Analyse de données : le guide complet pour les marketers

L'analyse de données vous permet de découvrir exactement où, quand et pourquoi les gens interagissent avec votre marque, pour optimiser vos campagnes marketing et améliorer l'expérience utilisateur (UX).

Mais avec des milliers de points de données issus de dizaines de sources, comment tirer le meilleur parti de tout cela pour informer votre plan marketing ?

Il n'est pas nécessaire d'être diplômé en modélisation statistique pour interpréter des données. Un peu de savoir-faire en data analytics vous aidera à comprendre vos utilisateurs et utilisatrices et à vous rapprocher d'eux.

Nous commençons ce guide par une explication de ce qu'est l'analyse de données et de sa place dans le marketing. Vous apprendrez aussi comment l'analyse de données vous aide à développer de l'empathie pour vos clients cibles, ainsi que quatre compétences de données dont tout marketer majeur a besoin pour offrir aux utilisateurs et utilisatrices l'expérience satisfaisante qu'ils méritent.

Qu'est-ce que l'analyse de données et quel est son rôle dans le marketing ?

À la base, le marketing consiste à connaître les attentes et les besoins du client et à appliquer ces connaissances pour créer les campagnes et les expériences qui lui conviennent.

Quelle est la meilleure façon de déterminer ce que les prospects veulent et ce dont ils ont besoin ? En collectant et en analysant des données.

L'analyse de données est le processus d'examen, de nettoyage, d'interprétation et de modélisation des données brutes pour les transformer en insights exploitables.

Et ce ne sont pas les données brutes à collecter et à interpréter qui manquent :

• Données démographiques sur les clients, comme l'âge, le revenu et l'emplacement géographique

• Insights de la voix du client vous livrent un feedback direct, à partir d'outils comme des sondages, des entretiens et des tests utilisateur

• Analyse de l'expérience qui montre le comportement de l'utilisateur sur votre site ou votre application, via des éléments comme les heatmaps, la cartographie du parcours client et les replays de session (enregistrements des curseurs de l'utilisateur lorsqu'il clique, survole et se déplace sur votre site)

• Analyse de produit qui montre le comportement de l'utilisateur sur tous vos sites, applications et expériences de marque à travers des parcours utilisateur multi-sessions, ainsi que des analyses de la valeur du cycle de vie

• Analytics web comme la durée de session moyenne, le taux de rebond et le nombre total de sessions

• Analyse client, comme l'engagement avec un blog, les métriques d'e-mail marketing et l'historique d'achat

Quelques données clés d'analytics web sur le comportement de l'utilisateurs de votre site que vous devriez envisager de suivre

En analysant ces informations à l'aide de méthodes comme l'analyse prédictive, vous obtenez une meilleure compréhension de vos prospects et de vos clients et de la façon dont vous pouvez mieux les servir.

3 façons dont l'analyse de données vous aide à comprendre vos clients cibles

Lorsque vous entendez "data analytics", vous aurez plus tendance à penser à des faits bruts et concrets, plutôt qu'à des sentiments flous et chaleureux. Une analyse de données efficace vous permet pourtant de comprendre les émotions et les motivations de vos clients d'une toute nouvelle manière.

Cela vous aide à comprendre vos clients et à vous mettre à leur place pour créer une expérience centrée sur l'utilisateur qui résoudra leurs problèmes (et attirera de nouveaux acheteurs vers votre produit et votre marque).

1. Comprenez le parcours de l'acheteur

Le parcours d'un client vers votre produit (et avec celui-ci) peut être court et agréable ou long et gratifiant. En retraçant le parcours de votre prospect jusqu'à l'achat, avec tous les points de contact qu'il a avec votre entreprise, vous pourrez reconnaître ses déceptions et ses satisfactions.

L'analyse de données constitue une base solide pour la création d'une cartographie du parcours client, une représentation visuelle de la façon dont les clients interagissent avec votre marque. Vous analysez des informations issues de sources comme l'analyse de produit (pour savoir comment les utilisateurs et utilisatrices arrivent sur votre site ou votre application et comment ils reviennent) et les sondages sur site (pour savoir comment ils se sentent une fois sur place).

