Données discrètes et données continues : Différences clés et exemples pour les spécialistes du marketing

Lorsque vous travaillez avec des données marketing, vous rencontrez différents types de données quantitatives, y compris des données discrètes et continues. Une bonne visualisation de ces types de données renforce la crédibilité de votre rapport et aide les clients à prendre de meilleures décisions.

Ce guide explique la différence entre les ensembles de données discrètes et continues et pourquoi la connaissance de ces différences n'est pas réservée aux étudiants en statistiques, elle est pertinente si vous manipulez des données en contact avec des clients, quels qu'ils soient. Apprenez quelles méthodes de visualisation de données fonctionnent le mieux pour chaque type de données numériques, et voyez comment DashThis peut vous aider à présenter vos données marketing de manière efficace.

Table des matières

• Qu'est-ce qu'une donnée discrète ?
• Qu'est-ce qu'une donnée continue ?
• Données discrètes et données continues - différences essentielles pour les spécialistes du marketing
• Comment combiner les données discrètes et continues dans vos rapports de marketing ?
• Automatisez vos rapports marketing et la visualisation de vos données avec DashThis

Qu'est-ce qu'une donnée discrète ?

Les variables discrètes sont des nombres entiers sans fractions ni valeurs décimales. En marketing, il s'agit généralement de nombres entiers non négatifs, car il ne peut y avoir de clics négatifs ou de ventes négatives. Vous pouvez compter ces valeurs, en les décrivant généralement par l'expression "le nombre de".

Pensez à des exemples courants de données discrètes, comme le comptage du nombre d'élèves dans une classe ou la détermination de la pointure des chaussures. En matière de marketing, les données discrètes sont omniprésentes dans vos campagnes et vos rapports :

• T-shirts vendus
• Emails envoyés ce mois-ci
• Impressions ou personnes touchées par une bobine Instagram
• Clics publicitaires par campagne Meta ad
• Nombre total de sessions engagées en mai

Meilleurs types de graphiques pour les données discrètes

Différents types de graphiques répondent à des besoins spécifiques en matière d'analyse de données. Pour les données discrètes, les diagrammes à barres, les diagrammes circulaires et les colonnes empilées sont les options à privilégier car ils présentent les chiffres globaux tout en vous permettant de voir exactement ce qui compose ces totaux.

Les diagrammes à barres sont particulièrement utiles pour les comparaisons directes. Ils vous aident à comparer des mesures individuelles côte à côte entre différentes campagnes ou segments d'audience, comme lorsque vous analysez les sessions engagées sur des pages de renvoi.

Par ailleurs, les diagrammes circulaires permettent de décomposer les mesures globales en catégories. Ils sont utiles pour segmenter les listes d'adresses électroniques en groupes d'audience distincts ou pour analyser les taux de clics en fonction des tranches d'âge.

Mais qu'en est-il si vous souhaitez bénéficier des fonctionnalités d'un diagramme circulaire et voir comment ces pourcentages évoluent dans le temps ?

Ici, un diagramme à colonnes empilées décompose les totaux en éléments et suit les changements à travers les périodes de temps. Ce format permet d'afficher efficacement des mesures de référencement telles que le pourcentage de trafic organique ou le nombre total de conversions à partir de sources organiques sur plusieurs mois. La comparaison claire entre les périodes peut vous aider à montrer l'impact de vos résultats en matière de référencement et à renforcer votre argumentaire lors d'un examen de la campagne du client.

Astuce : DashThis sélectionne les meilleurs styles de visualisation grâce à des options de widget prédéfinies, ce qui simplifie l'affichage des données.

Si les diagrammes à barres conviennent bien aux données discrètes, vous vous demandez peut-être ce qu'il en est des graphiques linéaires. Ne sont-ils pas suffisamment polyvalents pour tout type de données ?

Voici le problème. L'utilisation d'un graphique linéaire donne une représentation erronée des données discrètes en reliant des points distincts par des lignes. Par exemple, lors du suivi des ouvertures d'e-mails sur un graphique linéaire, les lignes de connexion suggèrent que des valeurs fractionnaires comme 2,5 ou 3,7 ouvertures existent entre les différentes valeurs. Or, les ouvertures d'e-mails ne se produisent qu'en unités complètes - vous ne pouvez pas avoir d'ouvertures partielles comme 2,5, mais seulement des nombres entiers comme 2, 3 ou 4 ouvertures d'e-mails.

Qu'est-ce qu'une donnée continue ?

Les données continues représentent des mesures précises qui peuvent prendre n'importe quelle valeur spécifique à l'intérieur d'une fourchette, y compris les décimales et les fractions. Cela signifie qu'il existe un nombre infini de valeurs entre deux points. Par exemple, votre taux de conversion peut être de 2,5 %, 2,51 %, 2,512 % ou n'importe quelle valeur décimale entre les deux - contrairement aux données discrètes où vous êtes limité aux nombres entiers.

