L’analytics consiste à examiner et à interpréter des jeux de données volumineux afin de dégager des tendances, d’identifier des éléments répétitifs et d’obtenir des insights permettant de prendre des décisions avisées. Grâce à la collecte, au nettoyage et à l’analyse des données de différentes sources, les entreprises cernent mieux leurs opérations, leur clientèle et le marché, ce qui leur permet de booster la croissance et l’innovation.

Ce guide aborde les points suivants :

• Qu’est-ce que l’analytics ?
• Pourquoi l’analytics est-il important ?
• Quels sont les différents types d’analytics ?
• Quelles sont les grandes étapes du processus ?
• Quelles sont les différentes techniques et méthodes d’analytics ?
• Quels sont les outils d’analytics incontournables ?
• Comment se lancer dans l’analytics ?

Qu’est-ce que l’analytics ?

L’analytics désigne le processus consistant à examiner de gros volumes de données quantitatives et qualitatives. Il est utile aux entreprises qui veulent découvrir et anticiper les tendances commerciales afin d’améliorer leur prise de décision et leur planification.

Il leur permet, en effet, d’obtenir de précieux insights sur leurs opérations et leur clientèle grâce à la collecte, au nettoyage, au prétraitement, à l’analyse exploratoire, à la visualisation et à la modélisation prédictive des informations recueillies via les CRM, les tableaux de bord, les formulaires de feedback, etc.

Par exemple, un prestataire de services SaaS B2B peut utiliser l’analytics pour identifier les fonctionnalités de son application les plus utilisées, afin de définir des priorités en matière de développement et de mieux fidéliser sa clientèle.

Le rôle des analystes consiste à extraire des données brutes, à les organiser et à les analyser. Vient ensuite le moment de les transformer en insights intelligibles que les parties prenantes peuvent exploiter.

Grâce aux nouvelles technologies, l’analytics a gagné en accessibilité et en évolutivité, ce qui permet de prendre des décisions data-driven dans toute l’entreprise.

Pourquoi l’analytics est-il important ?

L’analytics occupe aujourd’hui une place importante, car il permet de prendre des décisions éclairées qui favorisent la croissance et la compétitivité. Les entreprises qui exploitent les données ont 23 fois plus de chances de gagner des clientes et des clients, six fois plus de les fidéliser et 19 fois plus d’être rentables. L’analyse de l’historique et des tendances permet d’affiner la planification stratégique, d’améliorer les prévisions et de s’adapter rapidement aux évolutions du marché.

L’efficacité opérationnelle est l’un des principaux avantages de l’analytics, qui permet d’identifier les goulets d’étranglement, de simplifier les processus et de réaffecter les ressources, ce qui se traduit par des économies significatives et un meilleur ROI. Selon une étude, 69 % des équipes dirigeantes estiment que l’analytics améliore la prise de décision, et 54 % qu’il permet de réduire les coûts de manière tangible. De plus, l’analytics joue un rôle clé dans la détection des gaspillages et des fraudes, contribuant ainsi à préserver la santé financière.

Il a d’ailleurs une utilité dans de nombreux secteurs d’activité :

• Dans le retail, de grandes entreprises, comme Walmart, explorent les données pour analyser les tendances d’achat, afin de formuler des recommandations personnalisées et de renforcer, ainsi, la satisfaction de la clientèle.
• Dans le domaine médical, l’analytics permet de prévoir les réadmissions et d’optimiser les ressources hospitalières.
• Dans la finance, il facilite l’évaluation des risques et la détection des fraudes.

La capacité à exploiter efficacement les données n’est pas un luxe, mais une nécessité. Les entreprises qui investissent dans des solutions d’analytics performantes sont plus à même de prendre des décisions fiables, qui favorisent leur croissance et leur réussite sur le long terme.

Quels sont les différents types d’analytics ?

L’analytics peut être divisé en quatre catégories: descriptif, prédictif, prescriptif et diagnostique.

Analytics descriptif

Il examine le passé afin d’expliquer pourquoi certains évènements se sont produits. C’est le type d’analytics privilégié par la plupart des entreprises.

Exemple  : un retailer analyse ses données commerciales de l’année précédente pour identifier les tendances saisonnières. Il en ressort que le pic de vente des vêtements d’hiver se situe toujours en novembre-décembre, tandis que la demande de maillots de bain culmine en juin-juillet. Ces schémas éclairent la planification des stocks et les stratégies marketing.

Analytics prédictif

Il permet d’établir des prévisions à partir de données historiques et extrapole les tendances à venir.

Exemple  : un service de streaming sur abonnement prévoit l’attrition client en analysant les habitudes de visionnage, la durée d’abonnement et les avis de la clientèle pour connaître les mécanismes de résiliation.

Analytics prescriptif

Il s’appuie sur l’analytics prédictif afin de préciser pourquoi certains résultats sont susceptibles de se produire à l’avenir. Il exploite notamment les statistiques, le machine learning et le data mining en déterminant le meilleur plan d’action possible.

Exemple  : une entreprise de logistique optimise les itinéraires en étudiant l’historique de la circulation, des conditions météorologiques et des délais de livraison. L’analytics prédictif prévoit les retards, tandis que l’analytics prescriptif suggère les trajets optimaux.

Analytics diagnostique

Il étudie le passé pour expliquer le déroulement de certains évènements et va plus loin que l’analytics descriptif pour déterminer le lien de causalité.