La cartographie du parcours client vous aide à développer une compréhension globale de la façon dont votre prospect perçoit votre entreprise, ce qui vous permet de comprendre comment commercialiser votre produit ou service à chaque étape.

La cartographie du parcours client de la designer Meghana Bowen pour Spotify aligne les points de contact de l'utilisateur sur ses sentiments

Conseil de pro : L'outil Journeys de Contentsquare crée automatiquement des visualisations de données claires et intuitives de vos parcours client. L'outil rassemble les données de toutes vos expériences client et les transforme en un graphique à code couleur qui révèle la progression des utilisateurs et utilisatrices sur votre site, page par page, et où ils ont tendance à abandonner. Utilisez-le pour voir en un coup d'œil les pages qui ont besoin d'être optimisées et celles qui s'efforcent de convertir les clients.

Mieux encore, il est relié aux autres outils d'analyse de l'expérience de Contentsquare (Experience Analytics). Identifiez une page où les utilisateurs et utilisatrices quittent le funnel de vente et vous pourrez cliquer dessus pour voir les données sur les rage clicks et les replays de sessions pertinents.

L'outil Journeys de Contentsquare rend vos données sur le parcours d'achat si claires que toute l'équipe sera en mesure de les comprendre

2. Créez un message et un contenu clairs et convaincants

Le message est un élément essentiel du marketing (et il est important qu'il soit parfaitement adapté). L'analyse de données vous permet de créer des messages de marque ciblés, qui constituent la base d'un texte publicitaire et de messages bien ciblés sur les réseaux sociaux.

Le contenu s'appuie aussi sur les données. L'optimisation des moteurs de recherche (SEO) et les blogs sont des stratégies populaires de marketing entrant qui amènent les clients potentiels directement à la porte d'entrée de votre entreprise. Mais pour que le marketing de contenu soit couronné de succès, vous devez décortiquer les données pour découvrir les questions urgentes de l'utilisateur (et y répondre).

Par exemple, les sondages vous permettent de demander à votre audience cible ce qu'elle souhaite savoir, éliminant ainsi le jeu de devinettes et vous fournissant une multitude de donnés quantitatives (à partir de réponses à l'échelle d'évaluation) et de données qualitatives (à partir de réponses en texte libre).

Contentsquare vous permet d'en savoir plus sur vos utilisateurs et utilisatrices grâce aux sondages. Choisissez parmi une galerie de modèles de plus de 40 sondages ou générez les questions à l'aide de l'IA

3. Améliorez l'expérience utilisateur (UX) de votre site web

Le marketing consiste à attirer des prospects vers un produit ou une marque. Et offrir une expérience utilisateur transparente est l'un des moyens d'y parvenir. En recueillant et en analysant des données sur les interactions de l'utilisateur avec votre site et sur ce qu'il ressent, vous découvrez des moyens de mieux répondre à leurs besoins.

Par exemple, vous pouvez utiliser Heatmaps de Contentsquare pour visualiser jusqu'où les utilisateurs et utilisatrices scrollent sur une page et les parties de la page qui les intéressent le plus. Vous pouvez aussi ajouter un bouton de feedback à une page d'entrée pour demander aux utilisateurs et utilisatrices ce qu'ils pensent de leur expérience.

Puis vous analyserez ces données pour dégager des tendances et des schémas. Vous constaterez peut-être que les utilisateurs et utilisatrices ont du mal à comprendre votre tableau de tarification ou qu'ils souhaitent obtenir davantage d'informations sur vos politiques environnementales, ce qui vous permettra d'apporter les modifications nécessaires pour répondre exactement à leurs besoins.

Les heatmaps par zone de Contentsquare vous aident à visualiser les métriques liées à l'expérience utilisateur, comme le taux de clic sur chaque "zone" de votre page

🚂 Comment l'opérateur ferroviaire Thalys utilise une approche axée sur les données pour améliorer l'expérience utilisateur

Thalys est l'un des principaux opérateurs de chemins de fer internationaux en Europe centrale. Il a tiré parti de l'analyse de données pour comprendre l'expérience de ses clients et augmenter son taux de conversion de 500 %.

