Data analytics

Avant même de récolter de la donnée, il faut savoir ce que l'on cherche à obtenir. "Quel est mon objectif ? De quelles données ai-je besoin ? Quels moyens vais-je mettre en œuvre pour les récolter ?" sont autant de questions que vous devez vous poser avant même de commencer à mettre en place vos opérations marketing.

Pour être efficiente, toute action de data analytics doit résulter d’une problématique précise. Auquel cas votre travail ne profitera à personne et deviendra rapidement obsolète, d’où l’importance d’effectuer ce premier travail de réflexion. Vos problématiques peuvent aussi bien être marketing, métier ou comptable par exemple.

Comment mesurer la rentabilité de vos actions marketing ? Comment améliorer la rentabilité de vos équipes en limitant les coûts de fonctionnement ? Il existe toutes sortes de problématiques. Notre équipe de data analysts vous aidera à les identifier.

Générer beaucoup de données c'est bien, les comprendre c'est mieux. Les chiffres parlent, mais faut-il encore savoir les interpréter. Une bonne ou une mauvaise donnée ne reflète pas seulement un bon ou mauvais résultat. Il résulte bien souvent d'un facteur positif ou négatif en amont. Cela peut être dû à un évènement d'actualité, une tendance de consommation ou une évolution du marché. Seulement, comprendre ce qui influence les chiffres ne s'improvise pas, cela demande un réel travail de réflexion et d'investigation. Une mauvaise interprétation des chiffres pourrait vous mener à dépenser des sommes astronomiques dans des opérations marketing vouées à l'échec. À contrario, une interprétation juste et poussée pourrait vous permettre de dénicher un insight marketing à fort potentiel qui vous permettrait de capter de nouveaux clients. C'est pourquoi il est capital de vous entourer d'experts afin de rentabiliser vos investissements marketing.

À l'issue de cette phase liée à vos ressources, suivra une partie plus technique qui consistera à collecter toutes ces données et les stocker. Une fois ce travail terminé, la partie la plus fun de votre projet de data analytics pourra commencer : la data visualisation.

Cette étape consiste à trouver quels sont les graphiques et les visualisations les plus pertinents pour afficher les données qui vont servir à répondre à votre problématique. L’objectif de cette étape est double : en premier lieu, répondre à votre problématique mais également en deuxième lieu, être facilement lisible et compréhensible par les destinataires de ce rapport.