Dans notre époque riche en données, comprendre comment analyser et extraire un véritable sens des informations numériques disponibles pour notre entreprise est l’un des principaux moteurs de la réussite.
Malgré le volume colossal de données que nous créons chaque jour, à peine 0,5 % est réellement analysé et utilisé pour la découverte, l’amélioration et l’intelligence des données. Bien que cela puisse sembler peu, compte tenu de la quantité d’informations numériques que nous avons au bout des doigts, un demi pour cent représente tout de même une énorme quantité de données.
Avec autant de données et si peu de temps, savoir comment collecter, curer, organiser et donner du sens à toutes ces informations potentiellement bénéfiques pour les entreprises peut être un champ de mines – mais l’analyse de données en ligne est la solution.
Pour vous aider à comprendre le potentiel de l’analyse, sa signification et la façon dont vous pouvez l’utiliser pour améliorer vos pratiques commerciales, nous répondrons à une foule de questions analytiques importantes. Non seulement nous explorerons les méthodes et techniques d’analyse des données, mais nous nous pencherons également sur différents types d’analyse des données tout en démontrant comment effectuer des analyses dans le monde réel avec un plan directeur en 15 étapes pour réussir.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données est un processus qui repose sur des méthodes et des techniques permettant de prendre des données brutes, d’extraire des informations pertinentes pour les objectifs principaux de l’entreprise et d’approfondir ces informations pour transformer les métriques, les faits et les chiffres en initiatives d’amélioration.
Il existe diverses méthodes d’analyse des données, largement basées sur deux domaines essentiels : les méthodes d’analyse des données quantitatives et les méthodes d’analyse des données en recherche qualitative.
Pour expliquer les principales différences entre les données qualitatives et quantitatives, voici une vidéo pour votre plaisir de visionner:
Avoir une meilleure compréhension des différentes techniques d’analyse des données, et des méthodes dans la recherche quantitative ainsi que des aperçus qualitatifs, donnera à vos efforts d’analyse de l’information une direction plus clairement définie, il vaut donc la peine de prendre le temps de permettre à cette connaissance particulière de couler. En outre, vous serez en mesure de créer un rapport analytique complet qui fera monter en flèche vos processus d’analyse.
Comment analyser les données : Tirez parti des 15 meilleures méthodes d’analyse des données & Techniques
Maintenant que nous avons répondu à la question » qu’est-ce que l’analyse de données ? « , considéré les différents types de méthodes d’analyse, il est temps de creuser plus profondément dans la façon de faire l’analyse de données en travaillant à travers ces 15 éléments essentiels.
Collaborer vos besoins
Avant de commencer à analyser vos données ou d’approfondir les techniques d’analyse, il est crucial de s’asseoir en collaboration avec toutes les parties prenantes clés de votre organisation, de décider de votre campagne principale ou de vos objectifs stratégiques, et d’acquérir une compréhension fondamentale des types d’insights qui bénéficieront le mieux à vos progrès ou vous fourniront le niveau de vision dont vous avez besoin pour faire évoluer votre organisation.
Établissez vos questions
Une fois que vous avez défini vos objectifs principaux, vous devez envisager les questions auxquelles il faudra répondre pour vous aider à réaliser votre mission. C’est l’une des techniques d’analyse de données les plus importantes, car elle façonnera les fondements mêmes de votre réussite.
Pour vous aider à poser les bonnes questions et vous assurer que vos données travaillent pour vous, vous devez poser les bonnes questions d’analyse de données.
Récoltez vos données
Après avoir donné une véritable direction à votre méthodologie d’analyse des données et su quelles questions il faut répondre pour extraire une valeur optimale des informations dont dispose votre organisation, vous devez décider de vos sources de données les plus précieuses et commencer à collecter vos insights – la plus fondamentale de toutes les techniques d’analyse des données.
