Démystifier le Rôle du Data Analyst : Un Guide Complet

Introduction :

Depuis l’arrivée des outils de contrôle sur le trafic de votre site internet, et la multiplication des outils de reporting pour connaître l’impact de vos publicités, beaucoup d’entreprises se retrouvent aujourd’hui confrontés à deux problèmes : soit elles ne savent pas où aller chercher l’information, car les interfaces sont complexes et peu appropriée à des débutants, soit elles sont noyées sous l’information que vont lui prodiguer l’ensemble des experts. À ce moment-là intervient le Data analyst, qui va vous aider à sélectionner les données qui vont être importantes pour votre entreprise, et les présenter sous une forme qui soit lisible pour votre entreprise.

Nous allons donc voir ici l’impact du Data Analyst sur la lecture des données de votre entreprise, et comment ce dernier peut vous aider dans votre quotidien pour la gestion de votre site internet et des publicités.

Fondamentaux du Data Analyst

• Définition du Data Analyst : Quelles compétences et connaissances sont nécessaires?

Le Data analyste est un expert de la donnée, des interfaces de présentation de données, et des tableaux de bord. Cela ne signifie pas qu’il soit spécifiquement mathématicien, mais il doit avoir une appétence avec les chiffres et les tableaux de bord. Il peut être issu d’un cursus économique, mathématiques, ou informatique, mais pas seulement. La réussite de votre Data Analyst reposera notamment sur sa compétence à bien interpréter les données par rapport à votre métier et être capable de ressortir que les informations pertinentes.

• Les missions principales : Analyse des données, interprétation des tendances, identification des insights.

Son travail consiste donc à analyser les données que vous allez pouvoir lui fournir, en lui posant des questions. Ces questions sont le début du travail du Data Analyst, car il va devoir interpréter votre langage et vos besoins en les transformant en chiffres et tableaux qu’il vous présentera plus tard. La bonne connaissance des outils de suivi de trafic ou d’autres éléments seront alors nécessaires.

Une fois qu’il aura réussi à extraire l’information lorsqu’elle existe dans le tableau, il devra être capable de vous la présenter sans biais de lecture afin que vous puissiez l’intégrer dans votre processus de décision. Si certaines tendances se dégagent, à la hausse ou à la baisse, il pourra alors vous donner un insight, c’est-à-dire une interprétation ou une suggestion de sa part.

Les Compétences Clés

• Compétences techniques : Maîtrise des outils d’analyse de données, langages de programmation, manipulation de bases de données.

Dans les compétences clés que doit posséder un Data Analyst, la maîtrise des outils d’analyse de données est un incontournable. En effet, avant de pouvoir prétendre créer un tableau de bord Google Analytics pour le client, il est impératif de maîtriser l’outil sur le bout des doigts. mais pour maîtriser Google Analytics, il devrait également connaître par exemple le Google Tag Manager pour faire le plan de taggage associé.

Le tableau de bord ainsi créé vous présentera les résultats qui vont répondre à votre question, avec uniquement les informations qui vous intéressent. Le tableau de bord devra être synthétique, sans les KPI qui n’intéressent pas le client à un moment donné.

• Compétences analytiques : Capacité à interpréter les données, à identifier des modèles, à formuler des recommandations.

Une fois le tableau de bord transmis, il analyse avec une lecture fine des informations qui sont présentées, fait remonter les caractéristiques spécifiques à certaines lignes, et aide le client à lire par lui-même le tableau pour la suite. Son expertise sera donc au-delà de la création du simple tableau, il devra vous guider sur une lecture neutre des données et formuler des recommandations par rapport à ce qu’il est capable de lire. C’est son expertise qui vous aidera par exemple à savoir si votre taux d’engagement sur le site internet est bon ou mauvais, comment l’expliquer, et comment l’améliorer par la suite. il n’est pas un magicien avec toutes les réponses, mais saura au moins vous guider dans la bonne direction.

Les Outils et Technologies Utilisés

• Présentation des outils couramment utilisés : Ads / Analytics ..

La solution GreenRed est aujourd’hui la plus complète sur le marché, avec plus de 8 outils qui sont aujourd’hui cumulés, détaillés et expliqués. Le Data Analyst et donc celui qui va venir cumuler les différentes sources d’information d’où elles proviennent pour créer une information riche et une réponse appropriée à la question. L’information ne sera peut-être pas que sur Google Analytics, ou sur la search console, ou sur Google Ads, mais nécessitera peut-être une analyse fine de ces trois outils dans un seul et même rapport.

• Exploration des technologies de visualisation : Tableau / Looker Studio / PowerBI / Greenred

Une fois que le travail de création du plan de taggage a été fait, les infos peuvent remonter dans un outil comme Google Analytics. Présenter les informations sous une forme accessible pour un néophyte est une partie du métier importante, car il n’est pas pertinent de laisser l’utilisateur naviguer entre un nombre important d’interface. C’est là que rentrent en compte les outils de Dataviz. Il existe aujourd’hui de nombreux outils de dataviz comme Tableau Software, Looker Studio, PowerBI… ces outils ont une capacité à venir cumuler certaines informations depuis plusieurs sources. Vous allez donc pouvoir créer des rapports personnalisés, simples ou plus complexes en cumulant différentes plateformes.

