Vous roulez les yeux quand vous voyez qu’on vous a confié la tâche » d’analyser des données » ou » de créer un rapport » ?
Les recherches ont montré que l’analyse des données n’est pas naturelle pour la plupart des gens.
Créer des campagnes marketing géniales ? Génial.
Mais lorsqu’il s’agit d’analyser si cette campagne a été un succès, c’est là que la plupart des entreprises échouent.
Nous voulions aider à résoudre ce problème – surtout lorsque les entreprises axées sur les données sont trois fois plus susceptibles de signaler des améliorations significatives dans la prise de décision.
Alors, comment surmonter la peur (ou la difficulté) d’analyser les données ?
Dans ce guide, nous partagerons les résultats de notre enquête qui nous aide à comprendre à quel point l’analyse de données est difficile à maîtriser, ainsi que 14 techniques d’analyse de données expertes pour vous aider à démarrer.
Pourquoi est-ce si difficile d’analyser des données ?
Les mots » analyser des données » peuvent donner des frissons à n’importe quel marketeur. Vous êtes une personne créative qui travaille à écrire des textes accrocheurs et à monter des campagnes intelligentes… Pas à creuser dans un tas de chiffres, n’est-ce pas ?
Nous avons voulu savoir pourquoi les marketeurs ont du mal à analyser les données.
Les résultats de notre enquête pourraient être la réponse. Bien que la majorité des entreprises interrogées disent avoir plusieurs employés :
Près de la moitié n’emploient pas d’analyste de données à temps plein. Les entreprises qui emploient plusieurs analystes de données font partie de la minorité :
… Cela signifie que les membres réguliers de votre équipe doivent combler les lacunes. Ces personnes ne sont peut-être pas des experts en données, ce qui fait que l’analyse semble être une tâche délicate. (Ou, une que le personnel tente de transmettre.)
Mais ce n’est pas seulement un manque de compétences qui rend l’analyse des données si difficile. Jenny Rankin, de Mensa, explique : « J’ai mené une étude quantitative à laquelle ont participé 211 adultes ayant fait des études supérieures et j’ai constaté que leur précision lors de l’interprétation des données n’était en moyenne que de 11 %, et que ceux qui interprétaient mal les données n’étaient généralement pas conscients qu’ils le faisaient. »
« Cela correspond à des études similaires qui constatent que l’utilisation des données est plus difficile que la plupart des gens ne le réalisent. »
14 conseils d’analyse de données des experts
Êtes-vous prêt à surmonter la soi-disant « paralysie de l’analyse » et à commencer à comprendre les chiffres qui remplissent vos feuilles de calcul ?
Nous allons partager les meilleurs conseils de nos experts pour analyser les données, tels que :
- Nettoyer vos données
- Viser à répondre à une question
- Créer des descriptions de données de base
- Vérifier que le contexte est correct
- Mettre en commun des données provenant de diverses sources
- Réduire vos principales métriques
- …mais en les comparant avec d’autres indicateurs clés de performance
- Recherche de données qui vont à l’encontre de votre hypothèse
- Investigation des anomalies
- Catégorisation des données qualitatives
- Visualisation de vos données
- Codage en couleur des tendances et des modèles
- .codage des tendances et des modèles
- Utiliser l’analyse de cohorte
- Faire usage des outils d’analyse de données
Débutez avec des données propres
Avant de vous plonger dans les chiffres, Eve Lyons-Berg, de Data Leaders Brief, pense qu’il faut » s’assurer que l’on travaille avec de bonnes données, propres et approfondies ! »
« L’analyse des données repose sur l’hypothèse fondamentale que les données que vous analysez sont dignes de confiance. Si vous étudiez des données non fiables, ou des données insignifiantes (c’est-à-dire trop petites), ou même simplement des données incohérentes (c’est-à-dire une métrique qui est habituellement mesurée quotidiennement, mais avec des écarts de plusieurs semaines à des intervalles aléatoires), vos résultats ne seront pas fiables. »
Omar Fonseca de Medicare Plan Finder explique comment nettoyer vos données : « Tout d’abord, vous voulez dé-dupliquer vos données pour vous assurer que vous supprimez les doublons si c’est quelque chose qui causera des problèmes dans votre ensemble de données. »