Définissez vos indicateurs de performance clés
Une fois que vous avez défini vos sources de données, commencé à rassembler les données brutes que vous considérez comme offrant une valeur potentielle et établi des questions précises auxquelles vous souhaitez que vos insights répondent, vous devez définir une foule d’indicateurs de performance clés (KPI) qui vous aideront à suivre, mesurer et façonner vos progrès dans un certain nombre de domaines clés.
Les KPI sont essentiels aux deux méthodes d’analyse en recherche qualitative et quantitative. C’est l’une des principales méthodes d’analyse des données que vous ne devez certainement pas négliger.
Pour vous aider à définir les meilleurs indicateurs clés de performance possibles pour vos initiatives et activités, explorez notre collection d’exemples d’indicateurs clés de performance.
Supprimez les données inutiles
Ayant doté vos techniques et méthodes d’analyse de données d’un véritable objectif et défini votre mission, vous devriez explorer les données brutes que vous avez recueillies de toutes les sources et utiliser vos ICP comme référence pour hacher toute information que vous jugez inutile.
Trier la graisse informationnelle est l’une des méthodes les plus cruciales de l’analyse des données, car elle vous permettra de concentrer vos efforts d’analyse et d’extraire chaque goutte de valeur des informations » maigres » restantes.
Toutes les statistiques, tous les faits, tous les chiffres ou toutes les mesures qui ne s’alignent pas sur vos objectifs commerciaux ou ne correspondent pas à vos stratégies de gestion des indicateurs clés de performance doivent être éliminés de l’équation.
Réaliser une analyse statistique
L’un des types d’analyse les plus centraux est la statistique.
Ce type de méthode d’analyse se concentre sur des aspects tels que le cluster, la cohorte, la régression, le facteur et les réseaux neuronaux et donnera finalement à votre méthodologie d’analyse des données une direction plus logique.
Voici un glossaire rapide de ces termes d’analyse statistique essentiels pour votre référence:
- Cluster : Action de regrouper un ensemble d’éléments de manière à ce que lesdits éléments soient plus similaires (dans un sens particulier) les uns aux autres qu’à ceux des autres groupes – d’où le terme » cluster « . Cette approche est utilisée pour fournir un contexte supplémentaire à une tendance ou à un ensemble de données.
- Cohorte : Un sous-ensemble de l’analyse comportementale qui prend des aperçus d’un ensemble de données donné (par exemple, une application web ou un CMS) et au lieu de tout regarder comme une unité plus large, chaque élément est décomposé en groupes connexes. En utilisant cette méthodologie d’analyse, il est possible d’obtenir une multitude d’informations sur les besoins des consommateurs ou une compréhension ferme d’un groupe cible plus large.
- Régression : Un ensemble définitif de processus statistiques centrés sur l’estimation des relations entre des variables particulières pour obtenir une compréhension plus profonde de tendances ou de modèles particuliers. Il s’agit d’une méthodologie d’analyse qui est incroyablement puissante lorsqu’elle est axée sur l’analyse prédictive.
- Facteur : Une pratique statistique utilisée pour décrire la variabilité parmi les variables observées et corrélées en termes d’un nombre potentiellement plus faible de variables non observées appelées » facteurs « . L’objectif ici est de découvrir des variables latentes indépendantes. Une méthode d’analyse idéale pour rationaliser des segments spécifiques de données.
- Réseaux neuronaux : Un réseau neuronal est une forme d’apprentissage automatique (ML) axée sur la prédiction du résultat d’une variable spécifique. Ce concept est bien trop complet pour être résumé – mais cette explication vous permettra de vous faire une idée assez complète. Plus tard dans l’article, nous nous concentrerons également davantage sur ce terme.
- Modélisation des données : Une méthode d’analyse qui est le terme générique pour l’ingénierie des métriques et des aperçus pour une valeur, une direction et un contexte supplémentaires en utilisant un mélange de stratégies et de techniques. Lorsque vous envisagez la façon d’analyser les données, l’adoption d’un état d’esprit de modélisation des données est essentielle pour réussir – en tant que tel, c’est un domaine qui mérite d’être exploré plus en détail.
