Analyse de données : comment obtenir des insights exploitables ?
Devenue indispensable dans les processus de prise de décisions, l’analyse de données (ou « analytics ») permet aux entreprises, tous secteurs confondus ou presque, d’identifier les freins à leur développement, de repérer des opportunités et de limiter les risques, tout en poursuivant leurs objectifs à long terme.
Pour que cette démarche porte vraiment ses fruits, il faut choisir des méthodes adaptées à la qualité et au volume des données, ce qui n’est pas toujours facile compte tenu du large éventail de techniques disponibles.
Nous avons donc répertorié les méthodes d’analyse de données les plus couramment utilisées. Cet article aborde les points suivants :
Rôle de l’analyse de données
L’analyse de données est le processus qui consiste à recueillir, organiser et interpréter des données dans le but d’en tirer des insights exploitables et de faciliter la prise de décisions. Selon le cas d’usage, il est fréquent qu’une équipe d’analystes intervienne pour synthétiser, extrapoler et présenter les données organisationnelles sous forme de diagrammes ou de graphiques simples à assimiler.
Les entreprises utilisent différentes techniques pour collecter les données à analyser. Les plus répandues sont les suivantes :
- Enquêtes
- Suivi en ligne
- Réseaux sociaux
- Abonnements à des newsletters
Les données issues des différentes sources se répartissent en deux grandes catégories : les données quantitatives et qualitatives.
Une fois classées et organisées, elles peuvent être explorées au moyen de toute une série de techniques avancées, telles que l’analyse de régression, des facteurs ou de la dispersion.
Données quantitatives ou qualitatives
Les données quantitatives (ou données structurées) sont des informations mesurables. Elles relèvent des statistiques, des mathématiques, des variables numériques et de l’analyse.
À l’inverse, les données qualitatives (ou données non structurées) sont des variables non numériques, comme des images, des vidéos, des interviews ou des commentaires.
Souvent organisées autour de thématiques, elles ne se mesurent pas de manière objective.
12 méthodes d’analyse de données courantes
Il existe de nombreuses méthodes pour analyser les données. Nous vous présenterons donc les plus efficaces ainsi que des cas d’usage concrets.
Voici les 12 méthodes d’analyse de données les plus fréquemment utilisées :
1. Analyse de régression
Il s’agit d’une technique d’analyse de données quantitatives permettant de modéliser la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante.
La variable dépendante est celle à mesurer, tandis que la ou les variables indépendantes sont les facteurs susceptibles de l’influencer.
Dans le cas d’un restaurateur souhaitant analyser l’impact des conditions météo sur le nombre de commandes livrées à domicile, la météo est la variable indépendante et les commandes, la variable dépendante.
L’analyse de régression est l’une des techniques les plus répandues, car elle permet d’évaluer l’effet d’une variable sur une autre.
Elle est souvent utilisée pour les prévisions financières et le marketing data-driven. Après avoir identifié les variables indépendantes influant sur ses performances, l’entreprise peut prendre des mesures pour limiter l’incidence de la variabilité et des forces indirectes.
2. Analyse des facteurs
C’est une forme d’analyse de régression qui convient également aux données qualitatives.
Elle permet de détecter d’autres variables indépendantes, qui serviront ensuite à décrire des schémas et à modéliser les relations avec la variable dépendante.
Elle est utile pour établir les liens entre des variables dans des domaines complexes, notamment les tendances d’ordre socio-économique ou psychologique. Les responsables marketing peuvent, par exemple, identifier les variables indépendantes à l’origine d’un recul des ventes dans certains groupes socio-économiques du marché cible.
C’est une excellente méthode d’analyse de données en soi, mais aussi un préalable à d’autres techniques, comme la classification et le clustering.
Avant de classer ou de clusteriser des jeux de données, il est important d’avoir une vision claire des variables qui peuvent influer sur les données brutes. C’est à cette condition que les analystes pourront ensuite tenir compte de ces effets et les surveiller.
3. Analyse des cohortes
Cette technique quantitative vise essentiellement à analyser des comportements.
Le modèle classe les personnes dans des cohortes d’après leurs caractéristiques ou expériences communes, ce qui permet d’identifier les tendances comportementales des différents segments ciblés.
Prenons l’exemple d’une marque de retail avec des magasins physiques. Elle réalise une analyse des cohortes pour connaître les canaux de vente plébiscités par la clientèle en fonction de sa tranche d’âge.
Son équipe d’analystes collecte des données sur les achats effectués au cours des six derniers mois, puis regroupe les consommateurs et les consommatrices selon le canal d’achat utilisé (site web, réseaux sociaux ou magasin) en prenant en compte l’âge moyen des personnes composant chaque cohorte.
Il est donc possible de déterminer le mode d’achat préféré de telle ou telle tranche d’âge, puis d’orienter les futures actions marketing et de proposer du contenu publicitaire pertinent à chaque segment.
