L'analytics consiste à étudier les nombreuses données historiques produites par une entreprise ou une organisation, souvent récupérées lors du processus de data mining, afin d'établir des tendances actuelles et potentielles. Cela permet d'analyser l'impact d'un évènement passé ou une performance suite à la mise en place d'un nouvel outil ou mode de fonctionnement. Cet ensemble de données va fournir les indicateurs de base pour orienter votre business vers les meilleures décisions et actions possibles.

Notre précédent article sur le data mining expliquait l'importance de cartographier toutes les données accessibles en s'assurant de leur fiabilité. C'est parce que la qualité des données récoltées joue un rôle vital dans la définition de votre stratégie, qui sera mise en lumière grâce à la visualisation analytics. Une seule fausse donnée pourrait coûter des milliers, en heures de travail comme en devise, tandis qu'une donnée fiable pourrait booster votre productivité et vos revenus.

Quelles sources de données exploiter pour obtenir les analyses les plus précises ?

Le point faible de l'analytics est aussi son point fort : toutes les données peuvent être analysées, et cela peut représenter un joli paquet de data. Certaines données sont de grands classiques, des indicateurs chiffrés (KPI) que l'on retrouve très fréquemment dans les entreprises, comme le nombre de clients, leur âge et leur sexe, le budget alloué d'un département, le budget dépensé, la localisation géographique, etc.

Par ailleurs, selon votre activité, vous aurez la possibilité et le besoin d'analyser des données plus spécifiques. Ces données ne pourront s'obtenir qu'avec un accès complet à votre base de données brutes. Par exemple un Webmaster aura besoin de connaître la heatmap (carte thermique des clics) pour savoir sur quels boutons de son site les internautes ont le plus cliqué. Une compagnie de chemin de fer voudra savoir quelles sont ses lignes les plus utilisées afin d'y apporter une maintenance plus attentive ou d'augmenter la fréquence des trains. Un analyste voudra vérifier les tendances qu'il a vues émerger l'année précédente et décider des démarches futures. Quant au CEO, il voudra des rapports de performance concis sur tous ses départements pour connaître ses prochaines directives. Chaque donnée a son importance. Demandez-vous à quels profils de collaborateurs pourrait bénéficier une telle capacité d'information et d'analyse.

Choisir un outil d'analytics visuel pour donner du sens aux chiffres

Cependant, si chaque donnée a son importance, c'est souvent en l'associant avec une autre qu'on en découvre le sens. Dans l'un des exemples précédents, pour identifier les parties du réseau ferroviaire nécessitant une maintenance plus intensive, il faut au moins trois données : le nombre de trains circulant sur les rails, une limite de temps et la fréquence des maintenances. À ce stade, vous vous retrouvez déjà devant des tableaux de chiffres sans fin. Pour leur donner un sens, il va falloir les rendre plus faciles à lire.

Un outil d'analytics visuel offre une solution rapide et performante pour obtenir la meilleure visibilité sur vos données. C'est un gain de temps non négligeable, voire indispensable selon la taille de votre base de données. La solution idéale s'intègre à toutes vos applications et permet des utilisations instinctives, par exemple le glisser-déposer des données pour créer des graphiques. En quelques secondes, un tableau se transforme en graphique à bâtons ou en courbe de progression, et vous possédez une image fiable de la situation actuelle et des besoins futurs. À mesure que vous poursuivez votre exploration parmi les données, d'autres questions se posent : « pourquoi mes revenus diminuent-ils en février ? », « pourquoi mes visites augmentent mais pas mes ventes ? ». Elles ouvrent la voie à de nouvelles utilisations de vos données.

Parmi les outils d'analytics les plus connus et les plus utilisés, on peut notamment citer Google Analytics, et Adobe Analytics, qui permettent la visualisation rapide de données provenant d'un site Web. Chez Tableau, c'est VizQL qui offre à ses utilisateurs le bon angle d'approche pour trouver les réponses à leurs questions, quel que soit leur domaine d'activité.

Comment l'analytics peut vous aider à réaliser vos objectifs stratégiques ?

Le tout premier rôle de l'analytics, c'est bien entendu d'aider à la création de reporting. L'analyse de données est plus compréhensible une fois mise en page et en image. Pour résumer : les indicateurs de performance (KPI) définissent les critères d'avancée et de réussite, le data mining apporte les données brutes pertinentes pour le sujet, et l'analytics permet de visualiser et d'identifier les tendances passées et à venir. Il ne reste qu'à superposer ces éléments pour connaître la ligne directrice à adopter.

Que votre objectif stratégique soit de vendre plus depuis votre site Web, d'obtenir un million de clients uniques ou tout simplement de vérifier l'état de votre infrastructure réseau, aucune information ne sera à négliger. Sur Internet, l'analytics permet d'optimiser le travail de référencement d'un site, mais aussi d'augmenter les ventes ou de les concentrer sur vos produits phares. Au sein d'une entreprise, il aide à déterminer les KPIs et l'impact des décisions prises. Dans tous les business, l'analytics possède également un intérêt moins connu, qui se manifeste dans les activités de Recherche et Développement. Si vous détectez une hausse de retours mentionnant une « faible autonomie » sur l'appareil que vous commercialisez, vous pourrez en informer les managers concernés ; ce type de données se révèle très bénéfique pour corriger les erreurs passées, ou encore lors de la conception de nouveaux produits, pour connaître les besoins émergents des utilisateurs.

Le rôle de l'analytics est vaste et ses impacts sont multiples : ses usages n'ont comme limite que la qualité de votre base de données… et votre imagination.

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