Visualisation des données marketing- tutoriel


, Mis à jour le 23 janvier, 2014

Visualisation des données marketing- tutoriel

Il est important de savoir bien analyser et interpréter vos données marketing. Il existe différents types d’outils et tableaux de bord pour vous aider dans cette tâche. Dans ce tutoriel, consacré aux débutants, nous vous présenterons les étapes à suivre pour créer votre premier tableau de bord de visualisation de données.

Les avantages des outils de visualisation de données

Il existe plusieurs outils de visualisation de données (OVD) sur le marché qui peuvent vous aider à créer des tableaux de bord interactifs. Chacun a ses avantages et ses inconvénients bien sûr, donc n’hésitez pas à bien prendre le temps d’en explorer quelques-uns pour voir ce qui marche le mieux pour vous. Personnellement, je préfère soit Spotfire de Tibco, soit Tableau.

Pourquoi voudrait-on investir dans un outil comme Spotfire ou Tableau ? Ne peut-on pas utiliser Excel pour faire la même chose ? De mon point de vue, les OVD fournissent un certain nombre d’avantages.

Tout d’abord, la capacité de la plupart des OVD dépasse largement celle d’Excel, qui est limité à 1 048 576 rangées et par 16 384 colonnes. Mais il existe des OVDs qui peuvent gérer autant de données que vous avez de mémoire disponible pour les supporter. Par exemple, il m’est arrivé de travailler sur des données dans des OVDs avec plus de 25 millions de rangées.

Les OVD fournissent également plus d’opportunité de connectivité de données que Excel.  Certaines de ces applications peuvent se connecter à une source de données, que ce soit des exportations CSV/Excel ou des connexions directes à MYSQL, Google Analytics (GA), etc. Cela facilite également l’adaptabilité. En utilisant une sorte de liens de référence plutôt que des imports, vous pouvez facilement cliquer sur le bouton « rafraichir » et vos données sont mises à jour. Cela signifie qu’une fois que vous avez créé votre rapport, vous n’aurez jamais plus besoin de le recréer.

Autre que l’adaptabilité, les OVDs fournissent également une flexibilité instantanée et sans fin. Dans le fond, ce sont des outils analytiques utilisant des données en mémoire. Cela signifie qu’ils chargent les données dans la mémoire de votre ordinateur et vous permettent de les disséquer et de les analyser en temps réel. Ils ont également tendance à n’être qu’« en lecture seule », ce qui signifie qu’ils n’ajustent pas vos données actuelles. Cela vous permet de faire de l’expérimentation sans le risque de détruire vos données.

Les OVDs vous aident également à rassembler des données de sources différentes afin d’avoir une image un peu plus complète. Ceci est la clé. En effet pour conduire des résultats dans l’espace digital, vous ne pouvez plus compter sur des sources uniques. C’est la même chose pour vos données. Vous ne pouvez pas réellement créer une histoire ou une vraie stratégie dans l’espace digital sans combiner vos réseaux dans un rapport commun.

Comment créer un tableau de bord dans Tableau

Maintenant que vous savez en quoi les OVDs en valent la peine, commençons à créer votre premier tableau de bord. Pour cet exercice, nous utiliserons Tableau. (Remarque : Mon intention ici n’est pas de créer un guide d’utilisation de Tableau – il existe déjà une tonne de vidéos « Pour Débutant » sur leur site. Mon objectif est plutôt de vous aider à penser à créer vos propres tableaux de bord et à comment les utiliser.)    

1. Récupérez Tableau

Utilisez ce lien de téléchargement pour obtenir la version gratuite ou d’essai de cet outil. Ils n’ont malheureusement qu’une version Windows, donc les utilisateurs de Macs et de xNIX doivent se contenter d’une machine virtuelle pour l’instant (Parallels ou VM Ware). J’utilise une VM sur mon Mac, et je ne note aucun défaut de performance, tant que vous allouez assez de mémoire.

2. Connectez vos données

Une fois que Tableau démarre, vous avez l’option de vous connecter à une variété de sources de données. Afin de rendre cet exercice facile dès le premier coup, je vous recommande de commencer avec les données de Google Analytics.