4. Analyse de cluster
Comme la technique des facteurs, cette analyse vise à repérer des modèles dans un jeu de données. Elle consiste à diviser des points de données en catégories similaires et distinctes.
En d’autres termes, les points de données d’un même cluster sont similaires, mais différents de ceux des autres clusters.
Couramment utilisée pour repérer des tendances dans des zones géographiques, l’analyse de cluster est aussi prisée des responsables marketing car elle permet de segmenter une vaste clientèle.
Si une entreprise constate que Facebook génère un meilleur retour sur investissement qu’Instagram, son équipe marketing peut réaliser une analyse de cluster pour comprendre l’origine du phénomène. Elle n’aura cependant pas une vision globale de la situation.
L’analyse de cluster permet d’identifier certains modèles dans les données, mais sans expliquer leur présence et leur impact.
5. Analyse de séries temporelles
Cette méthode quantitative est généralement employée pour analyser un jeu de données volumineux sur la durée. Elle donne la possibilité de modéliser des séries de données temporelles afin de repérer des points de données qui ont du sens, par exemple, des règles, des tendances ou des statistiques.
En mesurant une variable en différents points, l’équipe d’analystes peut effectuer des prévisions concernant des évènements.
Dans le retail, cette technique peut servir à analyser, par exemple, le volume des ventes en hiver sur les cinq dernières années. Un pic récurrent durant la deuxième semaine de novembre laisse présager une hausse des ventes à la même époque l’année suivante.
Les prévisions sont utiles pour éclairer les décisions relatives au marketing et à la gestion des stocks.
Si l'on reprend l’exemple ci-dessus, la marque peut alors diffuser plus de publicités les semaines qui précèdent le pic saisonnier afin d’accroître le trafic et, en parallèle, reconstituer ses stocks pour anticiper la recrudescence des achats et éviter des ruptures.
6. Analyse du discours
Il s’agit d’une méthode qualitative qui consiste à cerner des personnes en étudiant leur langage.
Il existe de nombreuses façons de structurer un tel modèle et de recueillir les éléments de discours.
L’essor des réseaux sociaux a facilité la collecte des données requises par ce type d’analyse. Aujourd’hui, une entreprise peut examiner des aspects bien précis des commentaires publiés sur ses réseaux sociaux (vocabulaire, attitudes et jugements) et les comparer avec les avis laissés sur une autre plateforme.
L’analyse du langage employé sur ces deux canaux bien distincts permet de se faire une idée de l’état d'esprit des followers par rapport à celles et ceux qui partagent leur point de vue sur des plateformes indépendantes.
7. Méthode de Monte-Carlo
Désignant à la fois un modèle quantitatif et un outil d’analyse prédictive, cette méthode sert généralement à prédire un ensemble de résultats pour une variable.
Voici le principe : la variable en question se voit attribuer une valeur choisie aléatoirement dans la fourchette des résultats possibles. Une simulation est ensuite réalisée afin de savoir quel serait le résultat si la variable prenait cette valeur.
Le but est de répéter la simulation en modifiant à chaque fois la valeur de la variable pour obtenir un résultat différent. Une fois que toutes les valeurs potentielles de la distribution de probabilité ont été échantillonnées, il est possible de calculer les résultats et d’en tirer des conclusions.
Une application simple de cette méthode consiste à calculer la probabilité des résultats obtenus en lançant deux dés. Sachant qu’il existe 36 combinaisons possibles, vous pouvez déterminer la probabilité d’occurrence de chaque paire de chiffres.
Plus la simulation est répétée, plus les prévisions sont précises. Après avoir lancé les dés plusieurs milliers de fois, vous devriez normalement obtenir des insights extrêmement fiables.
8. Analyse de la dispersion
Cette méthode d’analyse convient pour les données qualitatives et quantitatives. Moins répandue que les autres, elle n’en reste pas moins essentielle pour décrypter de vastes jeux de données, car elle mesure leur répartition ou leur « étirement », ce qui aide à évaluer la variabilité.
Elle examine généralement deux types de répartition.
Le modèle représente la variation des points de données, avant d’expliquer celle observée entre les valeurs extrêmes du jeu et la valeur moyenne. Une différence importante est le signe d’une forte dispersion.
La méthode de la dispersion est souvent utilisée pour évaluer un risque. Prenons l’exemple d’une société de capital-risque. En bonne gestionnaire, elle souhaite connaître le risque d’un futur investissement et décide donc de réaliser une analyse de la dispersion.
Son équipe d’analystes peut ainsi observer comment le ROI évolue sur la durée. Si la société enregistre une perte sur investissement de 0,5 un mois donné, puis un ROI positif de 1,2 le mois suivant, la dispersion sera jugée faible.
9. Analyse du réseau de neurones artificiels
Sophistiquée et polyvalente, l’analyse du réseau de neurones artificiels s’applique aux données quantitatives comme aux données qualitatives.
