Comment Analyser les Données : Un Guide pour Débutants pour 2026

Le Guide du Débutant pour l'Analyse des Données

Alors que pratiquement chaque secteur devient plus axé sur les données dans son approche de tous les aspects de son entreprise, de nombreux employés seront confrontés à la nouvelle et inconnue tâche de comprendre comment faire de l'analyse de données. Les personnes qui ne savent pas comment analyser les données pourraient trouver cette nouvelle responsabilité intimidante, mais cet article décrira six étapes infaillibles pour aider même les analystes débutants les plus timides à bien commencer !

Qu'est-ce que l'Analyse des Données et Pourquoi est-elle Importante ?

Avec la montée de la numérisation, les entreprises collectent régulièrement d'énormes quantités de données – communément appelées big data. Pourtant, la plupart de ces entreprises n'utilisent qu'une fraction de ces données, laissant derrière elles un trésor d'insights non découverts qui pourraient potentiellement changer le cours de leur avenir pour le mieux.

L'analyse des données vise à exploiter la puissance de ces données inexploitées en les explorant et en les interprétant pour découvrir des insights exploitables qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions commerciales éclairées basées sur des faits plutôt que sur l'intuition.

Une analyse efficace des données peut avoir un impact profond sur les bénéfices en suivant le retour sur investissement marketing et commercial, en fournissant une compréhension plus approfondie du comportement des clients et des tendances du marché – et plus encore ! Avec les bonnes données, le savoir-faire et la volonté de découvrir, il y a peu de choses que l'analyse des données ne peut pas révéler sur la façon dont votre entreprise fonctionne – et ce qu'elle devrait faire à l'avenir.

4 Raisons pour Lesquelles les Entreprises Avisées Prennent des Mesures pour Analyser les Données

Bien qu'il existe pratiquement des moyens et des raisons illimités d'utiliser l'analyse des données, voici quatre des raisons les plus courantes pour lesquelles les entreprises cherchent de plus en plus à comprendre comment analyser les données.

1. Pour prendre des décisions mieux informées

Lorsque les entreprises comprennent l'impact de leurs pratiques commerciales actuelles du marketing aux ventes en passant par le service client et au-delà, elles peuvent dire avec une certitude absolue ce qui fonctionne et où elles doivent apporter des changements. Lorsque les entreprises prennent des décisions basées sur les données, elles sont moins susceptibles de perdre du temps et de l'argent sur des choses qui sont inefficaces – ou pire encore, d'avoir un impact négatif sur l'entreprise.

Comprendre comment faire une analyse des données peut aider à informer les investissements futurs, identifier les opportunités de croissance, prédire les profits et les pertes, et identifier les tendances négatives avant qu'elles ne deviennent irréversibles – tout cela conduisant à des décisions commerciales meilleures et plus éclairées.

2. Pour mieux comprendre leurs clients

Les entreprises les plus performantes au monde ont depuis longtemps compris comment analyser les données liées au comportement des clients, et cela ne fera qu'augmenter en importance à mesure que les entreprises deviennent plus compétitives.

Comprendre comment analyser les données recueillies à partir des interactions avec les clients peut aider les entreprises à comprendre les besoins et les préférences de leurs clients, afin qu'elles puissent améliorer la communication et la personnalisation, offrir les bons produits et services, et fournir un meilleur service client.

Une analyse robuste des données clients peut affiner la segmentation des clients en identifiant les données démographiques, les intérêts et les habitudes d'achat des clients – et découvrir ce que les clients aiment le plus et le moins dans les produits de l'entreprise.

En plus d'aider les entreprises à mieux servir leurs clients existants, prendre des mesures pour analyser les données peut identifier les attributs clés des personnes les plus susceptibles de devenir des clients. Comprendre ces données démographiques peut guider des décisions marketing éclairées tout en économisant un temps et un argent significatifs en ciblant uniquement les prospects les plus probables.

3. Pour réduire les coûts

En cherchant comment faire de l'analyse des données, de nombreuses entreprises découvrent que l'analyse prédictive peut aider à réduire les coûts en prévoyant la demande. Analyser la demande d'inventaire peut aider les entreprises à prédire les périodes de forte et de faible affluence et les demandes de service client pour maintenir des niveaux de personnel idéaux. De plus, identifier les tactiques de marketing et de vente les plus efficaces peut aider les entreprises à atteindre un retour sur investissement optimal lors de l'acquisition de nouveaux clients et de la vente incitative aux clients existants.

