Les humains ne peuvent pas être mesurés par de simples chiffres : voici comment séparer les données des véritables informations exploitables

Les entreprises et les spécialistes du marketing ont accès à plus de données que jamais auparavant, ainsi qu'à des données pour étayer les données et à des données pour prouver l'exactitude des premières données… et ainsi de suite.

Si vous souhaitez prendre des décisions basées sur les données pour votre entreprise, la matière première est là. Sans l'élément humain, cependant, les données n'ont aucun sens.

Données vs Insights : Quelle est la différence ?

Il est important de comprendre le rôle des données et des idées dans le processus de recherche et comment elles peuvent faire une différence dans le résultat final.

Les données sont des informations brutes, non traitées, capturées conformément aux normes existantes. Il peut s'agir de nombres, d'images, de transcription ou d'autres formats. Les données traitées, agrégées et organisées sont placées dans des visualisations de données, des rapports et des tableaux de bord sous forme d'informations plus facilement interprétables par les humains.

Des informations sont tirées de l'analyse des informations pour contextualiser les circonstances et tirer des conclusions. Ces conclusions peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions concrètes afin de soutenir une entreprise.

« Orienté données » est souvent utilisé dans les affaires, le marketing, etc., mais il s'agit vraiment des informations que vous pouvez tirer des données. Les entreprises modernes ont des flux de données pratiquement infinis, mais sans analyse et informations, elles sont fondamentalement inutiles.

Principes d'obtention d'informations à partir des données

Les décideurs d'une entreprise peuvent ne pas être avertis des données - le contexte clair et le lien avec l'entreprise se perdent parmi les chiffres et les statistiques. Lorsque les informations manquent, il y a un vide dans le flux de la prise de décision.

À mesure que les données deviennent plus abondantes – et plus complexes – cet écart peut se creuser.

Voici les principes pour obtenir des informations à partir des données :

Collaboration

Les entreprises établies ont souvent plusieurs départements ou équipes pour gérer chaque étape du traitement des données. Pourtant, cela peut créer des silos d'informations qui laissent des lacunes, à moins que tout le monde ne soit sur la même longueur d'onde.

La collaboration de tous les départements est nécessaire pour une vue complète des données, des circonstances et des objectifs. La communication et le soutien permettent aux décideurs clés de tirer des informations précieuses des données et d'avoir une vue d'ensemble. Tout le monde travaille vers le même objectif, et s'engage donc à s'entraider.

Transparence

Avec plusieurs départements gérant l'analyse des données et les processus de prise de décision, chacun d'eux est au courant de différents aspects. L'analyste connaît les sources de données, les processus, les types et les mesures, tandis que les décideurs connaissent les questions auxquelles ils essaient de répondre et les objectifs qu'ils essaient d'atteindre.

Tous les départements doivent communiquer ouvertement et de manière transparente pour comprendre les besoins de chacun et s'assurer que leur partie de la tâche est accomplie au maximum.

Spécificité

Comme pour la transparence, tous les départements impliqués dans le traitement des données doivent comprendre l'objectif final et les objectifs commerciaux plus larges. Les données, la direction, les décideurs et toutes les autres parties impliquées doivent définir les exigences, l'intention et les objectifs.

Cela garantit que les bonnes questions sont posées et que les bons ensembles de données sont utilisés, plutôt que d'obscurcir davantage le problème.

Application des principes aux informations sur les données

Définir les questions

Comme mentionné, la spécificité compte. Les questions vagues et générales rendent plus difficile l'obtention de réponses exploitables.

Par exemple, demander comment générer plus de revenus pourrait conduire à une multitude d'hypothèses. Au lieu de cela, demandez-vous sur quels canaux vous devriez vous concentrer pour augmenter les revenus sans augmenter les coûts, ce qui conduit à une marge bénéficiaire plus large. Ou demandez quelle campagne marketing a généré le meilleur retour sur investissement au cours du dernier trimestre et ce que vous pouvez faire pour reproduire ses résultats.

Et rappelez-vous, si vous n'aimez pas la réponse, posez une question différente.

Clarifier le contexte

Comprendre le contexte de l'analyse, les motivations, les résultats restreints et souhaités vous permet, à vous ou à vos data scientists, de déterminer les meilleures métriques à surveiller. Si vous souhaitez que les données soient contextualisées, chaque étape doit être liée à vos objectifs commerciaux globaux.

Définissez des attentes claires

Différents ensembles de données peuvent être utilisés pour répondre à différentes questions. Il est important de comprendre quel type d'informations peut être obtenu à partir de l'ensemble de données spécifique que vous collectez.

Par exemple, cherchez-vous une moyenne ? Un rythme de changement ? Un total? Ces spécificités sont importantes et informent votre processus.