« Vous voulez également supprimer les champs (ou les colonnes) inutiles, que vous pouvez supprimer manuellement après avoir enregistré votre ensemble de données comme un ensemble distinct. »
Fonesca conseille également de « s’assurer que vous intitulez et formatez tous vos champs (ou cellules) correctement. De cette façon, lorsque vous êtes plongé dans les données jusqu’aux genoux, vous êtes en mesure de passer au crible la granularité des données à la recherche d’informations précieuses et d’aperçus à la fois des opportunités et des menaces que vous auriez pu manquer autrement ! »
Viser à répondre à une question
B King Digital’s Branko Kral pense « qu’il est très facile de se perdre dans les outils d’analyse, tels que Google Analytics, si vous les ouvrez sans une question spécifique en tête. Il est souhaitable de creuser et d’explorer de nouveaux rapports ou des modifications de rapports, mais il faut revenir sans cesse à la motivation principale de l’analyse. La question vous permettra de rester concentré. »
L’équipe de Kral a mis cela en action lorsqu’elle a connu une baisse du trafic organique : « La question principale était : qu’est-ce qui a provoqué cette baisse et que pouvons-nous faire pour faire remonter le trafic ? »
« Il y avait quelques nuances dans les données, mais dans l’ensemble, nous avons découvert que le trafic organique était affecté à l’échelle du site, ainsi que sans que nous ayons apporté de changements majeurs aux qualités de référencement du site pendant au moins quelques semaines avant la baisse. Cela nous a donné la confiance nécessaire pour affirmer que la cause de la baisse était externe. »
« Nous avons fait des recherches sur l’actualité du référencement et avons appris que la mise à jour de l’algorithme de début juin favorise les grands éditeurs. Nous avons également remarqué le facteur externe des featured snippets qui poussent les résultats de la page 1 plus bas », ajoute Kral.
Louis Watton, de Shiply, est d’accord : « Il est facile d’avoir une paralysie de l’analyse lorsqu’on regarde de grands ensembles de données, donc avoir des objectifs clairs en partant peut aider à concentrer vos efforts pour obtenir rapidement les réponses dont vous avez réellement besoin. »
Comme Lizzie Dunn de Fundera, qui ajoute : « Un conseil important pour l’analyse et l’utilisation des données est de savoir si votre entreprise peut ou non justifier une analyse de rentabilité en premier lieu. »
« Se poser la question : « pourquoi ces données sont-elles collectées et à quoi peuvent-elles nous servir ? » est une question importante, mais une question encore plus importante à poser est : « ces données créent-elles de la valeur pour les clients et l’entreprise ? ». »
« En répondant à ces questions, vous êtes plus susceptible de pouvoir déterminer quelles données sont les plus importantes à examiner, et quelles données peuvent être directement associées à la création de valeur pour le client ou à la monétisation pour l’entreprise », écrit Dunn.
En résumé, Tony Mastri de Search Engine Coach dit : « Il est rare qu’un ensemble de données lève simplement la main et vous dise les connaissances qu’il détient. Lorsque vous commencez votre analyse par une question, vous pouvez rapidement déterminer quelles métriques et dimensions sont nécessaires pour distiller une réponse. »
Créer des descriptions de base pour vos données
Vous vous sentez dépassé par les chiffres avec lesquels vous travaillez ?
Ryan Underwood, de Your Parking Space, a une solution de contournement pratique : « Beaucoup de gens essaient de se faire une idée des ensembles de données complexes avant de lire et de comprendre les descriptions de données plus basiques. »
« Ces descriptions offrent un contexte simplifié des tendances de données qu’il est utile de comprendre avant d’analyser les données brutes. Si vous sautez ces descriptions, vous risquez de glaner plus de frustration et de confusion que de perspicacité. »
Vérifier que le contexte est correct
Plus tôt, nous avons mentionné comment le nettoyage de vos données est la première étape de l’analyse des données. Sans données précises, vous ne pouvez pas obtenir d’analyse précise.