Tableau utilise la méthode OAuth pour se connecter avec GA. Cliquez simplement sur le lien d’analytiques et connectez-vous avec les infos de votre compte Google.

3. Extrayez les données.

A présent, vous avez besoin de choisir les dimensions et les mesures des données que vous souhaitez analyser. Les dimensions sont les points de données de catégories types, tels que page d’accueil, source du média, etc. Les mesures sont le nombre d’entrées telles que le nombre de visites, les rebonds, etc. Pour une vue d’ensemble ainsi qu’une explication sur ces mesures, veuillez vous référer au Guide de références sur les dimensions et les métriques.  

Connexion à google analytique

Gardez à l’esprit que plus vous ajoutez des dimensions, plus large deviendra l’ensemble de données. Par exemple, ajouter un type d’appareil vous donnera une rangée de mesures pour chaque appareil. Vous pouvez voir les choses sous cet angle : si vos données par défaut ont 10 000 rangées, et que vous ajoutez la dimension heure, vous aurez 10 000*24 (heures). Donc si vous ajoutez des heures et le type d’appareil mobile, vous aurez 10 000*24*~250 = 60 000 000. Assurez-vous donc de récupérer seulement les dimensions qui sont pertinentes. (Je sais que c’est dur de ne pas en faire plus que prévu parfois.)

Pour l’exercice ci-dessous, on utilise :

  • Dimensions : Ville, Pays/Région, Date, Page d’accueil, Média, Source sociale, Source
  • Mesures : rebonds, Sorties, Échantillon de page de chargement, Temps de chargement d’une page, Vues par pages, Temps passé sur une page, Vues uniques, Visites (Il existe un menu déroulant avec quelques préréglages de mesures).


A présent, sélectionnez des options similaires aux miennes, puis cliquez OK.

configuration google analytique

4. L’espace de travail

Maintenant que vous avez téléchargé vos données pour cet exercice, il est temps de vous familiariser avec l’espace de travail de l’outil. Vous remarquerez qu’il est divisé en trois sections principales : données, réglages et visualisations. De plus, vous pouvez voir deux ensembles de données à gauche de l’écran – vos dimensions sont en haut et vos mesures en bas. Enfin, vous remarquerez les sections de colonnes et de rangées en haut de l’écran – elles représentent un concept fondamental de Tableau.

espace visusalisation de données marketing analytique

5. Votre première visualisation des données

En récompense de notre premier effort, disons que nous voulons voir de quoi le trafic par média a l’air. Pour ce faire, tout ce que vous avez besoin de faire est de glisser-déposer des icônes des sections dimensions et mesures là où se trouvent les colonnes et les rangées en haut de l’écran. Tirez spécifiquement l’icône médias jusqu’aux colonnes et l’icône de visites jusqu’aux rangées.

premiére visuation de données marketing

Maintenant, comment utiliser ceci pour nous rendre au prochain niveau ? Regardons l’historique des performances. Pour ce faire, tirez l’icône date jusqu’à la fin de la ligne colonne. Cela nous montrera la performance par média, par année.

Mais étant donné que nous n’avons tiré que les données de 2013, le résultat est plutôt ennuyant. Mais si vous changez le menu déroulant dans le menu par les mois (ou jours) plutôt que les années, là, les choses deviennent plus intéressantes. Vous aurez des graphiques à trois lignes sur le même axe comparant les visites côte à côte.

visualisation de données marketing cote a cote

Et c’est là que le vrai intérêt des OVDs se révèle. Simplement en tirant le média de la zone des colonnes à celle des couleurs, vous retirez instantanément les colonnes pour le média, combinant ce dernier dans une zone de graphique, puis en coloriant par média. Cela vous permet de comparer facilement les données d’une manière plus intéressante en termes de visibilité.

visualisation de données marketing cote a cote plus intéressante

 6. Améliorez vos données.

  1. L’une des différences entre travailler en GA et travailler avec des données brutes est qu’il faut toujours faire quelques agrégations. Par exemple, les données brutes de GA incluent le nombre de rebonds et le nombre de visites; cependant, elles ne fournissent pas le taux de rebond. Heureusement, Tableau ne rencontre pas ce genre de problème. En effet, ce dernier dispose d’une fonctionnalité de « champs calculés » très poussée qui peut être adaptée soit pour les mesures, soit pour les dimensions.