Définir des KPI mesurables

Vos métriques et KPI doivent toujours être mesurables et connectés à des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents, limités dans le temps).

Les données ne sont pas toujours des chiffres, il peut s'agir de mots, de mesures, d'observations, de descriptions ou de simples faits, mais vos KPI doivent être mesurables pour voir si vous êtes sur la bonne voie pour atteindre vos objectifs.

Formuler une hypothèse

La science des données est une science et une hypothèse est un élément clé du processus scientifique. Une hypothèse est une explication ou une supposition proposée sur la base de preuves limitées comme point de départ d'une enquête.

Par exemple, une hypothèse pourrait être que l'amélioration de la clarté de votre page de destination réduira la confusion et améliorera vos conversions. Si les résultats sont négatifs, vous pouvez examiner les autres obstacles susceptibles d'avoir un impact sur le comportement des clients. Si les résultats sont positifs, vous pouvez travailler à affiner la clarté de la page et tester pour voir ce qui est le plus efficace.

Collectez les bonnes données

Comme mentionné, il est important d'examiner les bons ensembles de données lorsque vous posez des questions. Choisissez les données et les mesures susceptibles de vous montrer les informations souhaitées et d'influencer le résultat souhaité.

Vous devrez peut-être examiner plusieurs mesures et formuler un plan pour déterminer comment obtenir les résultats qui mènent aux réponses que vous recherchez.

Segmentation de l'effet de levier

La segmentation de vos données vous donne plus de spécificité et une vue granulaire des informations. En fonction de la question, vous souhaiterez peut-être vous concentrer sur un sous-ensemble choisi d'un ensemble de données plus large, tel que l'industrie, l'audience ou le segment de site Web, puis opter pour une vue plus détaillée du comportement.

Intégrer et corréler les données

Plusieurs sources de données offrent une vue plus complète des informations sur votre entreprise. intégrez vos sources de données et choisissez les données de la plus haute qualité pour répondre à la question que vous posez.

Les données doivent également être corrélées. Tenez compte des métriques qui peuvent s'influencer mutuellement, comme l'examen du taux de rebond pour obtenir la bonne perspective sur les métriques de trafic.

Découvrir le contexte

Parfois, des points de données spécifiques doivent être mis en contexte pour voir comment ils s'intègrent dans la vue d'ensemble.

Une référence est une norme par laquelle tous les autres sont mesurés, comme un roman qui est le premier dans son genre. De même, vos données doivent être relatives à d'autres données, telles que la norme de l'industrie, votre objectif ou vos concurrents.

Avoir des repères tels que ceux-ci vous aide à identifier les modèles, les comportements et les taux de croissance, ainsi qu'à identifier les tendances, les anomalies et les incohérences. Cela vous montrera également où vous en êtes dans le paysage concurrentiel.

Identifier les modèles

Toutes les métriques ont des modèles, c'est ainsi que vous pouvez déterminer la pertinence d'un point de données. Il est essentiel de reconnaître les modèles et la manière dont ils illustrent le comportement des utilisateurs, tels que les fluctuations saisonnières du comportement d'achat ou les recherches en ligne.

Par exemple, nous avons remarqué que notre page de studio de création de contenu connaîtrait un pic de trafic en ligne juste avant la période des fêtes. Notre équipe a immédiatement commencé à élaborer des stratégies sur la façon de capitaliser sur ce type de trafic accru.

Lorsque vous pouvez voir les modèles, vous pouvez rapidement identifier un comportement inhabituel et l'évaluer plus efficacement.

Développer un processus reproductible

L'analyse des données n'est pas une situation « à définir et à oublier ». Vous collecterez et analyserez constamment des données tout au long de la vie de votre entreprise, et il est préférable d'avoir un processus standard et reproductible pour le faire.

Transformer les données en informations est un processus scientifique, et c'est exactement ainsi que vous devez l'aborder. Configurez un flux de travail structuré pour l'analyse des données en fonction des étapes que vous suivez, transformant l'analyse des données en un processus répétable et piloté par l'homme.

Adoptez l'analyse de données pilotée par l'homme

Les données sont extrêmement précieuses pour une entreprise, mais elles ne peuvent pas se suffire à elles-mêmes. Les données ne peuvent vous emmener que jusqu'à présent - les informations exploitables proviennent de l'enquête et de l'interprétation humaines.

Biographie de l'auteur

Kyle Johnston est un partenaire fondateur et président de la marque primée, de la création de contenu et de l'agence créative, Gigasavvy. Après avoir passé les 20 dernières années dans le sud de la Californie, Kyle a récemment déménagé sa famille à Boise, ID, où il continue de diriger l'agence dans sa prochaine phase de croissance.