Le processus Thalys s'est déroulé comme suit :

1. Utilisation de Contentsquare pour mettre en place des heatmaps par zone et des replays de sessions, c'est-à-dire des enregistrements de sessions utilisateur qui montrent chaque mouvement de souris lors de la navigation sur votre site, via Session Replay.

2. Analyse d'ensembles de données en examinant les données et en observant les freins à la conversion. Par exemple, Thalys a remarqué, en regardant les replays de sessions, que certains clients se trompaient au moment du paiement. Les utilisateurs et utilisatrices pensaient que l'icône des "méthodes de paiement" était cliquable et qu'ils devaient sélectionner une méthode, alors qu'en fait, il s'agissait simplement d'une image montrant les différentes façons de payer. Les clients ont cliqué à plusieurs reprises sur cette icône et se sont sentis frustrés. Certains ont même abandonné le processus de paiement.

3. Créez une hypothèse sur ce qui pourrait être amélioré et effectuez des tests A/B avec des utilisateurs et utilisatrices réels avant de procéder à des changements majeurs. Thalys a émis l'hypothèse qu'il était possible de réduire le nombre d'abandons de panier en supprimant l'icône de paiement qui prête à confusion. La théorie a fait l'objet d'un test A/B et s'est révélée exacte. La société a donc supprimé l'image et les conversions ont augmenté.

Grâce à un solide processus de data analytics et à une mentalité centrée sur l'utilisateur, l'entreprise fait preuve d'empathie utilisateur et reste proactive en ce qui concerne les améliorations à apporter au site.

Thalys analyse les sessions de Contentsquare pour optimiser le flux de conversion sur leur site

4 compétences d'analyse de données dont tout marketer a besoin

L'analyse de données peut sembler une corvée, mais nous vous promettons que ce n'est pas le cas. Avec seulement quatre compétences clés, n'importe quel marketer peut jongler avec les chiffres et obtenir des insights à partir de données textuelles.

1. Esprit critique

L'esprit critique est la clé de l'analyse de données. Il montre la meilleure façon de collecter et d'organiser les insights, pour obtenir des données précises et utilisables sur vos clients cibles.

Il vous aide aussi à évaluer les informations importantes (et celles qui ne le sont pas), pour pouvoir tirer des conclusions sur vos résultats. Par exemple, devriez-vous supprimer ces données aberrantes (anomalies statistiques) de l'ensemble des données ou constituent-elles des indices d'un problème qui mérite votre attention ?

En marketing, vous faites appel à votre esprit critique pour :

• Évaluer si les indicateurs clés de performance (KPI) progressent vers les objectifs de votre campagne

• Analyser les métriques des réseaux sociaux pour détecter les problèmes liés à vos publicités payantes

💡 Conseil de pro : faites appel à votre esprit critique pour éviter d'introduire des biais dans votre analyse.

Chaque choix que vous faites au cours du processus de data analytics risque de fausser vos résultats. Et vous ne pouvez pas vous permettre d'utiliser des insights inexacts pour prendre vos décisions marketing.

Les deux biais les plus courants à éviter sont :

1. Le biais de sélection, qui se produit lorsque l'échantillon n'est pas randomisé. Supposons que vous envoyiez des sondages Net Promoter® Score par e-mail. Les personnes les plus susceptibles d'ouvrir vos e-mails sont vos clients fidèles. Cela pourrait fausser vos résultats dans un sens favorable.

2. Le biais de confirmation, qui se produit lorsque vous ne prêtez attention qu'aux informations qui confirment ce que vous croyez déjà. Par exemple, si vous pensez que vos leads ne convertissent pas à cause d'appels à l'action (CTA) problématiques, vous risquez de rechercher involontairement des données comportementales qui confirment cette théorie, tout en ignorant d'autres signaux d'alerte.

