Guide du débutant sur l'analyse des données pour le marketing

L'analyse des données est l'application systématique de techniques logiques et statistiques sur des données brutes pour obtenir des informations utiles. Grâce à l'analyse des données, vous pouvez séparer le phénomène qui vous intéresse du « bruit » présent dans les données.

Vous pouvez également utiliser l'analyse des données pour décrire, condenser et évaluer les données.

Le processus d’analyse des données peut être utilisé pour guider les décisions et les actions dans tous les domaines. Par exemple, dans le domaine de l'immobilier, les outils dotés de capacités d'analyse de données peuvent aider à automatiser l'évaluation immobilière, à optimiser le processus de sélection des acheteurs, à surveiller les tendances et à augmenter le retour sur investissement.

L’IA (Intelligence Artificielle) vient d’ajouter au potentiel et aux possibilités de l’analyse des données.

L’avenir de l’analyse des données semble prometteur en raison de l’importance croissante accordée aux décisions et stratégies basées sur les données dans les entreprises et des progrès de l’intelligence artificielle et du big data. Le marché mondial de l’analyse de données devrait croître à un TCAC de 29,4 % entre 2023 et 2032.

L'analyse des données peut vous aider à générer de nouvelles idées de contenu et à débloquer des opportunités marketing.

Raisons d’apprendre l’analyse des données

Bien que la forte demande et les prévisions de forte demande soient des raisons suffisantes pour susciter la curiosité, vous voudrez peut-être savoir pourquoi vous devriez apprendre l'analyse de données et comment ces connaissances peuvent vous être utiles.

Voici quelques raisons (parmi la multitude) de se lancer dans l’analyse des données :

• Grâce à l'analyse des données, vous serez en mesure de mieux comprendre les préférences et l'engagement du public. Avec cette compréhension, vous pouvez créer du contenu qui trouvera davantage de résonance auprès de votre public cible et mener des campagnes marketing très efficaces et réussies.
  
• Vous pouvez prévoir le retour sur investissement des campagnes marketing grâce à l'analyse des données. Ces prévisions vous aideront à prendre de meilleures décisions concernant votre budget marketing. Vous pouvez également optimiser les campagnes marketing pour un meilleur retour sur investissement grâce à l'analyse des données.
  
• Les entreprises utilisent l'analyse des données pour découvrir et sélectionner des influenceurs pour leurs campagnes marketing. L'analyse des données aide également à identifier les véritables influenceurs.
  
• Vous pouvez être proactif plutôt que réactif ; l'analyse des données peut être intégrée à l'écoute sociale et vous pouvez utiliser les informations pour guider vos stratégies. La combinaison de l'écoute sociale et de l'analyse des données vous aidera à identifier, engager et entretenir efficacement les prospects.

• Si vous exploitez bien l’analyse des données, vous pouvez obtenir un avantage concurrentiel significatif.

Principales méthodes d'analyse des données

Les méthodes d'analyse des données diffèrent en fonction du type de données collectées. Ces méthodes peuvent être utilisées en combinaison ou seules, selon les besoins. Les deux principales méthodes d'analyse des données sont l'analyse des données quantitatives et l'analyse des données qualitatives.

L'analyse des données quantitatives implique des variables numériques. Dans le contexte des médias sociaux, l'analyse des données quantitatives peut s'articuler autour de mesures telles que la base, la portée, l'engagement et la conversion.

La base et la portée guideront vos stratégies et tactiques, tandis que les mesures d'engagement et de conversion vous fourniront un aperçu de vos actions et de leurs effets.

L’analyse qualitative des données est plus nuancée et plus difficile. Cela peut inclure le suivi et l’analyse de facteurs tels que la qualité de l’engagement et le sentiment du public.

La plupart des analyses de données qualitatives sont encore effectuées manuellement, même si des logiciels conviviaux et les progrès du traitement du langage naturel (NLP) changent la donne.

Collecte et préparation des données

Les données aident à mesurer les performances passées, mais elles éclairent également les campagnes futures (et présentes).

L’un des plus grands avantages des avancées technologiques pour les spécialistes du marketing est la possibilité de collecter des données en temps réel. Quelques heures après le lancement de votre campagne marketing, vous pourrez mesurer son premier succès.

Grâce à l’analyse des données, vous serez en mesure d’acquérir une compréhension approfondie du marché qui pourra vous aider à pivoter si nécessaire.

Les sources de données

De nos jours, les campagnes de marketing omnicanal sont courantes. Cela signifie plusieurs sources de données et beaucoup de données. Pour rester au courant des événements, les spécialistes du marketing doivent surveiller plusieurs plateformes et collecter des données provenant de diverses sources.

En tant que spécialiste du marketing, vous devrez travailler avec Google Analytics, Google Search Console, les plateformes publicitaires, les plateformes de réseaux sociaux et votre outil CRM (Customer Relationship Management). L'équipe commerciale et l'équipe d'assistance technique peuvent également être en mesure de vous fournir des données vitales.

Vous devez également profiter d'autres sources de données publiques pour acquérir des données qui vous aideront à mieux comprendre les consommateurs, la géographie, l'industrie et l'économie dans son ensemble.

Nettoyage des données

Nettoyer les données consiste à supprimer ou à corriger toutes les données incomplètes, incorrectes, en double, corrompues ou dans un format incorrect. Lorsque vous combinez plusieurs sources de données, les risques de duplication des données sont plus élevés et ces données peuvent être trompeuses.

En raison de données incorrectes, les algorithmes et les résultats deviennent peu fiables. Le processus de nettoyage des données varie en fonction de l'ensemble de données. Vous devrez donc établir un modèle de processus de nettoyage adapté à vos données.