4. Pour mieux comprendre leur concurrence

De nombreuses entreprises commencent par chercher comment analyser les données comme un moyen de rester en avance sur leur concurrence. Les entreprises sont dans la meilleure position pour surpasser leurs concurrents lorsqu'elles étudient et comprennent les tactiques de vente, les structures de prix, les stratégies marketing, les données démographiques des clients, ainsi que les forces et les faiblesses de leurs concurrents.

6 Étapes pour Analyser les Données

Si vous avez trouvé cet article, vous vous demandez probablement comment faire une analyse des données. Les six étapes suivantes pour analyser les données sont un excellent point de départ.

1. Décidez ce que vous voulez découvrir

Il est facile de se perdre dans le dédale des outils d'analyse, donc la première étape pour analyser les données efficacement est de définir des objectifs ou ce que vous espérez découvrir. Par exemple, si vous êtes dans le marketing, vous pourriez vouloir identifier quels canaux de médias sociaux de votre entreprise obtiennent le plus d'engagement et quels types de contenu fonctionnent le mieux.

Les responsables du service client pourraient vouloir comprendre les tendances de trafic pour aider à informer les niveaux de personnel. Les équipes produit pourraient examiner les demandes de support pour aider à prioriser les corrections de bogues et les nouvelles fonctionnalités de produit.

Cette première étape critique aidera à garantir que vous collectez les bonnes données, utilisez les bonnes techniques d'analyse des données et identifiez des insights exploitables.

2. Rassemblez les données appropriées

Une fois que vous savez ce que vous espérez découvrir, l'une des prochaines étapes pour analyser les données est de déterminer quelles données sont pertinentes pour votre analyse et où les trouver. Vous devrez probablement collecter un mélange de données qualitatives et quantitatives provenant de diverses sources.

Les données qualitatives sont objectives, non numériques et non structurées (par exemple, les avis des clients, l'analyse des concurrents, les études de marché, les enquêtes auprès des employés), ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas être mesurées ou comptées dans leur forme brute, et nécessitent généralement une certaine structuration ou catégorisation avant de pouvoir être analysées. En revanche, les données quantitatives (par exemple, les données financières et autres données numériques) peuvent être facilement mesurées, comptées, comparées et analysées dans leur format d'origine.

3. Nettoyez les données

L'analyse des données suppose que vous utilisez des données fiables. Avant de passer à l'une des étapes suivantes pour analyser les données, il est important de s'assurer que vous examinez des données de haute qualité – des données qui sont cohérentes et précises.

Vous devrez vérifier les fautes de frappe, les données manquantes et les incohérences – cela est particulièrement important lorsque vous traitez des chiffres (par exemple, des données financières, des dates) provenant de différentes sources, qui peuvent être formatées différemment dans différents systèmes.

Vous devrez également supprimer les données en double et les données qui ne sont pas pertinentes pour votre analyse, et chercher des moyens de résumer les données que vous allez analyser. La plupart des petits ensembles de données peuvent être analysés dans une feuille de calcul, mais si vous traitez d'énormes quantités de données (c'est-à-dire des big data), vous pourriez vouloir envisager un outil de nettoyage de données qui peut aider à résoudre les problèmes mentionnés ci-dessus.

Si vous prévoyez d'effectuer cette analyse de données régulièrement, il pourrait être utile de créer des processus de collecte de données avec des conventions de nommage et de formatage standardisées pour réduire le travail futur.

4. Choisissez un outil d'analyse

Maintenant que les choses ennuyeuses sont derrière vous, vous devrez choisir un outil pour comment faire une analyse des données afin d'obtenir les insights que vous recherchez. Le meilleur outil dépend du type de données que vous analysez (c'est-à-dire qualitatives ou quantitatives) et de la quantité de données dont vous disposez.

