Comment puis-je développer mon activité ?
Comment les clients interagissent-ils avec mon nouveau produit ?
Comment augmenter la productivité de mes employés ?
Comment savoir si mes efforts en marketing sont efficaces ?
Nous n'avons que deux mots à vous dire... Analyse des données !
Dans ce post nous allons nous plonger dans ce domaine complexe et expliquer les points suivants :
- Qu'est-ce que l'analyse de données ?
- Pourquoi c'est important pour votre entreprise
- Ce qu'il faut pour être analyste de données
- Comment les marques utilisent la technologie d'analyse des données pour améliorer leurs processus de travail
Et plus encore.
C'est parti !
Définition de l'analyse des données
Science des données, analyse des données et autres [Explication des termes clés]
Quel est l'objectif de l'analyse des données ?
Développer une stratégie d'analyse de données réussie [Conseils]
Qui utilise l'analyse des données ?
Comment les organisations tirent profit de l'analyse des données (exemples)
Principaux types d'analyse de données [Infographie]
Comment fonctionne l'analyse des données (5 étapes importantes)
Quelles sont les trois principales compétences d'un analyste de données ?
Outils d'analyse de données incontournables en 2024
Comment Meltwater peut vous aider à obtenir des informations vitales à partir des données des médias sociaux
Définition de l'analyse des données
L'analyse des données (Data Analysis) est le processus d'analyse, de collecte, stockage et de structuration des données brutes afin d'obtenir des informations pertinentes pour les activités de l'entreprise.
Pour ce faire, elle utilise différents outils, techniques, cadres et analyses statistiques.
Vous pouvez considérer l'analyse des données comme une forme de Business Intelligence (BI) utilisée pour
- répondre à des questions d'ordre professionnel
- identifier les tendances
- et résoudre les problèmes auxquels chaque organisation est confrontée (nous y reviendrons dans l'un des chapitres suivants)
Grâce à la connaissance des données, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions en toute connaissance de cause, concernant leur public, leur organisation dans son ensemble et leur secteur d'activité.
💡 Le saviez-vous ? Alors que la business intelligence traite généralement d'une évaluation transactionnelle plus quantitative du pipeline de vente (par exemple, les chiffres de vente, les livraisons), il existe également une intelligence de marché, qui offre une analyse plus qualitative et orientée vers l'extérieur de l'environnement de vente d'une entreprise (par exemple, les tendances futures du marché comme l'utilisation de la réalité augmentée). La veille concurrentielle, quant à elle, se concentre entièrement sur l'optimisation du processus de vente. Il existe également une veille médiatique qui combine plusieurs domaines médiatiques différents.
Vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet ? Découvrez comment la business intelligence utilise des données en temps réel pour générer des revenus.
D'autres concepts associés à l'analyse des données sont également la science des données, l'analyse des données et la gestion des données (gestion des données de référence).
Pour éviter toute confusion et apprendre à les différencier, examinons le chapitre suivant.
Conseil : Lisez comment utiliser les chatbots pour améliorer vos ventes, comment utiliser ChatGPT pour le marketing et les relations publiques et jetez un coup d'œil aux messages les plus utiles. Les plus utiles de ChatGPT pour le marketing.
Science des données, analyse des données et autres [Explication des termes clés]
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données (Data Science) et la l’analyse des données (Data Analysis) sont des disciplines étroitement liées, qui traitent chacune à leur manière la big data.
La science des données conçoit des algorithmes, des modèles statistiques et des analyses pour
- rendre les données collectées facilement compréhensibles
- soulever de nouvelles questions qui stimulent l'innovation dans l'entreprise
- tirer des prédictions et des conclusions pour l'avenir
Pour faire simple, un data scientist prend des données désordonnées provenant de nombreuses sources et les transforme en une histoire que tout le monde peut comprendre. 😊
L’analyse des données, quant à elle, est une composante de la science des données conçue pour découvrir les spécificités des informations extraites.
Si vous voulez savoir comment la data science, le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) sont liés, regardez la vidéo suivante de 365 Data Science.
💡 Conseil : Ces dernières années, nous avons assisté à l'émergence d'un autre type d'IA dans le marketing, utilisé principalement pour créer des canulars vidéo et audio - le deepfake. Vous voulez voir comment Keanu Reeves se glisse dans la peau de Forrest Gump ? Ces exemples de deepfake vont vous époustoufler. 🤯
Qu'est-ce que l’analyse des données ?