Par exemple, disons que nous voulons calculer le taux de rebond. Cliquez simplement sur le bouton droit de votre souris dans la zone des mesures et sélectionnez champs calculés. Nous entrerons alors [Rebonds]/[Visites].

améliorer la visualisation de données

On peut adopter la même approche pour plusieurs autres calculs. Par exemple, le code ci-dessous pourrait être utilisé pour distinguer les jours de fin de semaine des jours de la semaine pour le trafic.

if(DATEPart('weekday',[Date])=1) then 'Weekend' //Dimancheelseif(DATEPart('weekday',[Date])=2) then 'Weekday' //Lundi
elseif(DATEPart('weekday',[Date])=3) then 'Weekday' //Mardi
elseif(DATEPart('weekday',[Date])=4) then 'Weekday' //Mercredi
elseif(DATEPart('weekday',[Date])=5) then 'Weekday' //Jeudi
elseif(DATEPart('weekday',[Date])=6) then 'Weekday' //Vendredi
elseif(DATEPart('weekday',[Date])=7) then 'Weekend' //Samedi
end

 

segmenter les données

Ce qui précède vous donne une nouvelle dimension qui vous permet de séparer votre trafic en jours de fin de semaine et jours de la semaine. Par-dessus tout, vous pouvez trouver quelques informations intéressantes sur des segmentations de comportement similaires. Nous avons remarqué que beaucoup de marques de beauté ont un comportement bien différent en termes de parts de jours.

Un autre moyen super de regarder les données est de filtrer jusqu’au seul trafic social, puis regarder l’engagement sur le site (PPV ou temps sur site). Cela vous montrera quand votre trafic social est à son top et quand vous pouvez obtenir le plus de ROI (retour sur l’investissement) pour vos activités sociales.

7. Segmenter vos données

  1. Les OVDs sont également très efficaces dans la segmentation des données (ma grande passion). Jetons un coup d’œil à notre échantillon de données. Le site web que j’utilise dans cet exemple comporte une section blog. Le comportement des utilisateurs sur les pages de blogs y est généralement différent que sur les pages générales des marques/produits. (Les visites de blogs à partir de recherches sont généralement d’une page et plus de temps sur la page.) Par conséquent, nous ne voulons vraiment pas juger le temps passé comme une moyenne pour toutes les pages.

Un autre moyen est de segmenter vos données par pages d’arrivée (Landing Page). Dans notre site d’exemple, mes URLs sont : http://www.brand.com/blog/topicXYZ. Pour séparer les pages de blogs du reste, j’insèrerais un autre champ de calcul et ajouterais l’expression suivante :

if Find([Landing Page],"/blog/") > 0 THEN "non" ELSE "oui" END

Cette expression vérifiera si la page d’arrivée contient la chaîne de caractères /blog/ et si c’est le cas, cela ajoutera le mot « oui » dans notre nouveau champ de calcul (colonne). Cela me donnera une autre dimension pour segmenter mes données.

segmenter les données en fonction la page d'attérissage

Nous pouvons à présent étudier le temps passé par page de blog et par page ne faisant pas partie du blog, et même le diviser par jour de semaine. Comme vous pouvez le constater, la section du dessus (pages de blog) a un taux de rebond plus fort que celui des pages ne faisant pas partie du blog. (Il semble également qu’une activité spéciale les jeudis a affecté le taux de rebond).

segmenter les données étape 2

L’option de champs de calcul est l’une de mes caractéristiques préférées sur Tableau, car elle vous permet d’étendre et de segmenter vos données de manière dynamique. Nous avons pu effectuer quelques calculs surprenants avec cette fonction et une fois que vous avez commencé à vous amuser avec le dialogue de champs de calcul, vous vous rendrez compte du grand nombre de fonctions réellement remarquables qui s’offrent à vous. Nous l’utilisons pour du calcul de pointage en allant jusqu’à une sorte de marquage. L’intérêt ici est que si vous rafraichissez vos données ou même changez les sources de vos données, tous ces champs seront recalculés.     