Pour cette raison, Krzysztof Surowiecki, de Hexe Data, pense qu’il est important « de vérifier deux fois les données avec lesquelles vous travaillez. C’est une erreur courante que nous rencontrons souvent. Par conséquent, assurez-vous que les données que vous voulez préparer pour une enquête plus approfondie sont correctes. »
Robin Abrams, de Trade Finance Global, explique : « Un exemple serait lorsque vous examinez les données d’un site web sur deux ans. Il est important de réaliser que, pendant cette période, la quantité de trafic et/ou la structure/le nombre de pages, les produits et les concurrents peuvent avoir tellement changé que les deux années ne sont plus comparables. »
L’équipe de Surowiecki a mis cela en pratique lorsqu’elle a « mené une analyse approfondie pour l’un des principaux e-commerce de mode. Ils ont signalé qu’ils avaient beaucoup de trafic, que les utilisateurs regardaient les vêtements, les ajoutaient au panier mais qu’ils ne faisaient pas d’achats (convertissaient). »
« Notre client était perplexe et soupçonnait une erreur et la raison derrière celle-ci dans leur service. Nous y avons cherché des raisons, fait des recherches sur le service, examiné de plus près les données. Et nos recherches ont montré qu’en fait le service va bien, tout y fonctionne correctement. »
« Cependant, nos recherches ont montré que les utilisateurs traitent le service comme une cabine d’essayage. Ils essaient de nouveaux vêtements, les ajoutent au panier, mais ils ne les achètent réellement que les jours de paie. C’est juste un chemin plus long des utilisateurs qui mène à la décision d’achat le dernier ou le 10e jour du mois, lorsqu’ils reçoivent leur salaire. »
« Je pense que ce cas est intéressant parce qu’il montre que le service de commerce électronique fonctionne, mais les comportements des utilisateurs sont juste différents de ceux que les clients soupçonnaient, donc ils n’ont pas fait de recherches approfondies sur le public en premier lieu », résume Surowiecki.
André McLoughlin, de Colibri Digital Marketing, est d’accord et recommande de « toujours placer vos données dans leur contexte approprié. Sans une compréhension des conditions, des repères, des tendances ou des détails plus larges, alors vos données ne seront pas utiles et les conclusions que vous tirerez ne seront pas fiables. »
« Essayez de traiter les informations brutes comme un simple nœud dans un filet aussi large que possible. L’analyse sera plus complète et vos conclusions seront infiniment plus exploitables », ajoute McLoughlin.
Pool de données provenant de diverses sources
« Le meilleur conseil que je donne à nos clients est d’arrêter de regarder les données en silos et de travailler avec un outil d’agrégation/de visualisation des données », écrit Giselle Bardwell, de Kiwi Creative.
« Tirez parti d’une plateforme, comme Databox, pour combiner plusieurs sources et métriques afin de raconter une histoire complète sur la façon dont le marketing et les ventes sont performants (ou pas !). En rassemblant toutes les données, il est plus facile de trouver des corrélations, des similitudes et des domaines à améliorer. »
Bardwell poursuit : « Nous avons récemment examiné l’engagement global sur notre blog en termes de page de destination initiale, d’interactions avec les différents appels à l’action (CTA) de la page, et du parcours de l’utilisateur sur le site Web après avoir lu un article. »
« En regardant la différence entre l’interaction des utilisateurs sur le blog par rapport aux pages spécifiques aux ventes, nous avons pu réviser notre stratégie de contenu pour inclure des CTA plus pertinents afin de stimuler la croissance des prospects. »
C’est une tactique d’analyse des données également utilisée par Simon Rodgers de WebSitePulse : « J’ai superposé les fichiers journaux du serveur avec la carte du site XML et j’ai découvert que le robot Google ne visitait pas certaines des URL. Il s’est avéré qu’elles avaient une balise méta nofollow par erreur. »
Kyle Kozie, de LSEO, explique comment ils ont procédé récemment lorsqu’ils ont analysé « les classements des mots-clés et le trafic entrant dans ces pages. Nous venions juste de réorganiser et de remanier notre site Web. »
« D’un point de vue holistique basé sur le trafic et les classements, tout semblait parfait, mais ce n’était pas exactement vrai. »
« Ce que nous avons remarqué en creusant dans les données Google Analytics, c’est que nous manquions d’énormes opportunités en n’ayant pas tout le contenu correct sur notre site pour cibler les termes que nous devrions poursuivre en fonction de tous nos services. Nous l’avons remarqué en analysant spécifiquement les données des pages de destination et le trafic arrivant sur ces pages. »
« Nous avons ensuite recoupé cela avec les données de mots-clés de SEMrush pour remarquer que nous n’étions pas assez spécifiques dans notre contenu », ajoute Kozie.