Les termes "data analytics" et "data analysis" sont souvent utilisés de manière interchangeable. Ce que la plupart des gens ignorent, c'est que la data analysis est une sous-catégorie de la data analytics qui se concentre sur les aspects suivants
- examen
- nettoyage
- visualisation
- modélisation
des ensembles de données.
Son objectif est d'extraire les informations importantes des données brutes et de les utiliser pour prendre des décisions vitales au sein d'une entreprise.
💡 Le saviez-vous ? Un autre terme que vous pouvez rencontrer lorsqu'il s'agit d'analyse de données est le data mining, l'application de méthodes statistiques à des ensembles de données très vastes et complexes dans le but d'identifier de nouveaux modèles. Par exemple, si vous souhaitez évaluer le comportement d'achat de certains groupes de clients, vous devez collecter des données sur les clients et procéder à une gestion efficace de ces données. Il faut poursuivre ensuite avec l'exploration des données. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il est essentiel de procéder à une normalisation des données afin de vous assurer que vous éliminez toutes les valeurs aberrantes.
Dernier point, mais non des moindres...
Qu'est-ce que la gestion des données (Data Management) ?
La gestion des données est l'ensemble des mesures, des procédures et des concepts visant à fournir des données pour soutenir de manière optimale les différents process d'une entreprise.
La gestion des données est axée sur des domaines tels que
- qualité des données
- protection des données
- gouvernance des données…
Vous avez compris comment maîtriser la gestion des données ? Bravo ! 🥳
À ce stade, vous connaissez les principaux termes relatifs à l'analyse des données. Il est temps de découvrir pourquoi elle est vitale pour votre entreprise.
Quel est l'objectif de l'analyse des données ?
L'analyse des données est importante pour les entreprises de toutes tailles pour plusieurs raisons.
Nous avons énuméré ci-dessous quelques-uns des principaux avantages.
💡 Conseil : Envisagez d'ajouter le nettoyage et l'enrichissement des données à votre flux de travail d'analyse des données pour obtenir des informations plus pertinentes.
Minimiser les pertes financières 💰
Saviez-vous que l'analyse des données peut contribuer à minimiser les pertes financières ?
Par exemple, une entreprise souhaite tester l'impact d'une modification de la tarification ou de la conception d'un produit sur la demande des clients.
Après avoir collecté les données relatives aux ventes, les outils d'analyse des données entrent en jeu pour déterminer et visualiser le degré de réussite des changements proposés.
Par conséquent, les décideurs peuvent choisir de mettre en œuvre ces changements ou de les laisser faire.
Expérience client personnalisée 🥰
Lorsqu'il s'agit de satisfaire vos clients et de leur donner ce qu'ils veulent, l'analyse des données joue un rôle crucial.
Les entreprises collectent des données sur les clients à partir de différentes sources :
- médias sociaux et bots de médias sociaux
- magasins physiques
- plateformes de e-commerce…
C'est là que ça devient intéressant !
En appliquant l'analyse des données, vous pouvez créer des profils de clients personnalisés afin de mieux comprendre leur comportement.
Prenons l'exemple d'une entreprise qui possède une boutique de vêtements physique et une boutique en ligne. En analysant en temps réel les données relatives aux ventes et aux médias sociaux, elle peut lancer des campagnes de marketing ciblées sur la plateforme de commerce électronique afin de promouvoir des produits qui intéressent déjà les clients.
💡 Conseil : Pour prédire le comportement et les événements futurs des clients, vous pouvez également exécuter un modèle dit de propension basé sur des technologies de machine learning, un tel modèle statistique est recommandé si vous souhaitez libérer tout le potentiel du marketing data-driven.
Efficacité opérationnelle accrue 📈
Restons encore un peu dans le monde de la mode...
Votre organisation gère une boutique de vêtements en ligne prospère, en collaboration avec de nombreux fournisseurs. Pendant la période des fêtes de fin d'année, la demande de produits augmente considérablement et vous voulez vous assurer qu'il y a suffisamment d'articles en stock.
Entrez dans le vif du sujet : l'analyse des données !
Les outils d'analyse de données permettent de recueillir des informations sur la chaîne d'approvisionnement afin de déterminer les risques de retards de production, par exemple.
