Maîtriser le processus d'analyse de données : un guide en 5 étapes pour les marketers

Votre processus d'analyse de données vous donne un aperçu de l'identité de vos utilisateurs et utilisatrices, de ce qu'ils attendent de vous et de la mesure dans laquelle vos campagnes marketing réussissent à les convertir. Il vous fournit aussi les preuves dont vous avez besoin pour démontrer vos succès et vous aide à comprendre si et quand votre stratégie marketing doit être modifiée.

Avec tant de métriques et de priorités qui se disputent votre attention, il peut être difficile de choisir un processus d'analyse de données qui soit efficace en termes de temps, mais qui vous permette d'obtenir des insights pertinents sur lesquels fonder vos décisions.

Cet article vous aide à faire la part des choses grâce à un processus d'analyse de données en cinq étapes, centré sur l'utilisateur, qui vous permettra de mieux connaître les besoins et les désirs de vos clients et de planifier et d'exécuter des campagnes qui auront un véritable impact.

Un processus d'analyse de données en 5 étapes pour les marketers

L'analyse de données quantitatives et qualitatives vous permet de mieux comprendre vos clients et de planifier des campagnes qui s'adressent directement à eux.

Suivez ces cinq étapes pour mettre en place un processus d'analyse de données centré sur l'utilisateur. En consultant régulièrement vos données, vous saurez quand faire évoluer vos tactiques marketing et quand célébrer vos victoires.

1. Choisissez vos métriques

En tant que marketer, il existe des dizaines de métriques que vous pourriez suivre pour savoir qui sont vos utilisateurs et utilisatrices, ce qui les motive et s'ils réagissent à vos campagnes.

Bon nombre de marketers axent leur analyse de données autour d'une métrique de référence (le chiffre le plus lié à vos revenus et à votre succès à long terme) comme les conversions, les ventes ou les utilisateurs actifs. En planifiant les métriques à suivre, priorisez celles liées à votre référence et dont vous pourrez déduire des modèles au fil du temps.

Il est important de suivre les données quantitatives (les informations exprimées en chiffres), mais ne négligez pas les données qualitatives (les informations non numériques sur la façon dont vos utilisateurs et utilisatrices se sentent et se comportent). Il est facile de trop prioriser les chiffres, mais les deux types de données se complètent. Si vous voulez comprendre pourquoi les chiffres clés sont tels qu'ils sont, les insights utilisateur subjectifs valent de l'or.

Données quantitatives à suivre

• Données de conversion : revenus, coûts d'acquisition client (CAC), valeur moyenne de commande (AOV), valeur du cycle de vie du client (CLV), taux de fidélisation client

• Données publicitaires : dépenses publicitaires, retour sur les dépenses publicitaires (ROAS), taux d'engagement, taux de clic (CTR), coût par clic (CPC), coût par lead (CPL), retour sur investissement (ROI)

• Données de réseaux sociaux : portée, impressions, CTR, taux d'engagement, taux de croissance du nombre d'abonnés, nombre de likes et de commentaires

• Données d'e-mail marketing : taux d'ouverture, CTR, taux de réponse, taux de désabonnement

• Données du site web : trafic, taux de rebond, taux de sortie, CTR, taux d'abandon

Conseil de pro : le suivi de vos métriques quantitatives peut prendre des airs de chasse au trésor qui implique de passer d'un outil à l'autre. Si vous utilisez Contentsquare, ce n'est plus le cas : profitez de mises à jour sur toutes vos métriques quantitatives les plus importantes, en parallèle des rapports sur vos métriques qualitatives.

• Headlines vous donne un aperçu de tous les changements les plus importants apportés aux KPI quantitatifs de votre site web. La mise à jour est automatique chaque semaine et chaque métrique dispose d'un bouton "En savoir plus", au cas où vous voudriez aller plus loin.

• Les dashboards de Contentsquare vous permettent de créer un dashboard personnalisé pour suivre les données d'acquisition de votre site web. Si vous voulez garder un œil sur ce qui différencie votre taux de conversion ou votre taux de rebond en fonction du canal, par exemple, vous pouvez créer un dashboard à cet effet.

Contentsquare vous donne un aperçu de haut niveau de vos métriques quantitatives les plus urgentes

Données qualitatives à suivre

• Données démographiques du client : l'âge, le sexe, l'emplacement géographique, les loisirs, le secteur professionnel, les revenus, les goûts et préférences de votre base d'utilisateurs cible

• Image de marque : la mesure dans laquelle les personnes de votre marché cible ont entendu parler de votre entreprise et leur sentiment à son égard

• Comportement de l'utilisateur : le temps passé sur la page, les signes de satisfaction ou de frustration client au cours de l'utilisation de votre site ou de votre produit et la façon dont se déroule leur parcours client, en gardant à l'esprit qu'il peut se dérouler sur plusieurs sessions et appareils

💡 Conseil de pro : utilisez des insights de données qualitatives pour vous faire une idée précise de votre persona de client idéal (ICP), un meilleur client imaginaire, qui adorerait votre produit ou service.

