La Data Analyse : L'étape clé pour transformer vos données en décisions stratégiques
- Stephane Wald
- 25 févr.
- 5 min de lecture
Nous attaquons la 3ᵉ étape de notre voyage autour de la Data, la Data Analyse. Après le Data Management, l’art de structurer vos données, et la Data Gouvernance, qui définit les règles d’utilisation, la Data Analyse est l’étape où vos données deviennent des leviers stratégiques.
Analyser ses données était un luxe réservé aux grands groupes de commerce de détail, comme les hypermarchés ou les chaînes de restauration comme McDonald’s au début du 21ᵉ siècle. Aujourd’hui, c’est devenu une question de survie pour toutes les entreprises, des plus grandes aux plus petites. Selon une étude de McKinsey & Company, 127 zettaoctets de données seront générés d’ici 2025, soit 10 fois plus qu’en 2018. Face à un tel flux, il ne suffit plus de collecter et de consulter les données, il faut les analyser pour agir efficacement sur les leviers de satisfaction client, de performance opérationnelle et de croissance, sous peine de disparaître prématurément.
Qu’est-ce que la Data Analyse ?
La Data Analyse, c’est l’art d’interpréter et de transformer les données brutes collectées, qu’elles soient internes comme les ventes issues des caisses ou externes provenant de plateformes telles que Google ou Uber Eats, ou via des études quantitatives ou qualitatives, en insights actionnables.
L’analyse permet ainsi de comprendre votre activité et les attentes des consommateurs. Cette démarche peut être enrichie par l'Intelligence Artificielle (IA), qui aide à automatiser certaines analyses, affiner les prédictions et déceler des tendances cachées. À partir de ces analyses, vous pourrez élaborer des stratégies concrètes pour améliorer votre activité.
Quelles sont les différents types d’analyse ?
Il existe quatre grands types d’analyse pour exploiter ses données. Chacune répond à des questions et des besoins différents. Je vous propose de vous les présenter au travers d’exemples :
Analyse descriptive :
Le WHAT, Ce qu’il s’est passé.
➡️ Objectif : Comprendre les événements passés en s’appuyant sur les données.
➡️ Exemples : Quels jours génèrent les meilleures ventes (données de caisse) ; Quels sont les combinaisons de produits les plus fréquentes ; Quels sont les produits les mieux notés sur Google, Deliveroo…
C’est le socle de toute analyse : une vision claire du passé.
Analyse diagnostique :
Le WHY, Pourquoi cela s'est-il passé ?
➡️ Objectif : Identifier les causes derrière un phénomène observé.
➡️ Exemples : Comprendre qu'une baisse de ventes provient, par exemple, d’une concurrence agressive, d’un défaut d’approvisionnement, ou d’un changement dans la perception du produit. On pourra regarder les avis pour identifier un problème et éventuellement lancer une étude pour mieux comprendre et apporter des solutions correctrices.
Analyse prédictive :
Le WHAT IF, Que pourrait-il se passer ?
➡️ Objectif : Anticiper des événements futurs en fonction des tendances et des modèles.
➡️ Exemples : Anticiper les pics de fréquentation pendant les événements de fortes influences, afin d’optimiser vos effectifs et garantir une expérience client fluide, prédire les fluctuations de la demande en fonction des tendances météorologiques (ex. plus de glaces vendues au-delà de 20°C ou moins en deçà de 5°C), anticiper les besoins en stock avant une campagne promotionnelle, en analysant les tendances des achats passés ou identifier de nouvelles tendances comme le Healthy ou des segments de clientèle en croissance comme les végétariens, à travers des études consommateurs Ad hoc ou les panels.
→ Une manière de rendre le futur plus prévisible pour mieux s’y préparer.
Analyse prescriptive :
Le WHAT SHOULD WE DO, Que faut-il faire?
➡️ Objectif : Recommander des actions basées sur les analyses précédentes.
➡️ Exemples : Recommander une promotion ciblée sur un produit peu vendu, ajuster vos prix pour maximiser ses ventes et ses profits tout en restant compétitif sur le marché et en préservant son trafic à long terme en s'appuyant sur les prévisions issues des comportements d'achat ou suggérer des formations spécifiques auprès des équipes pour améliorer l’accueil ou le service à partir de l’analyse des avis Google.
→ Une analyse tournée vers la décision et l’action concrète.