En bref, si vous pouvez demander "Combien ?" ou "Combien de temps ?" au lieu de "Combien ?", il s'agit probablement de données continues.

Voici quelques exemples de données continues dans le domaine du marketing numérique :

• Mesures du chiffre d'affaires telles que la valeur de la durée de vie du client et la valeur moyenne de la commande
• Les indicateurs de performance de la campagne tels que le coût par clic, le taux de conversion ou le taux de clics.
• Mesures d'engagement basées sur le temps, telles que la durée moyenne de la session, le temps passé sur la page et le taux de rebond

Comment visualiser les variables de données continues

Les meilleurs outils de visualisation pour les données continues sont les graphiques linéaires et les graphiques en jauge. Voici quand utiliser chacun d'entre eux.

Les graphiques linéaires affichent efficacement les changements dans les variables de données continues dans leur plage donnée au fil du temps, comme les taux de conversion ou la valeur moyenne des commandes. Ils vous permettent également de suivre plusieurs mesures connexes dans le temps, comme les liens entre les temps de chargement des pages et la valeur moyenne des commandes, ce qui vous aide à repérer les tendances susceptibles d'améliorer votre processus de paiement pour le commerce électronique, ou à déterminer s'il existe des différences dans les mesures au fil du temps.

Pour les types de variables axées sur les objectifs qui nécessitent un suivi étroit, les widgets de jauge vous aident à suivre vos progrès. Ils permettent de montrer à quel point vous êtes proche d'atteindre des objectifs clés, qu'il s'agisse d'objectifs de coût par conversion ou de chiffre d'affaires. Ces widgets permettent également de fournir un contexte visuel codé par couleur - vous saurez immédiatement si vous êtes sur la bonne voie pour atteindre vos objectifs ou non.

Données discrètes et données continues - différences essentielles pour les spécialistes du marketing

Choisir la bonne visualisation pour votre type de données permet d'éviter la confusion chez le client et de renforcer la confiance dans votre expertise analytique. Utilisez ce tableau récapitulatif pour identifier rapidement la différence entre ces types de données.

Comment combiner les données discrètes et continues dans vos rapports de marketing ?

Les campagnes de marketing ne rentrent pas dans des cases bien définies. Les stratégies les plus efficaces combinent les deux types de données. Voici quelques exemples concrets qui montrent comment mélanger les variables discrètes et continues dans vos rapports.

Performance des campagnes d'e-mailing

Les rapports de marketing par courrier électronique présentent à la fois des chiffres bruts (taille de la liste, ouvertures, clics) et des pourcentages (taux d'ouverture, taux de rebond). Pour déterminer si vos lignes d'objet doivent faire l'objet d'un test A/B, reportez votre taux d'ouverture et votre taux de clics (CTR) sur un graphique linéaire afin de repérer les tendances dans la manière dont les abonnés interagissent avec vos courriels.

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Performances du commerce électronique

Les rapports sur le commerce électronique combinent des valeurs discrètes, comme le nombre de transactions, et des données continues, comme les taux d'événements clés et les valeurs moyennes des commandes. En analysant ces chiffres ensemble, vous pouvez affiner le processus de paiement de votre client et identifier les meilleurs produits à promouvoir pendant les ventes saisonnières.

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Google Analytics 4 rapport d'analyse de site web

Les indicateurs GA4 suivent à la fois les événements individuels et le comportement continu des visiteurs. L'examen de chiffres spécifiques tels que les sessions et les conversions, ainsi que d'indicateurs tels que les taux de rebond et d'engagement, vous donne une image claire des performances de votre site Web.

Que diriez-vous d'examiner vos campagnes d'acquisition cross-canal sur des intervalles de temps mensuels ? Lorsque vous associez 10 000 sessions de référence à un taux de conversion de 2,3 %, vous comprenez à la fois le volume et la qualité de votre trafic. Ces chiffres peuvent vous guider dans vos prochaines actions, qu'il s'agisse d'augmenter le nombre de visiteurs ou d'affiner votre processus de conversion.

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Automatisez vos rapports marketing et la visualisation de vos données avec DashThis

Lorsque vos indicateurs marketing ont un impact direct sur les performances de vos clients, la compréhension de la classification des données permet d'établir des rapports plus clairs et plus efficaces. Par conséquent, prendre le temps de s'assurer des fondements de l'analyse des données n'est pas du temps perdu. Vous vous assurez que vos rapports sont précis et que les résultats de vos campagnes sont aussi crédibles que possible.

Appliquez ces principes de reporting pour créer des rapports d'une qualité irréprochable et aider vos clients à comprendre leurs résultats marketing. DashThis est livré avec des graphiques et des widgets prédéfinis pour visualiser vos indicateurs marketing, ce qui vous permet de passer plus de temps à analyser les données qu'à sélectionner les graphiques. Testez DashThis avec un essai de 14 jours dès aujourd'hui.