Comme le résume Jason Parks Parks de The Media Captain : « N’ayez pas peur de dépenser de l’argent pour un excellent logiciel. Il peut faire gagner beaucoup de temps à votre équipe et profiter à votre entreprise ou à celle de vos clients. »
*Note de la rédaction : Quel que soit l’outil d’analyse de données avec lequel vous travaillez, vous êtes en mesure de regrouper les données de vos rapports à l’aide de modèles Databox. Nous disposons de tableaux de bord personnalisables pour Google Analytics, SEMRush et HubSpot Marketing (illustrés ci-dessous) que vous pouvez commencer à utiliser instantanément :
Nichez jusqu’à vos mesures les plus pertinentes
« La collecte de données n’est que la première étape d’une stratégie axée sur les données ; le véritable travail consiste à trier les données pour décider de ce qu’il faut inclure et de ce qu’il faut négliger ou priver de priorité « , explique Sam Underwood, de Futurety.
« Il est vraiment facile de se perdre dans des téraoctets de données alors qu’une ou deux de ces colonnes suffiraient à vous raconter l’histoire principale dont vous avez besoin pour effectuer un changement commercial. »
Mais comme pour commencer par une question, Harris Schachter d’OptimizePrime pense qu’il faut » commencer par la finalité » en posant des questions comme : » D’où proviennent vos revenus ? De quels canaux, et de quels types de clients ? Commencez par là et travaillez à rebours pour obtenir les mesures significatives qui vous y mèneront. »
Schachter ajoute : « C’est normal pour un financier, mais en tant que marketeurs, notre réglage par défaut est de commencer par le haut avec des métriques de vanité comme les classements SEO, les pages vues uniques ou, pire que tout, le nombre de partages/like/follow. Votre entreprise ne maintient pas les lumières allumées avec ces métriques, alors concentrez-vous sur ce qui le fait, et vous serez surpris des aperçus que vous pouvez trouver. »
…Mais comparez plusieurs autres KPI
Ward van Gasteren de Tools with Ward recommande de « segmenter sur la base de diverses métriques pertinentes une seule métrique ne vous donnera pas d’insights, mais plusieurs métriques combinées peuvent donner une multitude d’insights. »
« Par exemple, vous pouvez segmenter le nombre de formulaires d’envoi en fonction du pays d’origine, du canal d’acquisition ou de l’appareil de l’utilisateur. Y a-t-il quelque chose quelque part qui n’est pas ‘normal’ ? Par exemple, un canal spécifique qui est à la traîne par rapport au mois dernier et aux autres canaux. »
van Gasteren poursuit : « Peut-être avez-vous modifié la publicité sur ce canal et il se trouve que cela a provoqué une inadéquation avec le formulaire d’inscription ou que ces personnes n’ont pas l’impression que le formulaire leur est destiné. »
« Si vous êtes nouveau dans une entreprise, vous pouvez toujours demander à un collègue plus expérimenté de regarder avec vous les données. Peut-être remarqueront-ils immédiatement qu’un des canaux les plus importants est à la traîne ou qu’il manque quelque chose », ajoute M. van Gasteren.
Mais quelles métriques choisir pour les surveiller ? Selon Romy Fuchs, BEE Inbound AG répond à cette question : « Quels sont les chiffres clés critiques et pertinents pour notre croissance ? »
« A partir de là, nous développons un concept d’analyse et compilons les tableaux de bord en direct nécessaires avec Databox. Nous ne nous contentons pas de mesurer, mais nous recherchons également un potentiel d’optimisation. Les mesures présentant de bonnes performances sont renforcées, celles qui échouent sont abandonnées.
» Selon notre expérience, il vaut la peine de commencer une campagne à petite échelle, puis de la mesurer et de l’optimiser avant de l’étendre. «
Recherchez les données qui vont à l’encontre de votre hypothèse
Qu’importe la question de départ, vous aurez une idée des tendances que vous espérez tirer des données.
(Par exemple : Si vous vous demandez « pourquoi le trafic sur Facebook a-t-il augmenté le mois dernier ? », vous pourriez vous attendre à ce que la réponse provienne de l’augmentation de vos dépenses publicitaires.)
Alex Birkett, de HubSpot, recommande qu' »au lieu de chercher des données pour soutenir une hypothèse précédente, essayez de chercher des contrefactuels ou des éléments de données qui rejettent votre hypothèse. »
« Nous sommes tous blindés de suffisamment de biais cognitifs pour diriger le navire dans une direction totalement désastreuse, donc pour combattre le biais de confirmation, nous devons consciemment chercher des explications alternatives. »
Investissez vos anomalies
Lorsque vous recherchez des données qui rejettent votre question initiale, vous pourriez repérer des différences inhabituelles.
