Analyse de données : avez-vous besoin d’un dashboard?

Cet article rédigé par un de nos experts en analytics vous apprendra à différencier le reporting de l’analytics, et définir les enjeux principaux reliés à la création et à l’entretien de tableaux de bords.

Le web regorge de données. Beaucoup de données. Ainsi, la mesure d’événements pour un même utilisateur ou un groupe d’utilisateurs requiert des données en provenance de différentes sources afin d’être analysées correctement. Par exemple, l’analyse d’une campagne marketing pour un détaillant en ligne devrait pouvoir s’appuyer sur des données provenant de :

plateformes publicitaires pour connaître les coûts d’une campagne;
plateformes de conversion de type DCM, soit de plateformes web analytics (Google Analytics, Adobe Analytics);
plateformes courriel;
plateformes de gestion de relation client (CRM), pour confirmer la proportion de prospects s’étant converti;
n’importes quelles autres sources de données, qu’elles soit directement liées (via une clés quelconque) ou indirectement liées, auxquels cas on observera les tendances et les variations.

Que révèlent concrètement les données?

Pour faire parler ces données, des chiffres relatifs aux indicateurs de performance, comme le retour sur investissement, le coût par acquisition, ou la marge dégagée, en sont extraits. Mais pour avoir l’histoire complète des données, il est requis de lier ces données entre elles : on pourra ainsi savoir que les résultats de la campagne X dans Facebook correspondent à X sessions dans Google Analytics, et ont généré X dollars de vente via le système d’information interne. Pour y arriver, il faut unifier les données, c’est-à-dire, savoir que l’identifiant John dans la base de données 1 correspond au numéro de permis de conduire LFURKF67520.

Depuis les années 2010, l’émergence des plateformes de visualisation et d’unification de données (grâce à des connecteurs faisant des liens avec d’autres plateformes) comme Datorama, Tableau ou Power BI démocratisent grandement la pratique des tableaux de bord, jusqu’alors réservée aux initiés du code seulement. Certes, leur usage est désormais ouvert à un bassin d’utilisateurs beaucoup plus grand qu’avant. Or, il serait faux de prétendre que n’importe qui peut utiliser correctement ces outils sans avoir aucune notion de modélisation des données. Faire des tableaux de bord efficaces requiert de la réflexion et de la planification en amont de leur création. Voici un tour d’horizon sur les enjeux majeurs dans la pratique des tableaux de bord.

Quels sont les avantages des plateformes de visualisation et d'unification de données?

Principalement pour gagner du temps! Faire du reporting de campagne est fastidieux car beaucoup de tâches manuelles sont impliquées. De plus, la collecte est à recommencer à chaque rapport car les données sont figées dans le temps. Ainsi, créer un rapport une seule fois dans une plateforme de visualisation permet d’automatiser cette tâche, et donc de passer plus de temps à analyser les résultats.

Mais attention, ces avantages comportent certains pièges. Le risque principal serait de perdre votre temps en «plomberie» technique plutôt qu’en analyse résultats. Comme une automobile, les coûts reliés à un dashboard ne se limitent pas seulement à sa création. Des coûts d’entretien sont à prévoir car la matière première, les données, évoluent, et donc des ajustement périodiques sont nécessaires. Ajuster des noms de campagnes, revoir les formules qui gèrent les regroupements de données (canal, tactique, segment…) sont autant de tâches qui peuvent empiéter sur le temps d’analyse.

La structure des données et les processus en place ont une importance primordiale pour le succès d’un tableau de bord. D’une part, elles permettent une efficacité opérationnelle qui rend le dashboard crédible : afficher des données exactes. Sans entretien, un tableau de bord devient simplement désuet.

D’autre part, les coûts reliés à l’entretien peuvent être très élevés si aucun cadre de gouvernance n’est défini.

Enjeux d'utilisation : définir le cadre de votre reporting

Les deux points suivants sont majeurs afin de conserver l’efficacité de votre reporting.

Automatiser le reporting n’est pas suffisant pour automatiser l’analyse de données

Une grande incompréhension sur le sujet de l’analyse des données et de leur représentation réside dans le fait que beaucoup confondent deux tâches, reporting et analytics, qui n’ont pas du tout le même objectif.

Une plateforme de reporting est utilisée pour automatiser le reporting d’une entreprise, c’est-à-dire, rendre facilement accessible des données, sous la forme d’ensembles cohérents.
L’analytics consiste dans le fait d’explorer les données et d’en extraire des insights.

La majorité des organisations souhaitent des tableaux de bord pour en extraire des insights. C’est donc d’analytics dont ils ont besoin et non pas de reporting. Vos KPI doivent mesurer la santé de vos objectifs d’affaires, pas étaler vos données. Un tableau de bord trop détaillé et sans KPI, avec seulement des métriques, s’apparentera plus à du reporting qu’à de l’analytics, et sera alors inutile pour en extraire des insights car ils seront cachés derrière la marée de chiffres mis de l’avant.

Ces plateformes doivent vous faire gagner du temps, pas l’inverse : les variables et processus à prendre en compte

Vos KPI sont choisis en fonction de vos objectifs d’affaires? Maintenant est venu le temps de les segmenter. Mais attention! Jusqu’où avez-vous besoin d’aller? Il faut toujours garder en tête que faire un tableau de bord a deux objectifs :

Faire apparaître les bonnes questions. Un tableau de bord donne rarement des réponses, un bon tableau de bord permet de soulever les questions pertinentes qui vous aideront à mieux comprendre votre performance.
Vous faire gagner du temps. Le danger ici est de vouloir faire quelque chose de trop complexe, qui au final sera trop granulaire pour apporter une vraie valeur ajoutée et possiblement drainera tout votre temps en entretien, au détriment de l’analyse.

Quelles sont les bonnes pratiques à respecter?

Il est important de réfléchir à la base de la mesure de performance : de quoi avez-vous réellement besoin pour évaluer votre performance? On parle ici de KPI et non de métriques, que vous devriez choisir au nombre de 2 ou 3. Ensuite, segmentez ces métriques par quelques segments principaux, et l’architecture de votre tableau de bord est faite. Cet exercice est généralement fait lors de votre KPI framework.

Une fois vos KPI choisis, il faut sélectionner les métriques qui les découperont et les expliqueront. Voici quelques pistes pour bien les choisir :

Toujours garder un lien avec objectif d’affaires;
Rester simple;
Choisir des métriques qui poussent à l’action;
Être transparent : un rapport dont la méthodologie est précisée n’est jamais faux.

Enfin, il faut choisir le bon type de tableau de bord selon le public à qui il s’adresse, car le tableau de bord qui répond à toutes les questions de tout le monde n’existe pas. Votre tableau de bord sera très différent selon s’il est utilisé par votre direction (dashboard stratégique), si il est utilisé par vos gestionnaires pour évaluer vos campagnes (dashboard tactique) ou pour suivre vos opérations (dashboard opérationnel).

La démocratisation des outils permettant de réaliser ces tableaux de bord rendent désormais la pratique accessible à tous. En suivant les conseils précédants, toute organisation, de la petite entreprise au grand groupe, peut évaluer avec efficacité sa performance par rapport aux objectifs fixés, et ainsi prendre des actions pour s’améliorer.

Bonne analyse!