Dans le début de la première partie, nous avons exploré les techniques d’analyse marketing incontournables, celles qui permettent de mesurer la performance de vos actions.
Vous devez dorénavant vous poser la question suivante :
Comment aborder une analyse de marketing ex nihilo, en partant de zéro et surtout comment la mettre en forme afin que mes recommandations et décisions suscitent l’adhésion ?
Regardons ensemble quelles sont les étapes à suivre.
Clarifiez votre question ou objectif business
Tout d’abord, toute analyse doit répondre à une question business, c’est-à-dire relative à une situation précise de l’activité de l’entreprise.
Si vous êtes analyste marketing, vous ne devriez pas vous lancer dans une analyse sans être au clair au sujet de cette question. Vous devez donc vous efforcer de clarifier le besoin auprès de vos interlocuteurs. En effet, cela vous permettra d’avoir fil rouge le long de votre analyse et surtout d’éviter des allers-retours chronophages après votre première livraison d’analyse.
Une question business simple pourrait être, par exemple, quel a été l’impact de votre campagne de publicité sur les ventes ? Ici, on s’intéresse à un élément précis et le KPI de mesure est bien mentionné dans la question.
Imaginez-vous maintenant que votre directeur/trice marketing s’adresse à vous en vous demandant comment améliorer la loyauté de vos clients. C’est un excellent début, mais il s’agit encore une fois d’aller plus loin afin de comprendre d’où provient le besoin. Vous devrez donc repréciser comment est mesurée cette loyauté, savoir si l'on s’attend à avoir une hausse de revenus ou simplement de l’engagement de vos clients sur vos plateformes.
La question finale retenue pourrait ainsi être : comment faire passer nos clients de 5 à 7 achats par an sans détériorer leur panier moyen dans les 2 prochains mois ?
Choisissez vos données
Afin de répondre à la question d’analyse, il est essentiel de réfléchir aux types de données dont vous avez besoin. Tout d’abord, comme votre question est bien formulée, elle contient déjà les metrics qui vous permettront d’évaluer la réalisation de l’objectif. Vous devez donc vérifier que vous serez en mesure d’avoir accès à ces metrics. Par ailleurs, afin de mener votre analyse vous aurez sans doute besoin d’avoir des données qui vont au-delà des metrics de la question initiale. Par exemple, les variables indépendantes qui affectent votre variable dépendante principale. Prenez le temps de les lister et de vous poser les questions suivantes :
De quel système proviennent-elles ?
Quel est leur format ?
Dans quelle mesure sont-elles fiables ?
Cette liste vous permettra d’élaborer un plan d’analyse que vous suivrez une fois que vous aurez récolté vos données. Votre plan d’analyse s’appuiera sur les différentes questions auxquelles vous devrez répondre afin de redresser la situation de départ et chaque question devra s’appuyer sur une analyse en particulier.
Ainsi, un plan d’analyse comportera les éléments suivants :
La question business
Les variables dépendantes liées à cette question
Les variables indépendantes
L'exploration et analyse descriptive des variables (répartition, moyenne, évolution dans le temps…)
Les analyses approfondies liées à la résolution de la question elle-même (relation entre 2 variables, construction d’un modèle…)
Organisez votre récolte des données
Une fois que vous savez de quelles données vous avez vraiment besoin, vous devez les récolter, et parfois cela peut s’avérer être toute une aventure.
Tout d’abord, il se peut que vous ne les possédiez pas encore et que vous deviez les acheter (par exemple auprès d'un institut d'enquête), ou encore, que vous deviez les récolter vous-même via un questionnaire (par exemple l’avis de vos clients sur la navigation sur votre site).
Parfois, vous aurez à récolter des données internes mais qui ne sont pas forcément dans un format facilement exploitable (par exemple des données réparties dans une vingtaine de fichiers Excel différents ou sur un seul fichier, mais une dizaine de feuilles différentes).
Dans un cas similaire, vous devrez rajouter une étape de mise en format qui passera peut-être par l’écriture d’un programme VBA.
Explorez vos données
Il s’agit ensuite de commencer par vérifier que les données récoltées correspondent à vos attentes et permettront en effet de répondre à vos questions.
Sont-elles fiables et exhaustives ? Manque-t-il des champs, y a-t-il des valeurs aberrantes ?
Par exemple, vous travaillez sur un questionnaire rempli par des clients finaux, vous devrez peut-être nettoyer la base des erreurs de saisies manuelles.
Même si cette étape peut s’avérer être fastidieuse, elle se révèle être importante pour la qualité des analyses qui suivront.
Voyons un exemple avec cette base client présentant l'âge, la première date de commande, le montant dépensé et le nombre de transactions total.
Sur l'image au-dessus, on s'aperçoit facilement grâce au filtre sur l'âge qu'on a pu détecter une valeur aberrante : en effet, il est peu probable qu'un client atteigne 142 ans.
De même ici, on découvre un client qui aurait effectué 1 543 transactions soit 37 fois plus que le 2e meilleur client. Il doit s'agir d'un compte test, à éliminer de l'analyse donc.
Ensuite, l’objectif sera de détecter des tendances majeures. Vous pourrez par exemple utiliser un outil de visualisation comme Tableau qui vous permettra de gagner un peu de temps. Tableau est un outil plutôt intuitif qui permet simplement de voir et expliquer vos données. Il est téléchargeable gratuitement.
Si vous n’avez pas d’outil de visualisation, vous pouvez réaliser quelques graphiques sur votre tableur.
L’idée ici est de répondre à ces questions :
Combien de valeurs ont mes variables ?
Quel est leur poids (grâce à un camembert) ? Comment se comportent-elles ?
Quels sont la moyenne, le minimum, le maximum, la dispersion ?
Quelle est leur évolution à travers le temps (grâce à une courbe linéaire) ?
Effectuez l'analyse et la conclusion
Après cette première exploration de données, il sera temps de passer à l’analyse à proprement dit.
Vous pouvez établir des tableaux croisés dynamiques (ou TCD dans le jargon) : ils permettent de synthétiser, analyser et explorer vos données. Réalisables en quelques clics, ils sont très flexibles et peuvent être rapidement ajustés selon la manière dont vous voulez afficher vos résultats.
Il vous serait aisé de comparer vos valeurs regroupées par variable qualitative, de faire quelques rapprochements de variables (afin de comprendre les relations entre 2 variables par exemple), et insérer quelques graphiques.
C’est la partie la plus intéressante bien sûr, là où vous vous creuserez les méninges. Ici, il n'y a pas vraiment de recette magique, le plus important est de répondre aux questions que vous aviez définies en amont et de suivre votre plan d'analyse.
Communiquez sur votre analyse
Vous avez vos analyses sur un tableur et dans votre tête. Vous devez maintenant faire passer le message de façon impactante avec une communication réfléchie. Nous verrons cette communication plus en détail dans le chapitre suivant.
En résumé
Voici les six étapes clés pour mener une analyse efficace : question, données, exploration, analyses, communication et décision.
Si l’étape 1 est cruciale afin de vous guider, l’étape de communication l’est tout autant car une analyse qui n’est pas transmise efficacement ne sert pas à grand-chose.