Utilisez Contentsquare pour lancer facilement et gratuitement un sondage de persona d'utilisateur sur votre site web. Vous pouvez le cibler pour ne le faire apparaître qu'aux utilisateurs et utilisatrices présentant les qualités que vous souhaitez pour votre ICP (les clients réguliers, par exemple).

Une fois que vous avez compilé les résultats de votre sondage pour créer un profil ICP, vous pouvez adapter votre marketing pour attirer exactement ce groupe démographique d'utilisateurs et d'utilisatrices (et attirer les "superfans").

Collectez des informations démographiques clés sur vos clients grâce au template de sondage de persona d'utilisateur de Contentsquare

2. Sélectionnez vos outils et commencez à collecter des données

Quelles que soient les métriques que vous suivez, vous devrez collecter des données issues d'un certain nombre de sources. Voici les logiciels qui pourraient vous servir pour suivre vos points de données :

• Analyse de l'expérience : utilisez une plateforme comme Contentsquare pour collecter et analyser les données du comportement de l'utilisateur sur votre site

• Analytics web : utilises des outils comme Google Analytics et Contentsquare pour vous aider à enregistrer des métriques essentielles comme le taux de rebond, le temps passé sur la page et le nombre de sessions

• Analyse des réseaux sociaux : utilisez les outils d'analyse natifs des plateformes de réseaux sociaux ou des outils tiers comme Hootsuite, Sprout Social ou Buffer pour comprendre vos performances sur les réseaux sociaux

• Analyse des publicités : utilises les outils d'analyse natifs des plateformes publicitaires comme Google Ads, Meta Ads ou Amazon Ads

• Logiciel d'e-mail marketing : utilisez des plateformes comme MailChimp, Constant Contact ou Klaviyo pour suivre les métriques de campagnes e-mail, comme les taux d'ouverture et les taux de clic (CTR)

• Outils de la voix du client : utilisez un outil comme Contentsquare Interviews pour rencontrer vos clients et leur poser directement des questions sur leurs données démographiques et leur sentiment de la marque. Vous pouvez aussi utiliser les sondages pour collecter des données démographiques et des avis d'utilisateurs et utilisatrices.

💡 Conseil de pro : utilisez Contentsquare pour collecter les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions marketing éclairées.

• L'outil Heatmaps permet de visualiser les tendances du comportement de l'utilisateur sur vos pages web, en utilisant des couleurs pour révéler ce sur quoi les utilisateurs et utilisatrices cliquent, interagissent ou ignorent. Il montre aussi si les éléments et les informations d'une page sont dans le meilleur ordre possible pour aider les utilisateurs et utilisatrices à atteindre leurs objectifs de conversion.

• Session Replay capture des vidéos anonymes des curseurs des utilisateurs et utilisatrices lors de leur navigation sur votre site. Regardez les replays de sessions pour comprendre à quoi ressemblent les chemins de conversion de vos utilisateurs et utilisatrices et trouver des moyens de faciliter le chemin vers la conversion.

• Funnels visualise vos parcours utilisateur et montre combien d'utilisateurs et utilisatrices abandonnent à chaque étape. Cliquez sur n'importe quelle étape pour regarder un replay de session des curseurs des utilisateurs et utilisatrices à chaque étape de votre funnels, dans les moments qui précèdent leur abandon. Cela vous aide à comprendre pourquoi les utilisateurs et utilisatrices décident de quitter votre funnel de conversion au moment où ils le font.

• L'outil Journey Analysis crée une visualisation en forme de rayons de la façon dont les utilisateurs et utilisatrices se déplacent sur votre site et du nombre d'entre eux qui abandonnent à chaque étape. Il vous aide à comprendre en un coup d'œil les pages à optimiser et celles qui génèrent des revenus.

Associez Funnels et Session Replay pour regarder rapidement les lectures des utilisateurs et utilisatrices qui quittent votre funnel et voir ce qui n'a pas fonctionné

3. Analysez vos données

Maintenant que vous avez rassemblé toutes les données dont vous avez besoin, il est temps de rechercher des modèles à l'aide de techniques d'analyse de données.

Pour analyser vos ensembles de données quantitatives, examinez l'augmentation ou la diminution d'une métrique au fil du temps et voyez si des données qualitatives peuvent l'expliquer. Par exemple, vous pourriez découvrir :

• Que les e-mails contenant un emoji dans la ligne d'objet ont un taux d'ouverture supérieur de 20 % en moyenne à ceux qui n'en contiennent pas

• Que les messages sur les réseaux sociaux concernant la mission de l'entreprise recueillent en moyenne 50 % d'engagement en plus que les messages concernant le produit

• Que les mobinautes sont sortis du funnel de vente 45 % plus souvent que les utilisateurs et utilisatrices sur desktop

🔥 Conseil de pro : si vous utilisez Contentsquare et que vous voulez un code pour comprendre votre analyse de produit, consultez AI CoPilot.