Basée sur le machine learning et l’intelligence artificielle, elle reproduit la façon dont le cerveau humain opère des déductions et décrypte les données. Plus le volume de données en entrée est important, plus les réseaux neuronaux sont à même d’identifier des tendances et des modèles.
Comme beaucoup d’outils optimisés par le machine learning, le réseau de neurones artificiels utilise une méthode d’apprentissage pratique : à partir des données reçues, il établit des prévisions, vérifie leur pertinence et les affine, ce cycle pouvant se répéter à l’infini.
Il s'agit de l’une des techniques d’analyse de données les plus poussées. Les établissements financiers y ont souvent recours pour anticiper les tendances du marché, évaluer les risques et orienter les prises de décisions. Les réseaux de neurones artificiels devraient très vite se généraliser grâce aux progrès constants du machine learning.
10. Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments (ou analyse de texte) est une méthode qualitative consistant à cerner l’état d’esprit et le ressenti des consommateurs et des consommatrices.
Les modèles utilisent de puissants algorithmes qui associent des mots et expressions à des sentiments, des opinions ou des pensées. Les entreprises savent ainsi comment leur clientèle perçoit un message, une solution ou une publicité.
Dans le marketing, ce type d’analyse est utile pour évaluer la réaction des audiences face à un produit ou à du contenu.
En y faisant appel, une marque qui vient de dévoiler un produit phare sur les réseaux sociaux peut facilement savoir ce que les gens en pensent.
Il est relativement facile d’interpréter les résultats de ces analyses. S’il y a beaucoup de commentaires positifs et que la publication reçoit de nombreux likes, on peut raisonnablement en déduire que le produit est bien accueilli.
11. Analyse de la théorie ancrée
Cette méthode qualitative consiste à élaborer des théories à partir de données déjà collectées, contrairement aux techniques classiques qui servent à recueillir des données afin de confirmer ou d’infirmer une hypothèse.
Le modèle suit des règles et des procédures strictes pour éviter les biais de confirmation, ce qui permet en quelque sorte aux équipes d’analystes de rester « ancrées ».
Cette méthode aide par exemple un service RH à comprendre pourquoi certains postes sont vacants.
Une fois le problème posé, les analystes réalisent des entretiens avec le personnel et des études comportementales, et s’appuient sur les données collectées pour identifier les causes des difficultés de recrutement.
L’analyse de la théorie ancrée permet d’appréhender une problématique métier avant de formuler une hypothèse sur son origine. En mettant fin aux idées préconçues, elle évite de perdre du temps à résoudre des problèmes non avérés.
12. Analyse discriminante
Dans le domaine du data mining (ou exploration de données), c’est l’une des techniques quantitatives les plus efficaces pour classer des données.
Elle consiste à mesurer plusieurs variables indépendantes afin de prédire un groupe d’appartenance pour les données, chaque observation étant affectée à un groupe ou à une catégorie spécifique d’après ses caractéristiques propres.
Elle peut aider un établissement financier à classer les demandes de prêt selon le niveau de risque, sur la base de plusieurs variables indépendantes (cote de solvabilité, historique de crédit, revenus annuels, prêts en cours et taux d’endettement).
Comme pour toute méthode d’analyse, l’efficacité du modèle discriminant dépend surtout de la qualité et de la quantité des données en entrée. Par exemple, si l’établissement financier tient uniquement compte des revenus annuels de la personne, les résultats seront largement faussés.
Pour reprendre notre exemple, un individu ayant des revenus élevés sera classé dans la catégorie à faible risque malgré une cote de solvabilité ou un taux d’endettement médiocre. À l’inverse, une personne qui a contracté peu de prêts, voire aucun, et qui présente un historique de crédit exemplaire sera jugée comme à risque en raison de ses faibles revenus.
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L’analyse de données permet d’obtenir des insights exploitables et d’identifier des stratégies grâce aux données utilisateur.
Même si les méthodes les plus rudimentaires sont utiles pour éclairer les prises de décisions et améliorer vos résultats commerciaux, des techniques d’analyse plus poussées, telles que celles décrites ci-dessus, s’avèrent incontournables pour tirer pleinement parti de vos données.
Lorsque vous déciderez de revoir votre stratégie, commencez par déterminer si les données à analyser entrent dans la catégorie des données quantitatives ou qualitatives. Vous serez ensuite en mesure de choisir la technique la mieux adaptée à votre jeu de données.
L’étape suivante consiste à segmenter la clientèle et à analyser des données issues de nombreuses sources à l’aide de l’application Adobe Analytics, qui exploite l’IA et le machine learning pour produire des analyses prédictives et identifier des schémas comportementaux.
Regardez la vidéo de présentation ou demandez une démonstration pour en savoir plus sur la manière dont Analytics peut vous aider à analyser vos données et à élaborer des stratégies.