Qu'est-ce que l'interprétation des données ? (Guide en 5 étapes pour une interprétation réussie des données)

D'ici 2023, la maîtrise des données deviendra un moteur explicite et nécessaire de la valeur de l'entreprise. (Gartner)

Qu'est-ce que ces tendances signifient pour vous en tant que spécialiste du marketing ? Si les graphiques et les lignes d'un tableur Excel vous effraient, ne vous inquiétez pas. 

Nous sommes là pour vous aider à démystifier et à interpréter les données afin de les transformer en informations précieuses pour votre équipe en vue d'une prise de décision éclairée. 

• Que signifie l'interprétation des données ?
• Différents types de méthodes d'interprétation des données
• Avantages de l'investissement dans l'interprétation des données
• Un guide en 5 étapes pour une interprétation réussie des données
• Exemples d'interprétation de données (avec modèles !)
• Comment créer un rapport d'interprétation des données avec DashThis ?

C'est parti !

Que signifie l'interprétation des données ?

L'interprétation des données consiste à examiner et à analyser les données afin de tirer des conclusions pertinentes pour une entreprise. 

Il ne s'agit pas seulement de copier des ensembles de données dans des feuilles de calcul Excel ou des graphiques fantaisistes de Google Analytics dans votre présentation de diapositives. L'interprétation des données consiste à relier les modèles et à reconnaître les tendances dans vos données, et à transformer ces informations en recommandations exploitables pour une entreprise.

À quoi ressemble l'interprétation des données dans le marketing numérique ? 

• Optimisation des moteurs de recherche (SEO): Utilisation des données sur le volume de recherche des mots clés pour organiser votre stratégie de mots clés afin d'en maximiser l'impact.
• Campagnes de médias payants : Analyse statistique pour analyser vos performances en fonction des mots-clés ou des tendances des canaux et déterminer les canaux ayant le meilleur retour sur investissement.
• Segmentation des clients : Catégorisation des clients en fonction de leur valeur à vie afin de trouver les clients les plus précieux pour une campagne d'e-mailing.

Les interprétations de données consistent en un rapport, des visualisations de données et des recommandations basées sur les données pour aider votre public à assimiler votre message.

Jordie van Rijn, consultant en consultant en marketing par courriel chez emailmonday, ajoute :

"Les statistiques montrent que le courrier électronique est très rentable. un retour sur investissement incroyable. Mais l'optimisation de la valeur peut tout simplement se trouver dans les données. L'email et l'automatisation du marketing génèrent un grand nombre de données précieuses, mais souvent les rapports standard des logiciel de marketing par courriel simple ne vous permettent pas d'obtenir de véritables informations et d'effectuer des analyses approfondies.

Certaines des plus importantes sont liées au comportement de navigation et de visite des magasins, aux ventes, à l'historique des produits et aux préférences qui ne figurent pas dans les rapports. Mais d'autres sections transversales peuvent être tout aussi intéressantes : pensez aux nouveaux abonnés par source d'abonnement, aux acheteurs de produits haut de gamme par rapport aux acheteurs de produits à prix réduit, et aux rapports sur la marge des produits. Vous devrez rassembler davantage de sources de données, mais il s'agit là d'informations incroyablement exploitables.

2 types différents de méthodes d'interprétation des données

Interprétation des données quantitatives

Les données quantitatives sont des chiffres et des statistiques qui peuvent être quantifiés et mesurés. 

Pensez à l'analyse des résultats d'un questionnaire numérique, où plusieurs valeurs sont compilées dans des tableaux et des histogrammes et analysées à l'aide de méthodes statistiques. 

Dans le domaine du marketing, il s'agit de toutes les données quantitatives relatives aux mesures de marketing obtenues à l'aide d'outils d'analyse tels que Google Analytics et Adobe Analytics. 

Interprétation des données qualitatives

Alors que les données quantitatives concernent les chiffres, les données qualitatives concernent tout ce qui n'est pas un chiffre. Pensez au texte d'un entretien avec un client ou analysez ce que disent les personnes interrogées dans le cadre d'une enquête.

Ces types de données sont considérés comme des données non structurées. Vous devrez passer du temps à structurer les données qualitatives avant de pouvoir les analyser pour en tirer des informations commerciales.

3 avantages d'investir dans l'interprétation des données

À ce stade, vous vous interrogez peut-être : 

"Mais attendez, je suis un spécialiste du marketing, pas un analyste de données ! Pourquoi devrais-je apprendre l'analyse de données ?" 