- Analyse prédictive : Encore une fois, bien qu’il s’agisse d’un terme large (et sur lequel nous reviendrons en temps voulu), lorsque vous cherchez à savoir comment faire de l’analyse de la bonne manière, vous devez vous assurer que ce terme est fermement ancré dans votre esprit. Les techniques d’analyse prédictive sont essentielles, car elles vous donneront les moyens de repérer des tendances inestimables au fur et à mesure qu’elles se déploient et de développer des initiatives qui non seulement amélioreront vos divers processus opérationnels, mais vous aideront également à prendre un avantage très important sur la concurrence.
Construire une feuille de route de gestion des données
Bien que, à ce stade, cette étape particulière soit facultative (vous aurez déjà acquis une multitude de connaissances et formé une stratégie assez solide à ce jour), la création d’une feuille de route de gouvernance des données aidera vos méthodes et techniques d’analyse de données à réussir de manière plus durable. Ces feuilles de route, si elles sont élaborées correctement, sont également construites de manière à pouvoir être ajustées et mises à l’échelle au fil du temps.
Investissez largement dans l’élaboration d’une feuille de route qui vous aidera à stocker, gérer et traiter vos données en interne, et vous rendrez vos techniques d’analyse d’autant plus fluides et fonctionnelles – l’un des types de méthodes d’analyse de données les plus puissants disponibles aujourd’hui.
Intégrer la technologie
Il existe de nombreuses façons d’analyser les données, mais l’un des aspects les plus essentiels de la réussite analytique dans un contexte commercial est l’intégration des bons logiciels et technologies d’aide à la décision.
Des plateformes d’analyse solides vous permettront non seulement de tirer des données critiques de vos sources les plus précieuses tout en travaillant avec des indicateurs clés de performance dynamiques qui vous offriront des perspectives exploitables ; elles présenteront également les informations dans un format digeste, visuel et interactif à partir d’un tableau de bord central et en direct. Une méthodologie d’analyse de données sur laquelle vous pouvez compter.
En intégrant la bonne technologie pour votre analyse de données par méthode statistique et votre méthodologie d’analyse de données de base, vous éviterez de fragmenter vos insights, ce qui vous fera gagner du temps et des efforts tout en vous permettant de profiter au maximum des insights les plus précieux de votre entreprise.
Pour avoir un aperçu de la puissance des logiciels à des fins d’analyse et pour améliorer vos méthodes d’analyse des données, jetez un coup d’œil à notre sélection d’exemples de tableaux de bord.
Réponse à vos questions
En considérant chacun des efforts ci-dessus, en travaillant avec la bonne technologie et en favorisant une culture interne cohésive où chacun adhère aux différentes façons d’analyser les données ainsi qu’au pouvoir de l’intelligence numérique, vous commencerez rapidement à répondre à vos questions commerciales les plus brûlantes. On peut soutenir que la meilleure façon de rendre vos concepts de données accessibles à l’ensemble de l’organisation est la visualisation des données.
Visualisez vos données
La visualisation des données en ligne est un outil puissant car elle vous permet de raconter une histoire avec vos métriques, permettant aux utilisateurs de l’entreprise d’extraire des informations significatives qui aident à l’évolution de l’entreprise – et elle couvre toutes les différentes façons d’analyser les données.
L’objectif de l’analyse des données est de rendre l’ensemble de votre organisation plus informée et intelligente, et avec la bonne plateforme ou le bon tableau de bord, c’est plus simple que vous ne le pensez, comme le démontre notre tableau de bord marketing.
