L’analyse de données consiste à examiner, nettoyer, transformer et modéliser des données dans le but de découvrir des informations utiles, d’en tirer des conclusions et d’éclairer la prise de décision. Elle relève de la statistique et de l’informatique décisionnelle. Elle s’applique à des chiffres comme à des textes ou à des traces de navigation.
Le travail suit une séquence. L’analyste formule d’abord une question. Il réunit les données utiles, vérifie leur qualité et traite les erreurs, les doublons et les valeurs manquantes. Il les transforme ensuite par agrégation, recodage ou croisement de sources. Viennent l’exploration, par des tableaux et des graphiques, puis la modélisation, qui teste une relation ou estime un effet. L’interprétation et la restitution closent le cycle. On distingue en général l’analyse descriptive, qui résume ce qui s’est passé, l’analyse explicative, qui cherche les facteurs associés à un résultat, et l’analyse prédictive, qui estime une probabilité future.
L’analyse de données se distingue du data mining, qui recherche de façon automatisée des régularités dans de grands volumes, sans hypothèse posée au départ. Elle se distingue aussi de la data visualisation, qui est un moyen d’explorer ou de restituer des résultats, non une démarche complète. En France, l’expression « analyse des données » désigne aussi, au sens strict, le courant statistique né des travaux de Jean-Paul Benzécri au début des années 1960, centré sur l’analyse des correspondances et la classification.
En marketing, elle sert à mesurer l’effet des campagnes, à segmenter une clientèle, à suivre la satisfaction ou à préparer une décision de prix ou de canal. Elle s’appuie sur des données internes, issues des ventes, du site ou du CRM, et sur des données externes comme les études ou les statistiques publiques. Elle est conduite par un data analyste, un chargé d’études ou les équipes marketing elles-mêmes.
La plupart des analyses décevantes ne pèchent pas par la technique. Elles répondent à une question mal posée, ou à aucune question. Nous recommandons d’écrire, avant toute extraction, la décision que l’analyse doit éclairer et le résultat qui la ferait changer. Si aucun résultat possible ne modifie la décision, l’analyse est un coût, pas un investissement. Cette discipline évite aussi l’accumulation de tableaux que personne ne lit.
On juge rarement l’analyse elle-même. Nous proposons quatre repères de pilotage, qui ne sont pas des normes : la part des analyses suivies d’une décision documentée ; le délai entre la question et la réponse ; le taux de réutilisation des jeux de données préparés ; pour les modèles prédictifs, l’écart entre prévision et réalité, mesuré sur une période non utilisée pour construire le modèle.
Dès que l’analyse porte sur des données personnelles, le RGPD s’applique. Son article 5 exige des finalités déterminées, explicites et légitimes. Il interdit un traitement ultérieur incompatible avec elles, mais ne considère pas comme incompatible un traitement à des fins statistiques réalisé avec des garanties appropriées. Il impose aussi des données limitées à ce qui est nécessaire. Nous recommandons de travailler sur des données soumises à la pseudonymisation dès que l’identité des personnes n’est pas utile au résultat.
Advalians cadre avec vos équipes les objectifs à éclairer, choisit les indicateurs de suivi et conçoit des tableaux de bord reliés à vos priorités.
Advalians, cabinet de conseil indépendant en marketing et communication, vous aide à clarifier vos choix et à décider.
L’analyse de données part d’une question posée à l’avance et cherche à la trancher. Le data mining explore de grands volumes de façon automatisée pour faire émerger des régularités que personne n’avait formulées. Les deux se complètent : le data mining propose des pistes, l’analyse les vérifie.
Critère pratique : si vous savez quelle décision vous devez prendre, commencez par une analyse ciblée. Réservez l’exploration automatisée aux bases volumineuses dont vous connaissez mal le contenu, et validez chaque piste trouvée sur une autre période avant d’agir.
Commencez par écrire la décision à prendre et l’hypothèse à tester, en une phrase chacune. Listez ensuite les données nécessaires, leur source et leur période. Vérifiez trois points avant tout calcul : la définition des indicateurs, les ruptures de série et le taux de remplissage des champs utiles.
Réalisez une première exploration simple : répartitions, évolutions, valeurs aberrantes. Ne passez à la modélisation que si cette exploration laisse la question ouverte. Fixez enfin une date de restitution : une analyse livrée après la décision ne sert à rien.
Un résultat est fiable s’il résiste à trois épreuves. La taille de l’échantillon doit permettre de distinguer l’écart observé du hasard. Le résultat doit se retrouver sur une autre période ou un autre sous-ensemble de données. Il doit enfin rester stable si l’on retire quelques valeurs extrêmes.
Demandez systématiquement l’intervalle de confiance, pas seulement la valeur. Pour un modèle prédictif, exigez une validation sur des données non utilisées pour le construire. Un résultat qui ne passe aucune de ces épreuves reste une piste, à présenter comme telle.
La plus fréquente est de conclure à un effet à partir d’une simple corrélation. Les clients qui reçoivent le plus de messages achètent davantage, mais ils étaient peut-être déjà les plus fidèles avant les envois.
Pour isoler un effet, comparez avec un groupe témoin tiré au hasard, qui ne reçoit pas l’action. À défaut, comparez des groupes semblables avant et après l’action, et citez les facteurs que vous n’avez pas pu contrôler. Écrivez dans la restitution le niveau de preuve : corrélation observée, effet probable ou effet démontré.
Internalisez les analyses récurrentes et celles qui touchent au cœur de votre activité. Elles demandent une connaissance fine des données et des métiers, qui se construit dans la durée. Confiez à un prestataire les analyses ponctuelles, techniques ou exigeant un regard indépendant, comme l’évaluation d’un dispositif que vos équipes ont conçu.
Dans les deux cas, gardez en interne la formulation des questions et la documentation des données. Exigez du prestataire des traitements reproductibles et la remise des jeux de données préparés, pour ne pas dépendre de lui à la prochaine question.
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