7 méthodes d’analyse de données marketing

Toute décision stratégique au sein d’une entreprise résulte bien souvent d’une étude marketing. Toutes les études internes ou externes à une entreprise commencent par la récolte de données marketing. Mais il faut bien évidemment traiter ces données brutes pour les transformer en informations exploitables.

Nous avons sélectionné pour vous les meilleures méthodes d’analyse de données marketing (le data marketing). Quel que soit votre domaine d’activité, vous trouverez certainement votre bonheur dans cet article.

Analyse quantitative de données

L’analyse quantitative de données permet de quantifier un comportement, une notion, un élément. Analyse statistique par excellence, elle est fréquemment utilisée par les entreprises pour la segmentation de marché.

Elle transforme les informations collectées en données chiffrées. Ces données chiffrées peuvent alors être présentées sous forme de tableaux statistiques, de diagrammes ou de graphiques. Cela permettra une meilleure compréhension des enjeux pour aboutir à de meilleures décisions.

Cette technique d’analyse de données permet la centralisation et la comparaison de différentes données. Elle peut être par exemple utilisée pour analyser les réponses à un questionnaire ou un sondage.

Analyse qualitative de données

L’analyse qualitative aide à mieux cerner les phénomènes sociaux ou les comportements de groupe. C’est une approche plus analytique et descriptive basée sur l’interprétation.

Elle permet d’expliquer la signification d’un comportement, d’apporter une nouvelle réflexion à un phénomène, d’étudier différentes facettes d’un concept. L’approche qualitative est réservée aux données non quantifiables.

Pour une entreprise commerciale, une analyse de données qualitative sert à mesurer les besoins, les tendances, les motivations et les comportements d’un consommateur.

Analyse de données grâce aux CRM

La gestion de la relation client permet de regrouper et d’exploiter les données en rapport avec les clients et les prospects de votre entreprise.

Le traitement de données CRM présente plusieurs avantages non seulement pour le stockage et la gestion des données mais aussi pour les futures actions commerciales. Grâce aux CRM vous pourrez :

• Accéder aux clients n’importe où et à tout moment ;
• Gérer de manière automatisée la téléprospection ;
• Partager plus facilement les données avec vos collaborateurs ;
• Assurer le suivi des prospections ;
• Faire la prévision des campagnes d’emailing ;
• Centraliser et catégoriser les données clients (les contacts, les achats, les litiges en cours) ;
• Fidéliser la clientèle.

Analyse de données avec la Business Intelligence

La Business Intelligence utilise des procédés technologiques pour analyser et présenter les données sous une forme plus accessible à l’interprétation. Elle est principalement utilisé pour aider les managers et les dirigeants dans la prise de décision stratégique.

Les outils de Business Intelligence sont un moyen de centraliser les différentes études et analyses de l’entreprise dans des tableaux de bord, des rapports, des graphiques…

Cette méthode d’analyse de données traite les systèmes de gestion de la relation Client (CRM), les analyses marketing, les informations liées aux performances commerciales et bien d’autres. Elle utilise des outils comme Domo pour accéder aux éléments stockés dans les Cloud pour les entreprises qui préfèrent les Saas (Software as a service).

Analyse par la Data Visualisation

Appliquer pour faciliter la compréhension et le partage des données brut. L’analyse de données par visualisation permet d’afficher de manière graphique les informations et les recherches. L’analyse des données est basée sur 5 catégories. Elle peut être :

• Temporelle : afficher sous forme de calendriers, de graphiques linéaires, de diagrammes de zone polaire, scatter parcelles…
• Hiérarchique : des diagrammes d’arbres, des graphiques en anneau, des diagrammes de Sunburst…
• Multidimensionnelle : en camemberts, histogrammes, diagrammes de Venn…
• En Réseau : des graphiques matriciels, des nuages de mots, diagrammes alluvionnaires…
• Géospatiale : des cartes de flux, des cartes de densité, cartogrammes, cartes thermiques…

Analyse à l’aide d’outils de marketing digital

Il existe de nombreux outils d’analyse en marketing digital, et on ne cesse d’en inventer davantage chaque jour. Les principaux outils concernent les indicateurs de performance des sites web et les informations rattachées aux médias sociaux.

Outils d’analyses réservés aux sites internet

Google Analytics : c’est un outil d’analyse d’audience, qui fait ressortir des données liées au trafic d’un site internet (volume de visites, le comportement des utilisateurs, canaux d’entrée, durée des sessions, etc. Lorsque cet outil est relié à Google Adwords, il est également possible d’analyser les données liées aux campagnes publicitaires et bannières display, le coût par clic, le coût par acquisition…

Hotjar : il interprète les comportements des visiteurs. Il va par exemple déterminer les points chauds ou la souris des utilisateurs s’attarde ou l’endroit où ils cliquent.

My Ranking Metrics : il scanne les contenus de votre site en rapport avec les méta-descriptions, les mots-clés, les balises H1 et H2, tags HTML… Il prend en compte les données pouvant affecter le référencement naturel de votre site web et donne des recommandations en conséquence.

Outils d’analyse réservés aux médias sociaux

Hootsuite Analytics : il met à votre disposition un tableau de bord centralisé qui résume vos activités sur tous vos réseaux sociaux. Vous aurez des indicateurs sur toutes vos publications (commentaires et temps de réponse, clics, partages, vues et portée des vidéos, portée des contenus publiés…).

TalkWalker : vous livre les mots-clés utilisés par vos concurrents et les internautes, vous pourrez mesurer et filtrer vos analyses selon les réseaux sociaux. Partenaire de Twitter, cet outil offre une très grande quantité de données et tout autant de possibilités d’analyses pour ce média en particulier.

Analyse à l’aide de principes marketing

Règles d’association

Les règles d’association aident à établir une relation entre deux ou plusieurs variables dans un ensemble de données variées. Elles permettent de trouver des ensembles et de reconstruire des sous-ensembles de données.

Concrètement, cela veut dire qu’elles permettent de définir les potentiels besoins futurs de vos clients. Par exemple, une personne qui achète de la farine et des œufs, achète probablement du sucre. Vous pouvez ainsi anticiper les demandes.

Autre exemple assez parlant : un individu qui achète un gâteau d’anniversaire a de fortes chances de se procurer des bougies d’anniversaire. Vous pourrez ainsi proposer des solutions pour faciliter l’achat des deux articles.

Analyse de sentiments

C’est une expertise basée sur l’exploration de l’opinion. Cette analyse étudie des données de nature qualitative. Elle interprète le langage naturel, la linguistique pour identifier de façon systématique des états affectifs.

Voici quelques exemples de types de données qu’elle va traiter : les commentaires, les réponses aux sondages, les interactions vis-à-vis des contenus sur les médias sociaux, etc.

L’analyse de données marketing reste une pratique très courante dans la vie d’une entreprise. De l’étude de marché à l’ajustement de notre stratégie marketing, elle nous permet de tirer avantage des données brutes en toute situation. En réalité, pour chaque décision de l’entreprise, une analyse de données marketing est à prévoir. Pour choisir au mieux votre méthode d’analyse vous devez tenir compte de votre domaine d’activité et de vos objectifs.

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