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Primaires indicateurs clés de performance :
- Taux de rebond
- Durée moyenne des sessions
- Taux de conversion des objectifs
- Taux de conversion des pages d’atterrissage
S’enfonçant plus profondément que les données utilisateur servies par Google Analytics (GA) seul, ce tableau de bord visuel, dynamique, et interactif tableau de bord en ligne affiche le comportement de vos utilisateurs et des visiteurs de votre site, présentant une multitude de mesures basées sur des indicateurs clés de performance qui explorent la durée de la session, les taux de rebond des pages, les taux de conversion des pages de destination et les taux de conversion des objectifs, constituant ainsi un rapport marketing complet avec lequel un utilisateur peut en outre interagir et ajuster.
Ce mélange centralisé d’informations fournit un réel aperçu de la façon dont les gens interagissent avec votre site Web, votre contenu et vos offres, ce qui vous aide à identifier les faiblesses, à capitaliser sur les forces et à prendre des décisions basées sur les données qui peuvent profiter à l’entreprise de façon exponentielle.
Mettre en œuvre l’analyse de texte
Une vaste quantité de données que les entreprises collectent n’est pas structurée. Bien qu’il soit essentiel d’avoir accès à un large éventail de données pour améliorer vos capacités de veille stratégique (BI), si vous ne mettez pas en œuvre des techniques d’analyse de données pour donner une structure à vos métriques, vous ne ferez jamais que gratter la surface.
L’analyse de texte, également connue dans le secteur sous le nom de text mining, est le processus qui consiste à prendre de grands ensembles de données textuelles et à les arranger de manière à les rendre plus faciles à gérer. En travaillant ce processus de nettoyage de manière rigoureuse, vous serez en mesure d’extraire les données qui sont vraiment pertinentes pour votre entreprise et de les utiliser pour développer des informations exploitables qui vous propulseront vers l’avant.
Les outils et techniques d’analyse modernes accélèrent le processus d’analyse de texte, aidant à collecter et à curer les insights d’une manière efficace et axée sur les résultats.
Collectivement, nous créons un colossal 2,5 quintillions d’octets de données numériques chaque jour, et un large segment est basé sur le texte. En investissant dans des outils et des techniques d’analyse de données qui vous aideront à extraire des informations de diverses sources de données basées sur des mots, y compris des critiques de produits, des articles, des communications sur les médias sociaux et des réponses à des enquêtes, vous obtiendrez des informations inestimables sur votre public, ainsi que sur ses besoins, ses préférences et ses points de douleur.
En acquérant ce niveau de connaissances, vous serez en mesure de créer des campagnes, des services et des communications qui répondent aux besoins de vos prospects à un niveau personnel, ce qui augmentera votre public tout en stimulant la fidélisation des clients. L’un des outils et techniques d’analyse de données les plus efficaces dans lesquels vous investirez.
Forcer l’analyse diagnostique
Lorsqu’il s’agit de leçons sur la façon de faire de l’analyse, forer l’analyse diagnostique est essentiel. Conçue pour fournir des réponses directes et exploitables à des questions spécifiques, il s’agit de l’une des méthodes les plus importantes au monde dans le domaine de la recherche, parmi ses autres fonctions organisationnelles clés telles que l’analyse de la vente au détail, par exemple.
Une forme puissante de découverte de données, l’analyse diagnostique des données donne du pouvoir aux analystes et aux dirigeants d’entreprise en les aidant à acquérir une compréhension contextuelle ferme de la raison pour laquelle quelque chose s’est produit. Si vous savez pourquoi et comment quelque chose s’est produit, vous serez en mesure d’identifier les moyens exacts d’aborder le problème ou le défi. Pour obtenir une compréhension pratique, il est essentiel que vous acquériez une connaissance fondamentale des deux domaines suivants :
a) Analyse prédictive
Si vous comprenez pourquoi une tendance, un modèle ou un événement s’est produit grâce aux données, vous serez en mesure de développer une projection éclairée de la façon dont les choses peuvent se dérouler dans des domaines particuliers de l’entreprise. Ce faisant, vous serez en mesure de formuler des initiatives ou de lancer des campagnes en avance sur la courbe, en devançant vos concurrents. De plus, si vous pouvez utiliser l’aspect prédictif de l’analyse diagnostique à votre avantage, vous serez en mesure d’empêcher les problèmes potentiels ou les inefficacités de devenir incontrôlables, tuant ainsi les problèmes potentiels dans l’œuf. Il existe des outils de reporting BI qui disposent d’options d’analyse prédictive déjà implémentées en leur sein, mais également rendues conviviales afin que vous n’ayez pas besoin de calculer quoi que ce soit manuellement ou d’effectuer vous-même l’analyse robuste et avancée.