En réalité, les données sont également omniprésentes dans le domaine du marketing. D'une part, les outils martech axés sur les données ont fait un bond de 24 %, passant à 9 932 outils martech en 2022soit une hausse de 24 % par rapport à 2020.

Même M&C Saatchi travaille avec l'intelligence artificielle et le big data pour quantifier des émotions aussi intangibles que le désir de marque.

En tant que spécialistes du marketing, les données permettent d'évaluer les performances, de fixer des objectifs appropriés et de mesurer les progrès accomplis dans la réalisation de ces objectifs. 

Voici trois raisons pour lesquelles l'interprétation des données est une nécessité pour le spécialiste du marketing d'aujourd'hui. 

1. L'interprétation des données aide à résoudre les problèmes et à prendre des décisions éclairées.

L'accès aux données n'est pas une fin en soi. 

Il agit en fonction de ces données. 

Vous devez interpréter les données, repérer les problèmes ou les opportunités commerciales, résoudre les problèmes et formuler des recommandations solides étayées par des données. 

Prenons l'exemple de deux responsables marketing qui font une recommandation à leur chef de service.

L'intuition du chef d'entreprise : "OK, nous devrions changer la mise en page de notre blog parce que j'ai utilisé cette méthode dans mon ancienne entreprise et qu'elle fonctionnait mieux pour nous.

Un dirigeant guidé par les données : "Nous devons modifier la mise en page car, d'après les données du trimestre sur le temps passé sur la page et le taux de défilement, les gens ne voient pas notre contenu au bas de la page, et nous devons attirer l'attention sur ce contenu par un appel à l'action clair.

Vous voyez la différence ? L'utilisation efficace des données vous rend plus crédible aux yeux de vos clients et de vos supérieurs.

2. Les données vous aident à prévoir les tendances et à vous préparer en conséquence 

Investir dans comportements fondés sur les données permet souvent d'améliorer les délais de commercialisation, la fidélisation du personnel et l'acquisition de nouveaux clients.

Cela ne se limite pas aux organisations lourdes qui s'appuient sur l'IA, l'apprentissage automatique et le big data. 

Prenons l'exemple d'une entreprise de vente au détail ou de commerce électronique. 

Examiner le nombre de commandes et la valeur moyenne des commandes au cours de l'année (la visualisation des données numériques à l'aide d'un graphique linéaire ou d'un diagramme à barres est utile à cet égard !) vous aide à prévoir les mois les plus chargés pour votre entreprise et à allouer suffisamment de main-d'œuvre et de stocks pour tirer parti d'une activité soutenue.

L'examen des valeurs moyennes des commandes peut vous aider à optimiser votre stratégie de prix et la manière dont vos produits sont présentés sur votre site web. 

3. Les données permettent de mesurer votre retour sur investissement avec précision 

En mesurant les performances de chaque campagne sur une période donnée, vous saurez quelles initiatives privilégier et lesquelles réduire pour diminuer les coûts.

Cela s'applique à toutes les activités de marketing numérique, y compris le marketing par courriel, les médias payants, le marketing sur les médias sociaux et l'optimisation des pages d'atterrissage.

Un guide en 5 étapes pour une interprétation réussie des données

1. Réfléchissez à ce que vous voulez apprendre

Avant d'entrer dans les détails de l'analyse des données, concentrez votre processus de collecte et d'analyse des données en vous demandant ce que vous voulez tirer des données. 

Veillez à ce que ces questions d'interprétation des données soient spécifiques, en tenant compte des indicateurs clés de performance pertinents pour l'entreprise. 

Une autre méthode consiste à se poser ces deux questions : 

• Où êtes-vous aujourd'hui et où voulez-vous être ? 
• Quelles sont les actions nécessaires pour y parvenir ? 

Voici à quoi cela pourrait ressembler. 

Bonne question : Que puis-je faire pour générer plus de prospects pour mon entreprise ?

Une meilleure question (plus précise, avec un calendrier clair) : Sur quels canaux dois-je me concentrer pour générer plus de prospects au cours du prochain trimestre ?

2. Collectez vos données

Assurez-vous que les sources de données que vous choisissez fournissent les données correctes correspondant aux questions auxquelles vous souhaitez répondre. 

Prenez le temps d'examiner et de nettoyer vos données brutes avant d'utiliser les données collectées pour l'analyse. Vérifiez les valeurs manquantes, les incohérences et les données en double afin de vous assurer que vos données restent propres pour l'analyse.

Astuce : Les outils de reporting automatisés comme DashThis peuvent importer automatiquement vos dernières données depuis Google Analytics, les outils de marketing payant, les logiciels de référencement, etc. Il vous suffit de choisir vos intégrations, d'importer vos données et de sélectionner les indicateurs que vous souhaitez afficher dans votre tableau de bord. tableau de bord.