Exemple  : un site marchand constate une baisse soudaine de ses ventes. En analysant les données, il découvre que ce recul coïncide avec une mise à jour qui a involontairement ralenti le chargement des pages. L’étude du comportement de la clientèle révèle, quant à elle, une augmentation des abandons de panier pendant cette période.

L’analytics diagnostique aide les entreprises à reproduire leurs bons résultats et à éviter les déconvenues en identifiant la cause profonde des évènements passés.

Quelles sont les grandes étapes du processus ?

L’analytics se déroule en quatre étapes.

Collecte

Commencez par vérifier quelles sont les données nécessaires à l’analyse. Il peut s’agir d’informations sur la clientèle, d’entretiens sur l’expérience utilisateur ou d’impressions relatives au site web. Recherchez les données correspondantes dans votre CRM, vos précédentes campagnes marketing ou votre application d’analytics. Leur collecte doit être considérée comme un cycle dynamique et en constante évolution qui se déroule en temps réel.

Stockage

Une fois les données recueillies, elles doivent être stockées de manière sécurisée, ce qui oblige souvent à les convertir dans un format exploitable via la méthode ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform). Elles sont nettoyées, mises en forme et classées dans des systèmes de stockage, comme des data lakes.

Nettoyage

Il est important de vérifier l’absence d’incohérences, de doublons ou d’informations manquantes. Car des données correctement nettoyées garantissent la précision et la fiabilité des résultats.

Analyse

Utilisez des applications pour traiter et interpréter les données afin d’obtenir des insights stratégiques pouvant orienter votre prise de décision.

Quelles sont les différentes techniques et méthodes d’analytics ?

Différentes méthodes permettent aux analystes d’exploiter le potentiel des données et d’en extraire de précieuses informations. Voici quelques-unes des techniques les plus répandues à l’heure actuelle.

Analyse de régression

Elle estime et modélise les liens entre différentes séries de variables. Vous pouvez, par exemple, examiner le nombre de contacts d’une autrice sur Facebook et le nombre d’exemplaires écoulés de son dernier ouvrage pour prévoir une autre variable, comme le succès de sa prochaine trilogie.

Analyse des facteurs

Également appelée réduction de dimension, cette technique rassemble les données de nombreuses variables dans une seule « supervariable ». Prenons un exemple en lien avec la santé. Un membre du corps médical est susceptible de mesurer votre taille, votre poids et votre tension artérielle. Grâce à ces différentes informations, il peut établir un diagnostic global de votre état de santé. L’analyse des facteurs facilite l’identification des variables qui déterminent les choix et les comportements.

Analyse des cohortes

Les cohortes sont des groupes de personnes partageant des caractéristiques communes. Leur analyse consiste à segmenter les données client pour obtenir des sous-groupes de personnes afin d’aider les entreprises à surveiller les tendances et les modèles comportementaux propres à ces dernières. Connaître le mode de pensée de la clientèle dans ses moindres détails peut s’avérer extrêmement précieux.

Méthode de Monte-Carlo

Mise au point après la Seconde Guerre mondiale, elle optimise la prise de décision en cas d’incertitudes. Son nom fait référence aux jeux de hasard pratiqués au casino de Monaco. La technique consiste, en effet, à effectuer de nombreuses simulations afin d’évaluer une série de résultats potentiels. Au lieu de s’appuyer sur une seule valeur moyenne, les analystes utilisent des variables pour des facteurs incertains, par exemple, les conditions du marché ou le comportement de la clientèle, afin de mieux cerner les scénarios envisageables et leur probabilité. Les entreprises ont ainsi une vision plus complète des risques et des opportunités, et peuvent prendre des décisions éclairées, même dans les situations compliquées.

Analyse de séries temporelles

Cette technique permet aux analystes d’établir des prévisions précises en mesurant la même variable à différentes périodes. Prenons l’exemple de la quantité de fournitures scolaires vendues à certains moments de l’année. Une analyse de séries temporelles révélera probablement une chute importante en juin et en juillet en raison des vacances d’été.

Quels sont les outils d’analytics incontournables ?

Grâce aux solutions actuelles, la gestion des données a beaucoup évolué et ne se cantonne plus aux feuilles de calcul et aux graphiques statiques. Aujourd’hui, les analystes utilisent des langages de programmation pour gérer les bases de données, des plateformes de visualisation pour partager des insights dans des tableaux de bord dynamiques, et des techniques de data mining pour dégager des tendances dans les jeux de données volumineux. Il est ainsi possible de traduire les informations brutes en insights exploitables qui simplifient la prise de décision.

Comment se lancer dans l’analytics ?

L’analytics examine les performances passées de l’entreprise afin d’établir des prévisions fiables.

Pour vous lancer :

1. Identifiez vos principales difficultés, comme la fidélisation client et les inefficacités opérationnelles.
2. Collectez des données pertinentes auprès des différentes sources disponibles (CRM, plateformes de vente, etc.) en veillant à ce qu’elles soient nettoyées et précises.
3. Analysez-les pour révéler les schémas et les insights qui guideront la stratégie et la prise de décision afin de booster la croissance et les performances.

Adobe peut vous aider.

Avec Adobe Analytics, associez et analysez des données à n’importe quel stade du parcours client. Grâce à l’analyse approfondie, au reporting complet et à l’intelligence prédictive, accédez à toutes les informations dont vous avez besoin pour offrir de meilleures expériences client. Appuyez-vous sur l’IA d’Adobe Analytics pour obtenir des insights prédictifs basés sur la totalité de vos données.

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