b) L’analyse prescriptive
Une autre des méthodes d’analyse de données les plus efficaces dans la recherche, les techniques de données prescriptives croisent l’analyse prédictive dans la mesure où elle tourne autour de l’utilisation de modèles ou de tendances pour développer des stratégies commerciales réactives et pratiques.
En approfondissant l’analyse prescriptive, vous jouerez un rôle actif dans le processus de consommation des données en prenant des ensembles bien agencés de données visuelles et en les utilisant comme une solution puissante aux problèmes émergents dans un certain nombre de domaines d’activité clés, notamment le marketing, les ventes, l’expérience client, les RH, l’exécution, les finances, l’analyse logistique, etc.
Considérez la technologie autonome
Les technologies autonomes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), jouent un rôle important dans l’avancement de la compréhension de la façon d’analyser les données plus efficacement.
Gartner prévoit que d’ici 2021, 80 % des technologies émergentes seront développées avec des fondations d’IA. Cela témoigne de la puissance et de la valeur sans cesse croissantes des technologies autonomes. À l’heure actuelle, les réseaux neuronaux et les alarmes intelligentes sont le moteur de la révolution autonome dans le monde de l’analyse axée sur les données.
L’une des techniques d’analyse des données de l’ère moderne, les alarmes intelligentes fournissent des signaux automatisés basés sur des commandes ou des occurrences particulières dans un ensemble de données. Par exemple, si vous surveillez les indicateurs clés de performance de la chaîne d’approvisionnement, vous pouvez configurer une alarme intelligente pour qu’elle se déclenche lorsque des données invalides ou de mauvaise qualité apparaissent. Ce faisant, vous serez en mesure d’approfondir le problème et de le résoudre rapidement et efficacement.
Un réseau neuronal est une branche de l’apprentissage automatique – une forme d’analyse axée sur les données qui tente, avec une intervention minimale, de comprendre comment le cerveau humain traiterait les idées et prédirait les valeurs. Les réseaux neuronaux apprennent de chaque transaction de données, ce qui signifie qu’ils évoluent et progressent au fil du temps.
Construire un récit
Maintenant que nous avons discuté et exploré les applications techniques de l’analyse pilotée par les données, nous allons voir comment vous pouvez rassembler tous ces éléments d’une manière qui profitera à votre entreprise – en commençant par un petit quelque chose appelé le récit de données.
Le cerveau humain répond incroyablement bien aux histoires ou aux récits forts. Une fois que vous avez nettoyé, façonné et visualisé vos données les plus précieuses à l’aide de divers outils de tableaux de bord de BI, vous devez vous efforcer de raconter une histoire – une histoire avec un début, un milieu et une fin bien définis.
En agissant ainsi, vous rendrez vos efforts d’analyse plus accessibles, plus digestes et plus universels, ce qui permettra à un plus grand nombre de personnes au sein de votre organisation d’utiliser vos découvertes à leur avantage actionnable.
Répartir la charge
En dernier lieu, mais certainement pas le moindre, dans nos conseils sur la façon de faire fonctionner l’analyse des données pour votre entreprise, nous abordons le partage de la charge.
En développant notre point précédent, en utilisant des méthodes techniques pour donner à vos données plus de forme et de sens, vous serez en mesure de fournir une plateforme pour un accès plus large aux idées basées sur les données.