3. Analyser les résultats

Exploitez les méthodes statistiques et les différents types d'analyse, comme l'analyse de régression, et comparez vos données pour en tirer des conclusions pertinentes. Recherchez des tendances, des modèles ou des corrélations qui vous aident à répondre aux questions que vous avez posées. Prenez note de toute valeur aberrante et cherchez les raisons de ces valeurs aberrantes. 

N'hésitez pas à utiliser des outils de visualisation de données et d'analyse prédictive pour vous aider. 

4. Répondre à la question "Et alors ?

Vous disposez de vos données et de votre analyse. Quelle est la prochaine étape ? 

Réfléchissez à la manière de répondre à la question "Et alors ? Que signifient ces valeurs numériques pour les personnes qui consultent le rapport et en quoi cela les aide-t-il à mieux atteindre leurs objectifs commerciaux ? 

Rédigez une recommandation et les prochaines étapes pour chaque constatation. Idéalement, ces recommandations devraient répondre à l'une des questions suivantes : 

• Comment l'initiative X progresse-t-elle ? Existe-t-il des possibilités d'amélioration ? 
• Comment devrions-nous hiérarchiser nos prochaines étapes ? 
• Faut-il commencer/arrêter quelque chose ? 

Conseil : veillez à personnaliser votre message en fonction de votre public. Les préoccupations d'un responsable des ventes diffèrent grandement de celles d'un responsable du conseil ou des solutions technologiques.

Organiser plusieurs recommandations par priorité. Une fois que vous avez défini vos recommandations, vous pourriez vouloir les définir : 

• Qui est responsable de la mise en œuvre de ces recommandations ? 
• Quelle est la prochaine étape ? 
• Y a-t-il un calendrier prévu ? 

5. Présentez vos résultats d'une manière qui vous aide à communiquer vos points de vue. 

Présenter votre rapport sous forme de feuilles de calcul Excel non formatées, avec un formatage incohérent et des listes de chiffres interminables est un moyen sûr de faire ignorer les recommandations sur lesquelles vous avez travaillé si dur. d'ignorer les recommandations sur lesquelles vous avez travaillé si dur.

Au lieu de cela, vous voudrez rassembler tous vos efforts dans un rapport structuré. Rassemblez toutes vos données dans un rapport facilement compréhensible. Placez les informations clés en haut, utilisez des sections pour guider le lecteur et reliez toujours vos recommandations à vos données. Sélectionnez des tableaux et des graphiques appropriés pour mettre l'accent sur certains points.

2 exemples d'interprétation de données (avec modèles !) 

Modèle de rapport sur le marketing numérique

Contenu du modèle de rapport de marketing numérique de DashThis : 

• Une vue d'ensemble claire des performances marketing par canal dans un tableau de bord unique
• Les outils de visualisation des données tels que les graphiques linéaires, les diagrammes à barres, les histogrammes et les diagrammes circulaires vous aident à interpréter différents types de données et à présenter vos points de données avec des recommandations claires. 
• des en-têtes de section pour chaque poste de marketing numérique, ce qui permet aux dirigeants de comparer les performances entre les différents canaux et de prendre des décisions plus éclairées

Modèle de rapport exécutif

Contenu du modèle de rapport exécutif de DashThis : 

• Une section présente les faits marquants du mois, ce qui vous permet d'afficher d'emblée les informations essentielles pour vos cadres très occupés. Complétez cette vue d'ensemble par des notes et des informations plus contextuelles afin de faciliter l'interprétation des données.
• Des outils de suivi des objectifs pour votre équipe de direction afin de voir les progrès accomplis et de l'aider à prendre les bonnes décisions. 

Astuce : Tous nos modèles de rapport sont modifiables, ce qui vous permet de personnaliser facilement un rapport en fonction de vos besoins spécifiques !

Comment créer un rapport d'interprétation des données avec DashThis ?

Étape 1 : S'inscrire un compte chez DashThis. Nous proposons un essai gratuit de 15 jours pour voir si nous sommes faits pour vous.

Étape 2 : Choisissez parmi plus de 40 intégrations et connectez vos outils marketing et vos sources de données en quelques secondes.

Étape 3 : Sélectionnez les indicateurs à inclure dans votre rapport à partir des widgets prédéfinis de DashThis.

Étape 4 : Ajoutez autant de points de données que nécessaire pour établir votre rapport.

Profitez dès aujourd'hui de l'essai gratuit de 15 jours de DashThis pour économiser des heures sur l'interprétation des données.