8. Options de filtrage

  1. L’une des grandes qualités de Tableau est sa capacité de filtrer les données en temps réel ; il fournit deux moyens principaux pour rendre cela possible. La première méthode consiste à simplement glisser-déposer l’élément que vous voulez filtrer dans la région filtre, puis de choisir votre option.
  2. option de filtrage des données

L’autre méthode (celle que je préfère) est l’option de filtrage rapide. Si vous cliquez sur le bouton droit de votre souris sur n’importe quel élément que vous voulez filtrer, puis cliquez sur « ajouter au filtrage rapide », cela ajoutera les filtres dans la colonne de droite. Dans l’exemple ci-dessous, j’ai utilisé les médias et les sources;  je peux maintenant filtrer rapidement les éléments qui sont importants selon moi.  

C’est une fonction super à avoir dans une démo client ou une session d’analyse étant donné que vous pouvez répondre rapidement aux questions d’affaires du genre : « En quoi le trafic par référence diffère-t-il trafic du direct ? » ou « Est-il possible de comparer les pages par visites par média ou même ville ? »

  1. option de filtrage des données en fonction de référence

9. Options de visuel rapide

  1. Pour commencer vraiment rapidement avec vos visualisations, Tableau a une caractéristique appelée « Montre-moi » (show-me). Elle se situe en haut à droite de l’écran et montre les différents types de visuels que Tableau offre. Lorsque vous survolez ces derniers, elle vous indiquera ce qui est requis pour chacun d’eux.
  2. Par exemple, sélectionnons la page d’arrivée et les visites à partir de la zone de mesures et de dimension, puis sélectionnons la treemap pour le type de visuel. Des carrés représentant les pages d’arrivée individuelles s’affichent immédiatement, de tailles différentes selon le nombre de visites qu’elles ont reçu.
    1. option de visualisation rapide des données marketing

Dans mon exemple, la page d’arrivée « / » est très importante et nous empêche de creuser en détail. Pour rendre les choses plus faciles, cliquons sur le bouton droit de la souris sur la page d’arrivée « / » et puis cliquons exclure. Par défaut, la couleur et la taille sont relatives au nombre de visites. C’est super – mais commençons à évaluer nos données dans des dimensions multiples. Tirez « le taux de rebond » sur l’icône couleur. (Remarque : J’ai changé la couleur en un gradient rouge/vert.) Cela nous montre maintenant les pages les plus performantes, dont la taille est fixée selon le volume, et la couleur selon le taux de rebond.

Cela nous permet d’observer ce qui est important pour le volume et pour le temps investi. Nous pouvons à présent prioriser les pages sur lesquelles nous voulons travailler en premier.

Bien sûr, pour réellement évaluer tout ceci, vous voulez être sûr de filtrer le bon pays que votre contenu est en train de cibler, en même temps qu’un média spécifique que vous voulez évaluer. Là encore, ça deviendra intéressant si vous ajoutez le taux de conversion ou une autre valeur KPI.

option de visualisation rapide des données marketing étape 2

Prochaines étapes

Avec un peu de chance, ce qui a été mentionné ci-dessous vous encouragera à utiliser des tableaux de bord et la visualisation de données, pour augmenter vos chances de réussir en ligne.

C’est quoi la suite du programme ? Prenez un ensemble de données et essayez de reproduire vos rapports actuels. Une fois que vous les avez recréés, vous serez surpris(es) de la rapidité avec laquelle vous pouvez les déployer. Vous pouvez les exporter en tant que PDFs, PPTs, ou images. Mais, lorsque vous aurez mieux expérimenté l’outil, rappelez-vous d’être stratégique, car il y a une infinité de façons de visualiser des données. Il est donc facile de s’y perdre ! Avant de foncer tête baissée dans vos données, assoyez-vous et essayer d’imaginer ce que vous espérez faire ressortir de vos données et quelles sont les questions auxquelles vous voulez répondre. Ensuite, profitez à fond de la puissance de la visualisation de données. Cela devrait vous permettre de faire des découvertes très intéressantes, et ces découvertes devraient vous vous aider dans vos stratégies.

Article de: Benjamin Spiegel


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