Analytics de données : définition, outils et prise en main

A man stands in a suit against a backdrop of city skyscrapers while holding a silver laptop in one hand and typing with the other as he processes data analytics.

Qu’est-ce que l’analytics de données ?

L’analytics de données désigne le processus consistant à examiner de gros volumes de données quantitatives et qualitatives. Il est utile pour les entreprises qui veulent comprendre et anticiper les tendances commerciales. Si vous réussissez à dégager ces tendances à l’avance, vous pourrez en tirer des insights exploitables et pertinents qui vous permettront de prendre des décisions avisées.

On s’attend souvent à ce que les analystes de données prédisent l’avenir du monde professionnel, ou c’est en tout cas parfois ce que nous imaginons. Leur rôle consiste à extraire des données brutes, à les organiser et à les analyser. Vient ensuite le moment de transformer ces jeux de données volumineux en insights intelligibles que d’autres parties prenantes peuvent exploiter.

Quels sont les outils utilisés par les analystes de données ? Leur maîtrise d’applications telles que Microsoft Excel et de langages de programmation comme SQL, R, SAS et Python est généralement excellente. Ils peuvent ainsi réaliser des tâches de data mining, d’analyse statistique et de gestion de base de données, mais aussi partager leurs conclusions avec les parties prenantes. Le storytelling et la visualisation des données sont des modes de communication efficaces.

L’accès au bon insight au bon moment peut avoir un impact financier considérable pour une entreprise. Il s’agit parfois de mieux comprendre la manière dont certains groupes de clientèle se comportent ou comment et quand le personnel a recours à tel ou tel outil. Ces informations peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées pour l’avenir et à ajuster leur stratégie si nécessaire. Par exemple, Walmart utilise le data mining pour fournir à sa clientèle des recommandations de produits basées sur les articles généralement achetés ensemble.

Lancez-vous dans l’analytics de données.

Avant de vous lancer dans l’analytics de données, commencez par identifier le domaine que vous souhaiteriez examiner de plus près. Y a-t-il une étape du parcours client où la participation baisse ? L’absence de clientèle récurrente vous inquiète-t-elle ? Identifiez une difficulté rencontrée par votre entreprise et axez votre analyse dessus. Commencez ensuite à collecter des données pour votre projet.

La solution la plus simple est d’opter pour Adobe Customer Journey Analytics, qui permet de combiner, de relier et d’analyser des données à n’importe quel stade du parcours client. Grâce à l’analyse approfondie, au reporting polyvalent et à l’intelligence prédictive, vous disposez de toutes les informations dont vous avez besoin pour proposer de meilleures expériences client.

Regardez une vidéo de présentation ou demandez une démonstration pour savoir comment Adobe Analytics peut aider votre entreprise.