GreenRed est aujourd’hui la seule solution qui va cumuler ces informations-là à votre place, et créer un tableau de bord qui parlera à 99 % des entreprises. Le travail sur GreenRed est extrêmement simplifié car il ne s’agit que de connecter en quelques minutes votre compte Google Analytics, votre compte Google Search Console, votre compte Google Ads et notre outil fait l’ensemble du travail à votre place. Vous n’avez donc qu’à lire sur l’interface les quelques données extraites qui vont être pertinentes pour votre entreprise, et bénéficier en plus d’une information et une aide à la lecture sur l’intérêt de chacune, sa façon de l’interpréter et de l’améliorer.

Rôle dans la Prise de Décision

• Comment les analyses du Data Analyst contribuent-elles à la prise de décision stratégique?

Beaucoup d’entreprises aujourd’hui utilisent des outils de suivi de trafic sans mesurer la puissance de chacun d’eux. En effet, il est inutile d’aller sur Google Analytics tous les jours pour voir le nombre de personnes qui sont passées la veille, sans en tirer une information stratégique qui servira un grand but sur votre site Internet. Recopier cette information dans un tableau Excel ne vous aidera pas plus.

Il est primordial de faire confiance à la donnée pour prendre des décisions stratégiques sur son activité. C’est ce travail que peut vous aider à faire le Data analyst qui, grâce à ses tableaux et ses suggestions, vous donnera un état clair mais surtout objectif de la réussite ou de l’échec de certaines campagnes publicitaires, de certaines actions sur votre site internet, ou du comportement des utilisateurs. La décision stratégique s’en trouve donc renforcée car elle met de côté l’émotion pour faire confiance à la donnée.

• Exemples concrets d’impacts positifs sur les résultats d’une entreprise.

En exemple concret, nous pouvons par exemple constater assez rapidement sur l’expérience utilisateur de votre site internet l’impact de votre pop-up.

Si le temps moyen passé sur votre site internet avant la pop-up est d’une minute et qu’il passe à 40 secondes après l’introduction de la pop-up sur la homepage, cela signifie que cette dernière a un impact négatif sur l’engagement et le temps passé sur votre site internet. Il ne s’agit donc pas de faire plaisir à votre graphiste ou à votre responsable de communication, mais de vérifier l’impact réel de votre pop-up.

Nous pouvons également avec un bon tracking être capable de mesurer le nombre de personnes qui sont venues sur notre site Internet grâce au salon professionnel que l’on a réalisé, et si ce salon a joué un rôle dans les conversions futures de notre site Internet. S’il s’avère que le salon nous a apporté des visiteurs, mais qu’ aucun d’entre eux n’a terminé par une conversion, cela signifie que nous avons eu beaucoup de curieux, peut-être un peu de notoriété, mais que cela ne sert pas à générer du chiffre d’affaires. La volonté future du dirigeant de continuer ce canal lui revient donc, mais il connaîtra au moins la réalité du marché.

Collaboration Inter Fonctionnelle

• Interaction avec d’autres équipes : Développeurs, responsables marketing, chefs de projet.

Le Data analyst doit travailler avec l’ensemble de l’entreprise. Il doit bien entendu travailler en étroite collaboration avec le développeur car il est censé mettre en place un plan de taggage, notamment avec Google Tag Manager. Il peut également faire des recommandations au développeur si jamais il constate qu’une certaine page n’a pas de résultats satisfaisants , tant en terme de temps passé que d’ajout au panier sur un site e-commerce par exemple.

Il va créer également pour les responsables marketing et les chefs de projet des tableaux de bord lisibles qui vont leur permettre de voir les meilleurs produits, les meilleures pages de leur site internet, et au contraire les pires pages, les pires produits qui vont avoir besoin soit d’être mis en avant soit d’être retirés. Communiquer sur un produit qui ne fonctionne pas bien, le mettre en bannière de homepage alors qu’il n’est pas plébiscité par les clients ne sera pas forcément une stratégie gagnante et avoir l’information vous permettra donc de le remplacer rapidement.

Enfin, s’il réussit à faire un calcul au niveau du ROI de votre entreprise, il pourra directement discuter avec le dirigeant sur l’impact des campagnes publicitaires, et leur continuation.

• L’importance de la communication claire des résultats.

Les données transmises par le Data analyst à travers ses tableaux ou recommandations ne  sont faites que pour aider l’ensemble des services à mieux mesurer la réalité de leur travail. A certains égards, les analyses peuvent avoir des conséquences inattendues ou non souhaitées car elles vont mettre en lumière les difficultés rencontrées par votre site internet ou certaines publicités. Si le but de votre entreprise est d’aller vers le haut et de ne pas faire la politique de l’autruche, vous aurez alors besoin de ces données.

Conclusion

• Récapitulatif des points clés.

En résumé, le Data analyst est une personne de l’entreprise ou un externe qui est juste là pour mesurer, récolter les informations, et transmettre une analyse de ces informations pertinentes. Il est là pour éviter de perdre du temps ou de l’argent sur des éléments qui ne sont pas rentables, aider le futur en mettant de l’argent sur ce qui va vraiment pérenniser l’entreprise, grâce à des chiffres et objectifs. Avoir un consultant Data Analyste pour son entreprise n’est pas forcément obligatoire si vous avez les moyens nécessaires de lire et d’interpréter les données par vous-même. c’est notamment ce que propose GreenRed grâce à des informations spécifiques, des tableaux de bords clés en main et tutoriels pour vous aider à les interpréter vous-même. Lorsque vous serez assez à l’aise avec la donnée, vous pourrez commencer certaines optimisations grâce à notre outil et grâce aux données qu’il propose.