Ce sont des anomalies – quelque chose que vous devriez étudier, selon Lauren Pope de G2 : « Écouter les données est important, mais ce n’est pas infaillible. Si les données vous disent soudainement quelque chose de TRÈS différent de ce qu’elles faisaient il y a juste une semaine, prenez le temps de voir si tout fonctionne comme il se doit. »
« Il y a une chance qu’un module ait été désactivé, qu’un code UTM ait été corrompu, ou que quelque chose d’autre ait mal tourné. Ne suivez pas aveuglément les données, faites confiance à votre instinct », ajoute Pope.
C’est une tactique également utilisée par l’équipe de Web Canopy Studio , comme l’explique Kenny Lange : « Je trouve qu’il est plus utile de creuser les anomalies – même si elles sont petites. Il est facile de rationaliser le changement dans les modèles et de supposer que ce que vous voyez n’est pas statistiquement significatif. »
« En plus de forer dans les anomalies, demandez toujours « pourquoi ? ». Je sais que le haut et la droite, c’est bien, mais si vous ne comprenez jamais quels sont les leviers qui contrôlent votre croissance, vous serez incapable de les réparer lorsqu’ils se briseront. »
Catégoriser les données qualitatives
La majorité des conseils d’analyse de données que nous avons abordés jusqu’à présent concernent les données quantitatives (c’est-à-dire les données sous forme numérique.)
Mais comment analyser les données qualitatives – comme les caractères, les symboles ou les mots – que vous recueillez par le biais de canaux tels que les enquêtes ?
« Souvent, les gens sont nerveux quant à la façon d’analyser les réponses aux enquêtes où les gens remplissent leurs réponses au lieu de faire des choix multiples », écrit Marie Prokopets de FYI.
Pourtant, Prokopets a un processus simple, étape par étape, pour analyser ce type de données : « Commencez par lire toutes les réponses. Ensuite, classez chacune des réponses en catégories (ce n’est pas grave si chaque réponse entre dans plusieurs catégories), et faites le décompte pour voir quelles sont les catégories les plus importantes. »
« Choisissez les meilleures citations qui illustrent les résultats de chaque catégorie et organisez-les dans votre analyse. »
Visualisez vos données
« Visualisez vos données autant que possible », ajoute Will King d’Eastside Co. « Il est difficile de remarquer les tendances émergentes en regardant une feuille de calcul remplie de chiffres. Mais dès que ces données sont représentées dans un format visuel, ces insights deviennent plus faciles à trouver. »
Tom Feltham, de Software Path, est d’accord : « L’une des meilleures solutions consiste à utiliser des systèmes de visualisation ou de reporting collaboratifs. »
« Idéalement, ces systèmes devraient vous permettre de partager des rapports ou de créer des tableaux de bord pour une communication simple des résultats et de documenter l’analyse pour permettre la découverte ou la référence à une date ultérieure. »
*Note de la rédaction : Avec les modèles personnalisables de Databox, vous pouvez facilement visualiser (et partager) vos mesures les plus importantes avec votre équipe. Il suffit de connecter votre outil d’analyse de données, de choisir vos données les plus pertinentes et de partager le lien avec vos collègues :
Code couleur de vos données
« J’adore exporter mes données à partir de toutes les différentes ressources, puis les coder par couleur », écrit Anne-Marie Hays de BestCompany. « Il est tellement plus facile pour moi, en tant qu’apprenante visuelle, de donner du sens à des données qui sont codées et échelonnées par couleur. »
« Régulièrement, je fais des recherches de mots-clés, avec des données provenant de plusieurs sources. Je les importe toutes dans la même feuille de calcul, puis je mets mes données à l’échelle en couleur. Il est tellement plus facile de voir où se trouvent mes opportunités. »
Utiliser l’analyse de cohorte
« Mon meilleur conseil pour analyser les données est de s’assurer d’utiliser des cohortes, et de comparer différentes stratégies marketing en utilisant des stratégies de temps et de qualification comparables », déclare Casey Hill de Bonjoro.
L’analyse de cohorte est une méthode généralement utilisée dans Google Analytics pour regrouper les données présentant des tendances similaires afin de faciliter l’interprétation de ce que les données montrent.