Exploration des données

L'exploration des données vous aidera à comprendre la nature des données. On pourrait dire que c'est la première étape de l'analyse des données ou de l'analyse initiale des données.

Pour l'exploration des données, vous pouvez filtrer manuellement les données dans une feuille de calcul ou écrire des scripts à cet effet.

La troisième option qui s’offre à vous consiste à utiliser des outils automatisés d’exploration de données. L'exploration des données vous permettra d'attribuer et de communiquer plus facilement la signification des lignes et des colonnes de données.

Types de base d'analyse de données

Chaque type d'analyse de données répond à un objectif spécifique et suit une méthode différente. Voici un bref aperçu des types de base d’analyse de données :

Analyse descriptive

Avec l'analyse descriptive, vous obtenez un aperçu complet des données, de leur structure et de leurs propriétés. Vous serez en mesure de comprendre les principales caractéristiques d’un ensemble de données.

Analyse inférentielle

Dans l'analyse de données inférentielles, vous analyserez les données d'un échantillon pour faire des déductions sur la population dans son ensemble. Cela implique de faire des généralisations presque précises, fondées sur des preuves.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive vous aide à prédire des événements ou des résultats sur la base de données passées. Vous serez en mesure d'identifier des modèles dans les données historiques à l'aide de modèles statistiques et d'algorithmes. Les algorithmes d'apprentissage automatique feront également des prédictions raisonnablement précises sur la base de ces données.

Analyse prescriptive

Sur la base des données marketing passées, l'analyse prescriptive peut recommander les actions les plus efficaces que vous puissiez entreprendre dans le présent et le futur. Vous pouvez utiliser un outil d'analyse prescriptive ainsi qu'un outil d'automatisation du marketing pour garantir la mise en œuvre instantanée des recommandations.

Analyse de texte

Grâce à l'analyse de texte, vous pourrez acquérir des informations significatives à partir de données textuelles non structurées. L'analyse de texte implique l'utilisation de techniques telles que le NLP (Natural Language Processing), la modélisation thématique et l'exploration de texte.

Outils d'analyse des données

Microsoft Excel

Microsoft Excel porte toujours la couronne en matière d'analyse de données. Elle reste l’application la plus recherchée pour l’analyse de données en raison de sa simplicité et de sa polyvalence.

Avec Microsoft Excel, vous pouvez facilement importer, nettoyer, explorer et analyser vos données. Même si vous n'avez jamais travaillé avec Excel auparavant, vous pouvez facilement acquérir les compétences nécessaires grâce aux formations Excel en ligne.

Python

Python est un langage de programmation relativement facile à apprendre. Il est couramment utilisé pour l'analyse et la visualisation de données en raison de son évolutivité, de sa flexibilité et de ses bibliothèques impressionnantes.

Une compréhension complète de Python peut s'avérer extrêmement bénéfique pour effectuer une analyse de données.

Programmation R

R est un langage de programmation open source que vous pouvez utiliser pour analyser des données. Les packages incroyables et puissants de R facilitent et accélèrent le calcul, la manipulation et la visualisation des données.

Une fois que vous aurez commencé avec R, vous constaterez qu’il a un style de codage assez simple.

Logiciel d'analyse de données

Une grande variété d’outils logiciels d’analyse de données sont désormais disponibles avec différentes capacités et fonctionnalités. SAS, Jupyter Notebook et Tableau font partie des logiciels d'analyse de données les plus populaires.

Si vous êtes coincé avec un système existant, les services Door3 peuvent vous aider à moderniser le système, à migrer les données et à créer les fonctionnalités requises dans le nouveau système.

Considérations éthiques dans l'analyse des données

Confidentialité des données

L’une des principales préoccupations concernant les données et l’analyse est la protection de la vie privée. Vous devez garantir la confidentialité des données sensibles et personnelles lors de la collecte et de l’analyse. Il doit y avoir de la transparence dans la demande de données. Commencez par une politique de confidentialité solide et assurez la conformité réglementaire.

Biais et équité

Même si vous ne pourrez pas éliminer les biais dans l'analyse des données, vous devez être conscient de leur existence (dans les données et chez les personnes qui effectuent l'analyse) pour essayer activement d'atténuer les problèmes et d'éviter leur impact négatif sur les décisions. L’équité dans l’analyse des données signifie utiliser les données d’une manière qui ne renforce ni ne crée de biais.

Sécurité des données

La sécurité des données ne doit pas être confondue avec la confidentialité des données. Lors de la collecte, du nettoyage, du stockage et de l’analyse des données, vous devez vous assurer qu’elles sont à l’abri des pirates et des ransomwares. Les attaques contre les données pourraient potentiellement entraîner une perte de revenus, une perte de confiance des clients, ou les deux. Les données sont un atout pour les entreprises et doivent être protégées en conséquence.

Conclusion

Les données sont à juste titre considérées comme le « nouveau pétrole ». Et si les données sont considérées comme aussi précieuses que le pétrole, leur analyse peut alors être assimilée à l’extraction, au raffinage et à la séparation du pétrole pour le rendre adapté à différentes utilisations.

Dans le contexte du marketing, les entreprises sont en mesure de proposer une personnalisation de l'expérience grâce à l'analyse des données. Cela présente des avantages tant pour les entreprises que pour les consommateurs.

Pour prendre des décisions commerciales plus judicieuses, vous devez exploiter la puissance de l’analyse des données. Dans ce monde axé sur les données, l’analyse des données est devenue une compétence cruciale.