Par conséquent, vous pouvez remplacer les fournisseurs qui ne sont peut-être pas en mesure de suivre le rythme et améliorer ainsi votre efficacité opérationnelle.
Amélioration de la gestion des risques ⛔️
Toutes les entreprises sont confrontées à des risques, en particulier lorsqu'il s'agit de
- la sécurité des travailleurs
- responsabilité juridique
- le vol, etc.
Grâce aux informations recueillies par les méthodes d'analyse des données, l'entreprise peut facilement comprendre ces risques et prendre des mesures pour les prévenir.
Si vous gérez une franchise, vous pourriez peut-être analyser les magasins qui présentent un risque de vol plus élevé. Après cette analyse, vous pourrez décider du niveau de sécurité nécessaire dans certains magasins.
💡 Conseil : L'analyse des données a bien sûr de nombreuses autres utilisations. Elle peut également vous aider à choisir le meilleur logiciel d'automatisation du marketing pour les besoins de votre entreprise.
Nous passons maintenant à un autre aspect important : une stratégie d'analyse des données.
Développer une stratégie d'analyse de données réussie [Conseils]
La gestion d'une entreprise axée sur les données commence par une solide stratégie d'analyse des données. Si vous partez de zéro, nous vous avons préparé trois conseils utiles pour vous aider à démarrer.
1. Fixer un objectif clair 🎯
Quel est l'objectif de votre entreprise ?
Avec quel type de données voulez-vous mesurer votre succès ?
Répondre à ces questions est la première étape vers l'élaboration d'une stratégie d'analyse des données réussie. Cela vous donnera une idée des modèles d'analyse à utiliser pour votre projet.
- recettes
- efforts marketing
et d'autres domaines d'intérêt.
2. Identifier les principales parties prenantes 🙋♀️
L'étape suivante consiste à déterminer qui utilisera les données.
Certaines équipes peuvent avoir besoin d'analyses pour prendre des décisions fondées sur des données, tandis que d'autres, par exemple les dirigeants ou les investisseurs, peuvent vous demander uniquement de partager avec eux les progrès et le retour sur investissement de l'entreprise.
Le fait de savoir qui sera impliqué dans le processus vous aidera à définir les principaux indicateurs de performance clés et à organiser les données de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles à ces personnes.
3. Se concentrer sur les indicateurs qui stimulent la croissance ⬆️
La thésaurisation est une mauvaise chose dans tous les sens du terme, y compris lorsqu'il s'agit de données. Ce n'est pas parce que vous en avez beaucoup à votre disposition que vous devez toutes les utiliser.
Au lieu de cela, concentrez-vous sur trois indicateurs qui stimulent la croissance de l'entreprise et tirez parti de la technologie nécessaire pour recueillir ces informations.
💡 Conseil : Oubliez les mesures de vanité telles que les likes ou les followers sur les médias sociaux. Analysez plutôt le nombre de prospects, de revenus ou de conversions de qualité.
Poursuivez votre lecture pour découvrir comment l'analyse des données est mise en pratique.
Qui utilise l'analyse des données ?
L'analyse des données est utilisée dans différents secteurs, tels que
- commerce de détail
- soins et santé
- secteur public
- finance
- divertissement
- transport
- télécommunications
et bien d'autres.
Elle revêt une grande importance, en particulier dans les domaines de la prévision de l'activité du marché, du calcul des risques ou de la prévention de la fraude, et ce d'autant plus si l'on tient compte de la tendance de l’industrie 4.0.
Comment les organisations tirent profit de l'analyse des données (exemples)
Comme indiqué précédemment, les cas d'utilisation de l'analyse des données dans le domaine du marketing, et plus particulièrement dans le monde numérique, sont presque infinis, qu'il s'agisse de prévoir le comportement des clients ou d'effectuer une analyse de l'impact des médias.
Nous voulons vous montrer comment les entreprises peuvent bénéficier de l'utilisation d'outils d'analyse des médias sociaux de pointe tels que l'outil d'analyse sociale Meltwater.
Conseil : Découvrez comment Meltwater utilise l’IA, l’assistant de rédaction Meltwater AI pour les responsables des médias sociaux et l’assistant IA de relations publiques Meltwater.