Hill poursuit : « Par exemple, un problème clé que je vois dans l’analyse des données avec beaucoup d’entreprises est qu’elles voient une croissance de 15% des clics et qu’elles l’attribuent à une nouvelle campagne ou initiative qu’elles ont menée. En réalité, cette croissance pourrait avoir été le miroir de leur courbe de croissance naturelle, compte tenu des autres moteurs de l’entreprise (organique, recommandation, etc.) »
« Un exemple de cette analyse de cohorte peut être vu en examinant les chiffres de désabonnement, où nous avons jeté un regard comparatif sur l’utilisation des Bonjoro (messages vidéo personnalisés) vs. L’email standard pour faire passer les gens à travers les périodes d’essai. »
« Nous avons pris une bande de données de 3 mois en utilisant ces deux méthodologies différentes pour les suivis pendant les périodes d’essai et avons gardé toutes les autres variables constantes. Cela nous a permis de nous sentir en confiance pour décider que les Bonjoro étaient efficaces pour augmenter les taux de conversion « , ajoute Hill.
Utiliser des outils d’analyse de données
Main levée si vous utilisez actuellement un tableur pour gérer vos données.
(Allez-y, j’attends.)
Je parie que vous avez levé la main. Pourquoi ? Parce que presque toutes les entreprises interrogées ont déclaré que c’est l’outil qu’elles utilisent pour l’analyse des données :
Cependant, ces experts recommandent de faire passer vos feuilles de calcul au niveau supérieur, comme le note Fiona Kay du Nigel Wright Group : « Utilisez des outils d’analyse abordables lorsque cela est possible. »
« J’analyse constamment nos classements de recherche organique à l’aide d’Ahrefs. J’utilise le rank tracker pour garder un œil sur tout mouvement dans nos classements et je l’utilise également ainsi que l’explorateur de mots-clés pour identifier de nouvelles opportunités pour les mots-clés que nous devrions cibler, à la fois dans le contenu existant et dans le nouveau contenu. »
Romina Buchle deStorylead dit également qu’ils « analysent régulièrement nos activités de marketing et de vente pour notre propre entreprise (ainsi que pour nos clients) dans l’outil HubSpot. Les métriques de base sont le nombre de sessions, le taux de sessions à contacts, le nombre de nouveaux contacts, de nouveaux prospects qualifiés (MQLs/SQLs), de nouvelles affaires ajoutées et d’affaires conclues. »
Ben Lund, de DIY Digital Strategy, « s’assure que Google Analytics est configuré pour suivre tous les événements de valeur. Cela inclut les commandes, les leads et même les appels (via la plateforme CallRail). »
« Une fois que vous avez configuré ces objectifs dans Google Analytics, vous pouvez voir quelles sources de trafic sont les plus rentables pour votre entreprise, et pousser ces canaux de manière appropriée. »
Lund dit aussi : « Au quotidien, je regarde comment nos Google Ads génèrent du trafic qualifié via Google Analytics. Il s’agit d’examiner la durée de la session, le taux de rebond, les pages visitées et les objectifs atteints sur le site (prospects, commandes ou appels). »
« J’examine ces données pour ensuite optimiser nos campagnes Google Ads afin de pousser sur les campagnes les plus performantes et de tirer sur les moins performantes. »
À quelle fréquence dois-je analyser mes données ?
Maintenant que vous comprenez comment analyser vos données, il convient d’aborder le temps que vous devriez réserver à cette tâche dans votre routine de travail.
Notre enquête a révélé que les entreprises comptant plus d’employés ont tendance à effectuer une analyse approfondie des données plusieurs fois par semaine – par rapport aux entreprises comptant de 1 à 5 employés, qui ne se plongent dans leurs données que plusieurs fois par mois :
La mauvaise nouvelle ? Il n’y a pas de » bonne » réponse ici. Tant que vous analysez les données assez fréquemment pour attraper (ou prévenir) les problèmes à l’avenir, vous êtes sur les bonnes lignes.
Pensées finales
Comme vous pouvez le voir, l’analyse des données ne devrait pas être deux mots qui vous font friser les orteils, comme le résume Lauren Pope de G2 : « Les données ne peuvent rien nous dire si nous ne prenons pas le temps d’analyser. »
Diguer vos rapports est un excellent moyen de trouver des tendances qui pourraient vous aider (ou vos clients) à vous améliorer – ce qui en fait un petit investissement en temps pour les avantages que vous obtiendrez en retour.