Si vous avez une question concernant les données d'analyse de votre produit, tapez-la dans la barre de recherche, dans le style "chat", et CoPilot effectuera l'analyse pour vous. Il vous indiquera même les événements et requêtes utilisés pour obtenir les résultats.

AI CoPilot répondra à vos questions sur l'analyse de produit par un diagramme et une explication des données qu'il a analysées pour le créer

Puis recherchez des modèles dans vos données qualitatives en vérifiant si les résultats ont des éléments en commun et, le cas échéant, en les regroupant. Cela vous permet d'identifier des tendances qui vous en apprennent davantage sur vos utilisateurs et utilisatrices, sur la façon de les cibler et sur ce qu'il faut corriger dans l'expérience utilisateur.

Par exemple, vous pourriez découvrir :

• Que plusieurs participants à l'entretien ont déclaré avoir acheté votre produit pour l'offrir

• Que la majorité des personnes interrogées ont cité des facteurs liés à la santé lorsqu'on leur a demandé pourquoi elles avaient choisi votre service

• Que des dizaines d'utilisateurs et utilisatrices ont du mal à trouver le bouton "Payer maintenant", comme le montrent les replays de sessions

4. Partagez vos conclusions

Examinez vos métriques clés de marketing au moins une fois par mois pour évaluer l'efficacité de vos stratégies. De nombreuses équipes marketing produisent un simple rapport de performance d'une page à partager avec la direction et une analyse plus approfondie pour leur propre référence.

Pour replacer vos chiffres dans leur contexte, votre rapport d'analyse de données marketing doit inclure des données historiques remontant à au moins trois mois. Laissez un espace à côté de chaque résultat pour un commentaire afin d'ajouter votre analyse.

Vous pouvez aussi inclure une visualisation de données d'une métrique importante (par exemple un graphique ou un diagramme à barres) pour rendre vos résultats encore plus faciles à assimiler.

💡Conseil de pro : avec Contentsquare, vous pouvez créer un nombre illimité de dashboards personnalisés pour vous et votre équipe. Tout le monde dispose ainsi d'une vue actualisée des métriques qui comptent pour compléter vos rapports.

En fait, vous pouvez même piloter automatiquement vos rapports grâce aux abonnements aux dashboards. Ceux-ci permettent aux utilisateurs et utilisatrices de s'abonner à un dashboard et de recevoir un récapitulatif de ses principales mises à jour sur une base quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle. Ainsi, tout le monde reçoit les informations nécessaires pour rester aligné, sans travail supplémentaire.

Contentsquare vous permet de créer un nombre illimité de dashboards pour découper vos données analytiques exactement comme vous en avez besoin

5. Planifiez vos prochaines étapes

Après avoir interprété vos données, il ne vous reste plus qu'à agir en fonction de ce que vous avez appris. Optimisez votre stratégie marketing en fonction de votre métrique de référence en évaluant l'efficacité de vos efforts passés et, si nécessaire, modifiez vos tactiques. Lorsque vous changez de cap, les insights que vous avez recueillis sur les données démographiques et les préférences de vos clients doivent vous servir de guide.

Voici trois bonnes façons d'utiliser votre analyse de données.

• 🤝 Obtenez l'adhésion à vos stratégies marketing: lorsque vos rapports démontrent que vos annonces renvoient plus de leads chaque mois, vous pouvez en toute confiance y investir davantage de budget

• 🛬 Créez du contenu sur la même piste : une fois que vous avez utilisé des outils comme les sondages et les entretiens de l'utilisateur pour comprendre vos utilisateurs et utilisatrices, vous pouvez planifier des blogs, des messages sur les réseaux sociaux et des publicités qui s'adressent directement à eux

• 🔮 Prévoyez l'avenir : une compréhension des tendances de vos données vous aide à estimer à quoi ressemblera votre entreprise dans les mois à venir, pour pouvoir planifier vos efforts marketing de manière stratégique

Le marketing fondé sur les données est un marketing efficace

Une fois que vous avez mis en place un processus d'analyse de données qui vous aide à prendre la température de vos progrès et à comprendre vos utilisateurs et utilisatrices, il ne vous reste plus qu'à le maintenir.

Gardez un rythme régulier de mesures et de plus en plus de modèles commenceront à émerger dans vos données. Grâce à des contrôles et des analyses réguliers, vous deviendrez un expert qui saura séduire vos utilisateurs et utilisatrices et atteindre vos objectifs marketing.

FAQ sur le processus d'analyse de données