Quels sont les outils et méthodes à privilégier ?
Au risque de me répéter, il n’est pas utile de créer une usine à gaz et de déployer des outils complexes pour tirer profit de vos données.
Que vous soyez un indépendant ou un grand groupe, quel que soit votre niveau de maturité en Data Analyse, il existe des solutions accessibles et efficaces adaptées à tous. Voici un aperçu des outils et méthodes recommandés :
Outils simples et gratuits
Excel et Google Sheets vous permettent d’effectuer des analyses descriptives et diagnostiques simples, tandis que Google Data Studio permet de réaliser des visualisations avancées.
→ Facilité d’utilisation, coût nul ou faible.
Outils intermédiaires
Power BI, Tableau ou Looker.
Ces solutions souvent payantes sont idéales pour des entreprises en croissance ayant besoin d’analyses complexes. Elles offrent des capacités de visualisations avancées, une interactivité accrue et une large connectivité avec différents systèmes (ERP, CRM, etc.).
→ Visualisations avancées et interactivité.
Outils spécialisés
Pour les entreprises ayant des besoins d’analyses rapides, qui manquent de temps et/ou qui n’ont pas d’équipes SI, des solutions comme Dvore, que j’ai implantées chez Vapiano, peuvent être une excellente alternative. Elles permettent une analyse rapide avec une prise en main simplifiée.
→ Puissant et abordable pour les PME.
Solutions avancées
Pour les grandes structures, des outils comme Alteryx ou SAS permettent de traiter de gros volumes de données et de modéliser des scénarios complexes. Ces outils nécessitent souvent des ressources dédiées, mais peuvent s’avérer essentiels pour des analyses poussées.
→ Capacité à traiter de gros volumes et à automatiser des analyses complexes.
Solutions complémentaires
Les Panels, les études consommateurs et les avis clients vous aident à obtenir des retours directs de vos clients pour enrichir vos données internes, ce qui permet de mieux comprendre leurs attentes et de prévoir des ajustements nécessaires.
Là encore il existe des solutions simples à coût nul ou faible. Je pense à Microsoft Form ou Google Form pour des enquêtes de satisfaction. Vous pouvez aussi faire appel à des entreprises comme Myli avec qui je travaille.
→ Complément d’analyse via les retours externes.
Faites-vous accompagner : n’hésitez pas à vous faire aider par des consultants externes tant pour vous aider à déployer les bons outils que pour réaliser les analyses adaptées à vos besoins.
Le choix des outils et des méthodes dépend de vos besoins (à quelles questions vous cherchez à répondre), de vos ressources (budget, compétences internes, temps dédié) et de votre maturité en Data.
Quelles sont les pièges à éviter en Data Analyse
Pour maximiser vos analyses et éviter de fausses pistes, attention aux pièges suivants :
Sous-estimer l’importance de la qualité des données : Je l’ai déjà dit dans mes articles précédents, le faux entraîne le faux. La meilleure analyse du monde aura aucune valeur si les données ne sont pas de qualités.
Se noyer dans les données : Trop de données tuent les données. Il est important d’avoir les bonnes données, ni trop, ni pas assez. Il faut définir son champ d’investigation, que recherche-t-on ?
Ne pas contextualiser : Une baisse de ventes peut sembler alarmante, mais si elle correspond à une période de faible fréquentation annuelle, elle peut être normale.
Ignorer l’aspect humain dans l’analyse : Les données sont puissantes, mais elles doivent être interprétées par des experts qui comprennent le terrain. Les outils puissants, les modèles complexes et l’IA sont une aide pour l’analyste
En évitant ces pièges, vous transformerez vos données en leviers stratégiques efficaces.
La Data Analyse est pour beaucoup la production de chiffres. Or, elle est bien plus que cela. Elle a pour objectif en se basant sur les faits, de traduire les informations à disposition en décisions éclairées. Dans un environnement de plus en plus exigeant où la quantité de données est démultipliée, elle est indispensable pour rester compétitif.
Ne manquez pas la dernière étape de notre voyage, le Data Telling ou l’art de transformer vos analyses en récits convaincants. Il ne suffit pas de faire de très bonnes analyses, encore faut-il savoir les communiquer simplement et clairement.
Besoin d’un accompagnement sur mesure ?
Chez TippsMe, nous vous accompagnons pour vous aider à transformer vos données en leviers de performance concrets et mesurables.
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