Si vous travaillez avec les bons outils et tableaux de bord, vous serez en mesure de présenter vos métriques dans un format digeste et axé sur la valeur, permettant à presque tout le monde dans l’organisation de se connecter aux données pertinentes et de les utiliser à leur avantage.
Les tableaux de bord de données modernes consolident les données provenant de diverses sources, donnant accès à une multitude d’informations en un seul endroit centralisé, peu importe si vous devez surveiller les métriques de recrutement ou générer des rapports qui doivent être envoyés à de nombreux départements. En outre, ces outils de pointe offrent un accès aux tableaux de bord à partir d’une multitude d’appareils, ce qui signifie que tout le monde au sein de l’entreprise peut se connecter à des aperçus pratiques à distance – et partager la charge.
Une fois que tout le monde est en mesure de travailler avec un état d’esprit axé sur les données, vous catalyserez le succès de votre entreprise d’une manière que vous n’auriez jamais cru possible. Et quand il s’agit de savoir comment faire de l’analyse de données, ce type d’approche collaborative est essentiel.
L’analyse de données dans l’environnement Big Data
Les Big Data sont inestimables pour les entreprises d’aujourd’hui, et en utilisant différentes méthodes d’analyse de données, il est possible de voir vos données d’une manière qui peut vous aider à transformer la perspicacité en action positive.
Pour inspirer vos efforts et mettre en contexte l’importance du big data, voici quelques aperçus que vous devez connaître – des faits qui vous aideront à façonner vos techniques d’analyse du big data.
- Une augmentation de 10 % de l’accessibilité des données se traduira par plus de 65 millions de dollars de revenus nets supplémentaires pour votre entreprise moyenne Fortune 1000.
- 90 % du big data mondial a été créé au cours des cinq dernières années.
- Selon Accenture, 79 % des dirigeants d’entreprise notables conviennent que les entreprises qui ne parviennent pas à adopter le big data perdront leur position concurrentielle et risquent de disparaître. En outre, 83 % des dirigeants d’entreprise ont mis en œuvre des projets de big data pour obtenir un avantage concurrentiel.
Les concepts d’analyse de données peuvent prendre de nombreuses formes, mais fondamentalement, toute méthodologie solide contribuera à rendre votre entreprise plus rationalisée, plus cohérente, plus perspicace et plus performante que jamais.
Pour résumer, voici les 15 principales étapes des techniques et méthodes d’analyse de données :
- Collaborer à vos besoins
- Établir vos questions
- Récolter vos données
- Définir vos indicateurs clés de performance
- Obturer les données inutiles
- Réaliser une analyse statistique
- Construire une feuille de route de gestion des données
- Intégrer la technologie
- Répondre à vos questions
- Visualisez vos données
- Mettez en place une analyse de texte
- Foncez une analyse de diagnostic
- Envisagez une technologie autonome
- Construisez une narration
- Répartissez la charge
.
« Une métrique seule ne vous dit pas ce qui se passe avec votre site ; comme toujours Analytics consiste à prendre vos données et les influences extérieures et à construire des insights à partir de tout cela. » – Fiona Roddis
Nous avons réfléchi à la signification de l’analyse des données et creusé les applications pratiques de l’analytique centrée sur les données, et une chose est claire : en prenant des mesures pour organiser vos données et en faisant travailler vos métriques pour vous, il est possible de transformer des informations brutes en actions – le genre d’actions qui feront passer votre entreprise au niveau supérieur.
Oui, de bonnes techniques d’analyse des données se traduisent par une amélioration de la veille stratégique (BI). Pour vous aider à comprendre cette notion plus en détail, lisez notre exploration du reporting décisionnel.
Et, si vous êtes prêt à effectuer votre propre analyse, à approfondir vos faits et vos chiffres tout en interagissant avec vos données sur des visuels étonnants, vous pouvez essayer notre logiciel gratuitement pendant 14 jours !