Ne vous inquiétez pas, nous exploiterons ses fonctionnalités étonnantes plus tard. 😉
Exemple 1 : L'analyse des données pour l'établissement de profils de personnalité
AxiaOrigin est une organisation qui aide les entreprises à atteindre leurs objectifs stratégiques en s'appuyant sur des données probantes.
En travaillant avec un client, leur tâche consistait à développer un cadre de profilage de la personnalité pour comprendre les caractéristiques de la personnalité d'un point de vue psychologique.
Le défi - AxiaOrigin devait recueillir des données pour définir le caractère d'une région spécifique et analyser la façon dont les gens utilisaient leur langue maternelle sur les médias sociaux.
Grâce à la plateforme d'analyse des médias sociaux de Meltwater, ils ont pu
- sélectionner des périodes et des lieux spécifiques
- démarrer une analyse en temps réel en quelques minutes
et
- L'extrait n'a jamais été vu auparavant
Le résultat : un cadre de profilage de la personnalité parfaitement adapté aux souhaits de leurs clients.
Exemple 2 : L'analyse des données pour le développement de produits
Brut. est une entreprise française de médias numériques qui produit des informations et des vidéos pour la génération Z et les milléniaux. Leur objectif est de fournir des informations non filtrées afin que les gens puissent se forger leur propre opinion.
Brut. avait besoin d'aide pour analyser les conversations sociales sur les sujets qui intéressaient son public.
En utilisant les données disponibles grâce au logiciel d'analyse de données Meltwater, l'entreprise a pu
- analyser les données d'un compte social spécifique pour découvrir des informations sur les consommateurs
- contribuer au choix des sujets par les journalistes
- comprendre l'impact réel de leur stratégie de contenu et l'adapter en conséquence
- développer de nouveaux produits susceptibles de trouver un écho auprès de son public
Découvrez ce que l'analyste de données en chef de Brut. a à dire sur son expérience avec notre outil d'analyse.
Comme vous pouvez le constater, l'analyse des données sert de nombreux objectifs. Mais saviez-vous qu'il existe différents types d'analyse de données ?
Principaux types d'analyse de données [Infographie]
Il existe quatre méthodes principales d'analyse des données.
Analyse descriptive des données 🖊
"Que s'est-il passé dans le passé ?"
"Que se passe-t-il en ce moment ?"
Telles sont les questions essentielles de l'analyse descriptive.
En conséquence, les données actuelles et historiques provenant de diverses sources sont analysées afin de décrire le statu quo et d'identifier les tendances et les modèles dans les données.
Analyse des données de diagnostic 🔎
L'analyse diagnostique pose la question :
"Pourquoi cela se produit-il maintenant ?"
Les données utilisées sont souvent le résultat d'une analyse descriptive.
Cette méthode permet de déterminer les facteurs ou les raisons qui influencent certaines valeurs des performances passées.
Analyse prédictive des données 🔜
En matière d'analyse prédictive, tout tourne autour de la question
"Que se passera-t-il à l'avenir ?
Par exemple les domaines suivants
- statistiques
- deep learning
- machine learning
sont utilisés pour utiliser les résultats des analyses descriptives et diagnostiques et pour prédire les résultats futurs.
Analyse de données prescriptive 📣
L'analyse prescriptive se concentre sur la question suivante
"Que faut-il faire pour atteindre l'objectif ?
Les solutions d'entreprise pour l'analyse prescriptive
- algorithmes
- tests d'application
- machine learning
et d'autres techniques pour atteindre les résultats souhaités.
Voyons ce que fait réellement un analyste de données au quotidien.
Comment fonctionne l'analyse des données (5 étapes importantes)
Nous vous guiderons à travers les étapes les plus importantes de l'analyse des données.
Étape 1 : Fixer des objectifs spécifiques 🥅
Avant de commencer à collecter et à analyser des big data, il faut savoir ce que l'on veut en faire. Après avoir déterminé le problème commercial à résoudre, vous serez en mesure de vous poser les bonnes questions et de créer des objectifs spécifiques et mesurables.
Étape 2 : Collecte des données brutes 👀
À ce stade, il est temps de définir les données dont vous avez besoin pour répondre à ces questions. Tout d'abord, vérifiez si ces données sont déjà disponibles dans votre organisation (par exemple, par le biais d'enquêtes auprès des employés, d'évaluations des performances, etc.) Si certaines données manquent encore, envisagez de les rechercher à l'extérieur.
