Pour commencer, quand on emploie le terme data, on fait référence à de la donnée. En effet, on définit cette dernière comme une information dont on peut faire le traitement et qui peut se stocker sur un système informatique. Aujourd’hui nous évoluons dans un monde ultra connecté ce qui implique un flux important de données. D'autant plus que chaque entreprise a des données liées à son activité et à ses employés. Il existe une pratique qui s'appelle la data analytics et qui consiste à analyser ces données. L’intérêt est de comprendre une situation et pouvoir l’améliorer par des choix logiques. En effet, une entreprise qui analyse ses données peut mettre en place des décisions stratégiques basées sur des éléments concrets lui permettant d’optimiser sa situation.

Le terme data analytics pouvant être abrégé par DA, est employé pour parler d’analyse de données. Le but est d’examiner des données dites “brutes” afin d’en tirer des conclusions. Utilisée dans de nombreuses industries, cette pratique permet de prendre de meilleures décisions.

Les principaux objectifs du data analytics sont :

En ce qui concerne les données, elles peuvent être de toutes sortes. Les données sont traitées par la data analyst qui est le poste clé dans l’activité de la data analytics.

Pour tous les amoureux des chiffres comme Russel Crowe dans « Un Homme d'exception », l’analyse de données est faite pour vous.

Une fois les données traitées par le data analyst, on peut constater des tendances et des mesures à mettre en place. Ces processus sont bénéfiques pour l’entreprise. L’analyse de données permet de bénéficier de nombreux avantages tels que les suivants.

Permet de supprimer ou optimiser de nombreuses étapes liées à des processus répétitif. L’automatisation des tâches et la suppression d'erreurs humaines permettent un gain de temps conséquent.

Les outils de data analytics permettent de sélectionner des critères précis et de déterminer des tendances. L’analyse de ces données aide à exprimer un large panel de processus de prévisions.

L’automatisation et le gain en fiabilité sont liés. Automatiser des processus permet de réduire l'action humaine, se faisant les risques d’erreurs sont amoindris, on gagne donc en fiabilité.

La première étape est de définir la situation actuelle de l’entreprise. Il faut réussir à établir une problématique avant de penser à collecter des données. Pour cela, il est nécessaire de prendre du recul et de mieux comprendre les différents facteurs régissant votre business. Si votre mission de data analytics provient d’une demande d’un supérieur, il faut que de votre côté vous devez traduire cette demande en problème. Votre problématique doit pouvoir se résoudre via l’analyse de données.

Pour déterminer les données qui seront utiles à votre analyse, vous devez déterminer des indicateurs clés de performance (KPI). Il existe un grand nombre d'indicateurs que vous pouvez utiliser en fonction de votre situation. Pour y voir plus clair, prenons l’exemple d’une campagne d’emailing. En ce qui concerne vos emails, voici les différents KPI que vous pouvez analyser :

Taux d’ouverture : Indique le nombre de destinataires ayant ouvert le mail envoyé. Taux de clic : Indique le pourcentage de destinataires ayant cliqué sur un ou plusieurs liens dans le mail envoyé. Taux de désabonnement : Indique le pourcentage de destinataires qui se désabonne après avoir ouvert votre mail. Taux de conversion : Indique le nombre de destinataires réalisant une action précise après avoir ouvert le mail (une inscription, un achat…).

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’email marketing nous vous invitons à consulter notre page dédiée à ce service.

Les statistiques sont un moyen efficace de comprendre son business et de progresser. Pour en avoir le cœur net, nous vous conseillons « Le Stratège » un excellent film avec Brad Pitt et Jonah Hill basé sur une histoire vraie.

Maintenant que vous avez identifié les données que vous souhaitez analyser, vous devez choisir un outil de traitement de données. Votre choix doit se faire en fonction de vos besoins. Cependant, il ne suffit pas d’avoir un bon outil pour analyser vos données, vous devez aussi interpréter les résultats et avoir un espace où stocker l’ensemble des données. Afin d’avoir un résultat optimal, nous vous conseillons de collaborer avec une agence qui pourra analyser vos données et vous proposer une stratégie en conséquence.