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

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

Que signifient ces tendances pour vous en tant que spécialiste du marketing ? Si la lecture de graphiques et de lignes de tableaux Excel vous effraie, 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 pour une prise de décision éclairée. 

• Que signifie l'interprétation des données ?
• Différents types de méthodes d'interprétation des données
• Avantages d'investir 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-coller des ensembles de données dans des feuilles de calcul Excel ou des graphiques fantaisistes de Google Analytics dans votre diaporama. L'interprétation des données consiste à relier les modèles et à reconnaître les tendances dans vos données, en transformant 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): Utiliser les données sur le volume de recherche des mots clés pour organiser votre stratégie de mots clés afin d'obtenir un impact maximal.
• 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, visualisations de données et des recommandations basées sur les données pour aider votre public à assimiler votre message.

Jordie van Rijn, un consultant en marketing par e-mail chez emailmonday, ajoute :

"Les statistiques montrent que l'email est très rentable, avec souvent un un ROI incroyable. Mais l'optimisation de la valeur se trouve peut-être simplement dans les données. L'email et l'automatisation du marketing génèrent un grand nombre de données de première main, mais souvent les rapports standard des logiciels d'email marketing simples ne sont pas à la hauteur. logiciel d'email marketing simple ne vous donnent pas la profondeur nécessaire pour obtenir de véritables informations et effectuer des analyses approfondies.

Certaines des plus importantes sont un lien avec le comportement de navigation et de visite des magasins, les ventes, l'historique des produits et les préférences qui manquent dans les rapports. Mais d'autres sections transversales peuvent être tout aussi révélatrices : pensez aux nouveaux abonnés par source d'abonnement, aux acheteurs premium par rapport aux acheteurs discount, et aux rapports sur la marge des produits. Vous devrez rassembler davantage de sources de données, mais il s'agit 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 numériques d'un questionnaire, 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'agira de toutes vos données quantitatives de mesure du marketing via des outils d'analyse comme 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 vos répondants disent dans une enquête.

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

3 avantages à investir dans l'interprétation des données

À ce stade, vous vous demandez 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 marketing. D'une part, les outils martech basés sur les données ont fait un bond de 24 % pour atteindre 9 932 outils martech en 2022.soit une augmentation 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'amélioration de vos compétences en matière d'interprétation des données est indispensable pour le spécialiste du marketing moderne. 

1. L'interprétation des données aide à résoudre les problèmes et à prendre des décisions en connaissance de cause.

Avoir 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. 

Imaginez deux responsables du marketing qui font une recommandation à leur chef de service.

L'intuition du dirigeant : "OK, nous devrions changer la mise en page de notre blog parce que j'ai utilisé cette méthode dans mon entreprise précédente, et elle a mieux fonctionné pour nous.

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

Vous voyez la différence ? L'utilisation efficace des données vous rend plus crédible auprès 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 axés sur les données améliore souvent les délais de commercialisation, la fidélisation des employés et l'acquisition de 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 vos commandes et la valeur moyenne des commandes sur l'année (il est utile de visualiser les données numériques à l'aide d'un graphique linéaire ou d'un diagramme à barres !) vous aide à prévoir les mois de forte activité pour votre entreprise, ce qui vous permet d'allouer suffisamment de main-d'œuvre et de stocks pour tirer parti de l'activité intense.

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

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

En mesurant les performances de chaque campagne sur une période donnée, vous saurez sur quelles initiatives vous concentrer et ce qu'il faut supprimer pour réduire les coûts.

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

Un guide en 5 étapes pour une interprétation réussie des données

1. Réfléchissez à ce que vous voulez apprendre

Avant d'entrer dans le détail de l'analyse des données, orientez 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 maintenant, et où voulez-vous être ? 
• Quelles actions sont 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 spécifique, avec un calendrier précis) : 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 des données correctes et pertinentes pour les questions auxquelles vous voulez répondre. 

Consacrez du temps à l'examen et au nettoyage de vos données brutes avant d'utiliser les données recueillies pour l'analyse. Vérifiez les valeurs manquantes, les incohérences et les doublons afin de vous assurer que vos données sont propres à l'analyse.

Astuce : Les outils de reporting automatisés comme DashThis peuvent importer automatiquement vos dernières données à partir de Google Analytics, d'outils de marketing payant, de 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.

3. Analysez vos résultats

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

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

4. Répondez à la question "Et alors ?

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

Réfléchissez à la façon de répondre à la question "et alors ?". Que signifient ces valeurs numériques pour les personnes qui consultent le rapport, et comment 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 de ces questions : 

• Comment l'initiative X progresse-t-elle ? Y a-t-il des possibilités d'amélioration ? 
• Comment devons-nous prioriser nos prochaines étapes ? 
• Devrions-nous commencer/arrêter quelque chose ? 

Conseil : veillez à personnaliser votre message en fonction de votre public. Les préoccupations d'un responsable des ventes sont très différentes de celles d'un responsable du conseil ou des solutions techniques.

Organisez les recommandations multiples 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 ? 
• Avez-vous un calendrier à l'esprit ? 

5. Présentez vos résultats de manière à communiquer vos points de vue. 

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

Au lieu de cela, vous voudrez regrouper 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 Sélectionnez des tableaux et des graphiques appropriés pour mettre l'accent sur certains points si nécessaire.

2 exemples d'interprétation de données (avec des 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 seul tableau de bord.
• Les outils de visualisation des données, tels que les diagrammes linéaires, les graphiques 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. 
• En-têtes de section pour chaque poste de marketing numérique, permettant aux dirigeants de comparer les performances entre les différents canaux afin de prendre des décisions plus éclairées.

Modèle de rapport exécutif

Ce qu'il y a dans le modèle de rapport exécutif de DashThis : 

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

Astuce : Tous nos modèles de rapports sont modifiables, ce qui vous permet d'adapter facilement un rapport à vos besoins particuliers !

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

Étape 1 : Inscrivez-vous pour un compte sur 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 de 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 configurer votre rapport.

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