Quoi qu'il en soit, assurez-vous qu'au final, vous avez une vue à 360 degrés du problème que vous avez décidé de résoudre.
Conseil : utilisez un logiciel de reconnaissance d'images pour collecter encore plus de données. En savoir plus sur le fonctionnement de la reconnaissance d'images.
Étape 3 : Nettoyer les données 🧹
La précision de votre analyse dépend fortement de la qualité des données avec lesquelles vous travaillez. Il est donc essentiel de procéder à un nettoyage des données.
Les données brutes sont rarement utilisables dans leur forme actuelle et doivent être "polies". Avec le nettoyage des données, vous pouvez :
- supprimer les données incorrectes ou inutiles (par exemple, les doublons)
- vérifier les incohérences ou les informations incomplètes
Étape 4 : Analyser les données 🧑💻
Une fois que les données ont pris leur forme définitive, il est temps de passer à la partie la plus amusante : l'analyse !
En mettant en œuvre différentes méthodes d'analyse des données, vous découvrirez des schémas et obtiendrez des informations précieuses.
Étape 5 : Présenter les données 📊
Si vous souhaitez informer les décideurs de vos découvertes, vous devrez visualiser les informations en sélectionnant les diagrammes et les graphiques les plus appropriés.
Il est important que les résultats soient présentés d'une manière facilement compréhensible et convaincante (par exemple, grâce à la narration de données).
Comme vous pouvez le constater, la routine d'un analyste de données est assez complexe et n'est pas à la portée de tout le monde. Avez-vous ce qu'il faut pour être un bon analyste ?
Quelles sont les trois principales compétences d'un analyste de données ?
Nous avons dressé une liste des compétences, matérielles et immatérielles, nécessaires pour être bon en tant qu'analyste de données.
✓ Affinités mathématiques et statistiques (vous passerez beaucoup de temps à faire des calculs).
✓ Connaissance des langages de programmation (par exemple Oracle, SQL)
✓ Excellentes compétences en communication (une fois que vous avez récolté les données pour obtenir des informations utiles, vous devez partager vos conclusions avec les parties concernées).
Pouvez-vous cocher toutes les cases ?
Nous approchons lentement de la fin de notre guide. Cependant, il nous reste une dernière chose à aborder pour vous faciliter la vie en tant qu'analyste de données : les outils nécessaires.
Outils d'analyse de données incontournables en 2023
Si vous souhaitez effectuer une analyse approfondie, vous aurez besoin de la technologie d'analyse de données appropriée.
En 2024, voici les outils dont vous ne pourrez plus vous passer.
- Microsoft Excel et Google Sheets : pour exécuter des requêtes de base, créer des tableaux croisés dynamiques, des graphiques et des diagrammes
- Tableau : un logiciel de veille stratégique pour simplifier les données brutes en tableaux de bord visuels, feuilles de travail, cartes, etc.
- Python : un langage de programmation pour traiter, fusionner et regrouper des données dans différents formats
- R : un langage de programmation libre pour présenter et communiquer les résultats de l'analyse des données
- SAS : un logiciel d'analyse de données piloté par des commandes permettant d'effectuer des analyses statistiques avancées et de visualiser les données.
Conseil : si vous travaillez dans le domaine de la vente, vous devriez également jeter un coup d'œil aux meilleurs outils logiciels de veille commerciale disponibles sur le marché.
Terminons par...
Comment Meltwater peut vous aider à obtenir des informations vitales à partir des données des médias sociaux
Le moment est enfin venu de plonger dans les données concernant votre entreprise. La solution d'analyse des médias sociaux de Meltwater sert de source unique de vérité et dispose de toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin.
✓ Exportation d'informations via API (pour plus d'informations sur les API de Meltwater)
Reconnaissance vocale de l'IA
Archives historiques de 15 mois des données des médias sociaux
✓ Tableaux de bord et création de rapports personnalisables et faciles à comprendre
✓ Segmentation des consommateurs et analyse du comportement
✓ Comparaison de marques, de mots-clés ou de requêtes complexes
et bien d'autres encore.
Pour savoir comment notre plateforme d'analyse des médias sociaux peut profiter à votre entreprise, remplissez le formulaire et prenez contact avec nous. Nous sommes impatients d'avoir de vos nouvelles ! 🥳