Voici quatre des types d'outils d'analyse de données les plus courants :

• De nombreux départements utilisent déjà des logiciels qui incluent des outils d'analyse spécifiques à un objectif intégrés qui peuvent analyser des éléments tels que la performance des employés, les métriques marketing, les statistiques web, les chiffres de vente et les informations financières. Ceux-ci peuvent être un point de départ idéal dans votre parcours d'analyse de données.
• Les feuilles de calcul sont la solution parfaite pour les employés ayant une expertise technique limitée pour analyser des ensembles de données de petite à moyenne taille.
• Les outils de business intelligence sont un excellent choix pour identifier des tendances, des motifs et d'autres insights au sein de grands ensembles de données.
• Si vous avez un grand volume de données historiques, les outils d'analyse prédictive peuvent aider à prédire les résultats futurs en fonction des performances passées.

5. Analysez les données

C'est ici que les choses deviennent sérieuses ! Lorsque vous essayez de comprendre comment analyser les données, la première étape consiste à rechercher des motifs, des tendances et des relations de cause à effet. À partir de là, vous pouvez commencer à comprendre pourquoi certaines choses se sont produites et même prédire ce qui est susceptible de se produire à l'avenir – et comment.

Si vous traitez des données quantitatives, l'analyse des données devrait être une tâche relativement simple. Cependant, si vous traitez des données qualitatives non structurées, vous devrez probablement utiliser l'une de ces méthodes :

• L'analyse de texte utilise l'apprentissage automatique pour détecter, interpréter et traduire de grands ensembles de données en données exploitables en réorganisant les données textuelles dans un format plus gérable. Cela est également connu sous le nom de "data mining" et est couramment utilisé pour analyser des données qualitatives provenant de choses comme des avis de produits, des canaux de médias sociaux et des enquêtes. Cela peut être un processus compliqué qui nécessite un outil d'analyse de données approprié.
• L'analyse des sentiments utilise une combinaison d'apprentissage automatique pour détecter et catégoriser les sentiments positifs et négatifs dans des données non structurées (par exemple, des tickets de support, des canaux de médias sociaux) pour mesurer les perceptions de la marque.
• L'analyse thématique organise et structure les données textuelles en attribuant des balises prédéfinies à des données non structurées. Cela est couramment utilisé pour aider les entreprises à comprendre ce que les clients aiment le plus et le moins dans leurs produits en fonction des demandes de support, des avis de produits et d'autres canaux de retour.

6. Comprenez ce que les données vous disent – et ce qu'elles ne disent pas

La corrélation ne signifie pas toujours causalité – faites attention à ne pas tirer de mauvaises conclusions.

Disons que votre entreprise connaît une augmentation des ventes en ligne parallèlement à une augmentation du nombre de nouveaux abonnés sur Instagram. Il est facile (et évident) de supposer que le marketing est en train de réussir.

Avant d'investir la majorité du budget marketing de ce trimestre dans de nouveaux contenus Instagram, assurez-vous qu'Instagram est en fait la principale source de trafic converti vers votre boutique en ligne. Il est tout à fait possible qu'il s'agisse d'une fausse causalité et que les deux tendances ne soient pas liées.

Il est également possible de sélectionner et d'interpréter les données de manière à soutenir un résultat souhaité, ce qu'on appelle le biais de confirmation – et cela peut conduire à de mauvaises conclusions et à des décisions commerciales mal informées. Restez sceptique, basez toujours vos conclusions sur des données concrètes, et utilisez l'analyse des données pour essayer de contredire vos hypothèses plutôt que de les prouver.

Que Faire Après Avoir Analysé Vos Données

Une fois que vous comprenez comment faire une analyse des données, il ne fait aucun doute que l'analyse des données peut aider à prendre des décisions commerciales qui augmentent la rentabilité. Pour tirer pleinement parti de leur compréhension de la façon d'analyser les données, de nombreuses entreprises visualisent leurs données sur des tableaux de bord en temps réel.

Avec Plecto, vous pouvez programmer et générer des rapports qui distillent automatiquement des données complexes en formats visuels qui facilitent la compréhension afin que vous puissiez garder un œil sur les données cruciales qui vous rapprochent de vos objectifs commerciaux. Les rapports automatisés garantissent que vous disposez toujours des informations les plus récentes – et Plecto vous permet même d'exporter vos données vers PowerPoint ou Excel en quelques clics.

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