et vente et d’optimiser les stratégies commerciales. Les études montrent que les entreprises dont les équipes marketing et vente sont bien alignées enregistrent une croissance de leur chiffre d’affaires supérieure de 70 % à celle des autres entreprises.
L’analyse des données peut jouer un rôle central dans les efforts marketing pour accroître le chiffre d’affaires, car elle a un impact direct sur les résultats. Mais il n’est pas facile d’utiliser les données de manière pertinente. Les connaissances peuvent être enfouies dans une multitude de ressources provenant de nombreux systèmes, équipes et réseaux. En outre, le manque de temps, l’absence de données de qualité et des compétences analytiques insuffisantes peuvent conduire les entreprises à commettre des erreurs susceptibles d’avoir un impact négatif sur leurs revenus.
Examinons quelques erreurs courantes en matière d’analyse de données, ainsi que les meilleures pratiques pour améliorer votre stratégie en la matière.
1. Ne pas se fixer d’objectifs clairs
Les objectifs permettent de mesurer l’efficacité et le succès de toute stratégie d’entreprise. La définition d’objectifs spécifiques vous permet d’établir une feuille de route claire et d’améliorer votre capacité à utiliser les données de manière efficace et efficiente.
L’absence d’objectifs clairs peut compromettre votre progression. En fait, vous risquez de vous perdre dans un océan de données et d’avoir du mal à comprendre ce qui est important.
Pour surmonter cette difficulté, précisez ce que vous souhaitez obtenir grâce à vos efforts d’analyse des données. Veillez à ce que les objectifs soient mesurables et conformes à la stratégie globale de votre entreprise.
Prenons l’exemple d’une entreprise de SaaS qui souhaite analyser les données relatives à l’accueil des clients afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs et d’obtenir un taux d’adoption élevé.
Ici, ils peuvent se fixer des objectifs clairs, comme par exemple :
- Fixer des objectifs clés en identifiant les points problématiques et les domaines d’amélioration dans le processus d’accueil des clients.
- Collecter et analyser les bonnes données nécessaires pour mesurer le succès
- Utiliser les données pour identifier et traiter les goulets d’étranglement et les zones de friction.
Cela permet d’améliorer l’expérience de l’utilisateur et les performances globales de l’entreprise.
2. Utilisation de données non processées
Ce n’est pas la quantité de données qui détermine la précision des résultats, mais leur qualité.
Les données brutes contenant des incohérences et des erreurs peuvent avoir un impact négatif sur le processus analytique. Veillez donc à utiliser des données traitées, propres et exactes.
Voici quelques conseils pour nettoyer les données brutes :
- Utiliser un format standardisé. Cela permet de maintenir la cohérence des données et de les analyser avec précision.
- Supprimer les données redondantes. Cela vous permet de travailler sur les informations les plus pertinentes et de rationaliser l’analyse.
- Utiliser les bons outils. Utiliser des logiciels d’analyse de données avancés permettant de compiler, de nettoyer et d’organiser les données sur une customer data platform unifiée. Cela permet d’automatiser et de rationaliser l’ensemble du processus, garantissant ainsi une analyse des données sans erreur.
3. Donner la priorité aux mauvais indicateurs
Les indicateurs fournissent des mesures quantifiables permettant de suivre les performances de l’entreprise et de prendre des décisions éclairées. L’identification des bons indicateurs peut contribuer à l’optimisation des processus opérationnels et à une amélioration constante.
Par exemple, une entreprise qui cherche à augmenter son chiffre d’affaires devrait donner la priorité à des mesures telles que la valeur vie du client (Customer Lieftime Value CLV), le revenu mensuel récurrent (Monthly Recurring Revenue MRR) et le revenu moyen par utilisateur (Average Revenue per User ARPU), plutôt qu’à l’engagement dans les médias sociaux.
Bien que l’engagement dans les médias sociaux soit un indicateur crucial, il n’est pas impératif par rapport aux indicateurs vitaux partagés. Les mesures telles que CLV, MRR et ARPU sont directement liées aux objectifs de revenus et sont plus cruciales.
4. Ignorer les valeurs extrêmes
Les valeurs extrêmes sont des valeurs qui varient considérablement ou qui s’écartent des valeurs standard d’un ensemble de données. L’écart peut être soit extrêmement important, soit très faible.
Prenons l’exemple d’une entreprise qui souhaite analyser les habitudes d’achat de ses clients. Ils ont constaté que la plupart des clients achetaient des produits dans une fourchette spécifique de prix ou de volume, mais que quelques clients effectuaient des achats exceptionnellement importants ou modestes. Ces valeurs extrêmes peuvent correspondre à des clients de grande valeur ou à des fraudes, et doivent être examinées de manière plus approfondie.
Conseil de pro : Créez des visualisations de données pour observer les valeurs extrêmes d’un vaste flux de données sous forme de diagrammes, de cartes et de graphiques. Vous pouvez également utiliser des tests statistiques et des techniques comme l’intervalle interquartile (IQR) ou le score Z pour détecter les valeurs extrêmes.
5. Visualisation et présentation médiocres des données
Plusieurs entreprises utilisent des outils de visualisation de données qui ne peuvent pas présenter les données dans un format facile à comprendre. En conséquence, les parties prenantes risquent de ne pas pouvoir exploiter les informations, quelle que soit leur exactitude.
La leçon à en tirer ? La visualisation des données ne suffit pas ; vous devez vous assurer qu’elles sont faciles à assimiler et qu’elles sont traitées rapidement.
Voici quelques conseils essentiels pour choisir les meilleurs outils de visualisation de données.
- Évaluer les caractéristiques principales. S’assurer que l’outil offre des possibilités de personnalisation en fonction du type d’ensembles de données. Il doit être convivial.
- Vérifier les options de visualisation. L’outil doit offrir de multiples options de visualisation, notamment des graphiques, des diagrammes, des cartes et d’autres éléments interactifs. Il est ainsi plus facile pour les parties prenantes d’obtenir des informations.
- Évaluer les capacités d’intégration. L’outil doit s’intégrer de manière transparente à vos systèmes, sources de données et flux de travail existants. Cela vous permet d’effectuer des analyses de données de manière efficace.
Conseil de pro : Déployez un outil d’analyse de données avancé doté de capacités prédictives. Le logiciel vous permet de visualiser des modèles de données complexes dans des formats interactifs, de vous aider à évaluer les tendances du secteur et de prévoir le taux de réussite de vos décisions.
La puissance de l’analyse des données
L’analyse des données permet aux entreprises d’analyser les informations essentielles d usecteur et les insights clients afin de prendre des décisions éclairées.
En comprenant les défis communs et en mettant en œuvre les meilleures pratiques d’analyse des données, vous pouvez améliorer l’efficacité de vos efforts en matière de données. Cela peut conduire à une prise de décision éclairée et à des résultats positifs pour l’entreprise.
Adoptez donc ces conseils pour éviter les erreurs d’analyse de données et faire passer votre entreprise à la vitesse supérieure !