Analysez vos données avec soin pour obtenir les résultats les plus précis et les plus équilibrés. Examinez vos croyances préexistantes, gardez l'esprit ouvert lorsque vous abordez votre analyse et remettez en question la validité de vos données à chaque étape.

2. Compétences technologiques de base

Les outils d'analytics d'aujourd'hui facilitent plus que jamais la collecte et l'interprétation des informations utilisateur, mais vous aurez toujours besoins de compétences techniques et de volonté d'expérimenter et d'apprendre. Avec les compétences techniques, vous choisissez les meilleurs outils parce que vous comprenez leurs fonctionnalités et la façon dont ils s'intègrent à vos autres plateformes technologiques de marketing, comme les logiciels de gestion des réseaux sociaux ou de gestion de la relation client (CRM).

Remarque : de nombreuses applications de données proposent une démo gratuite ou une visite guidée interactive. Profitez de ces offres pour vérifier l'interface utilisateur (UI) en action et vous rendre compte de la facilité de navigation. Jetez aussi un coup d'œil au centre d'aide de l'entreprise (vérifiez s'il propose des articles, des tutoriels vidéo ou des conseils sur les outils pour faciliter l'adoption).

3. Visualisation et rapports

Bien souvent, les données brutes en elles-mêmes ne sont pas très conviviales. Imaginez des centaines de lignes de chiffres (quantitatives) ou une feuille de calcul remplie d'informations textuelles (qualitatives). Présenter ces données dans un format visuel et facile à lire vous aide, ainsi que les autres, à les comprendre.

Les outils technologiques font le gros du travail, mais vous devez encore décider du format idéal pour chaque type de données. La bonne visualisation n'est pas seulement plus attrayante, elle est aussi plus efficace pour guider la prise de décision.

Lorsque vous visualisez vos données, pensez à utiliser :

• Des graphiques circulaires pour mettre en évidence des parties d'un tout et effectuer des comparaisons relatives (comme les ventilations de données démographiques)

• Des graphiques à barres pour établir des comparaisons entre les groupes au fil du temps (par exemple, les dépenses moyennes par type de client par trimestre)

• Des graphiques linéaires pour montrer l'évolution dans le temps (comme le coût par lead par an ou le temps moyen passé sur la page tout au long d'une campagne)

💡 Conseil de pro : si Contentsquare est votre plateforme d'analyse, vous pouvez créer un nombre illimité de dashboards pour obtenir des visualisations en direct de données spécifiques sur n'importe quelle zone de votre site.

Par exemple, en tant que marketer, vous pourriez créer un dashboard spécifique pour la page d'entrée de votre campagne actuelle, pour voir les détails de ses performances présentés avec des visualisations de données claires.

4. Communication

Les données adorent se cacher dans des silos, mais cela ne veut pas dire que vous devez les laisser faire. De solides compétences en communication vous permettent de présenter et de contextualiser vos données à d'autres personnes du marketing, des ventes ou du service client. En clarifiant votre pensée pour les autres, vous favorisez les discussions et les décisions commerciales centrées sur l'utilisateur.

Vos compétences techniques entrent aussi en ligne de compte. Comprendre comment les outils de votre infrastructure technologique fonctionnent ensemble vous permet d'automatiser la communication. Par exemple, Contentsquare s'intègre à la plateforme de messagerie Slack, ce qui vous permet d'envoyer les résultats directement sur un canal dédié pour susciter des discussions au sein des équipes.

Obtenez des insights sur la voix du client envoyés directement depuis votre site web vers un canal Slack grâce à l'intégration Contentsquare-Slack

Obtenez des insights approfondis pour prendre des décisions marketing centrées sur l'utilisateur

Tout le monde parle de données en marketing digital, et ce pour de bonnes raisons. Grâce à l'analyse de données et à quelques compétences de base de pensée critique et de communication, vous pouvez mieux comprendre et apprécier le parcours d'achat.

Ces insights vous permettent de renforcer votre message tout en supprimant les frictions de votre expérience utilisateur. Le résultat final ? Vous créez des expériences satisfaisantes et vous incitez les clients à visiter votre site.

FAQ sur l'analyse de données