Datavisualisation : comment en faire un levier de croissance ?
Publié par Barbara Haddad le - mis à jour à
Les cartes, graphiques et dashboards permettent aux marques et entreprises de communiquer sur leurs données de façon plus visuelle et pédagogique. Comment utiliser la datavisualisation dans la transmission des informations, que ce soit auprès des équipes ou du grand public ?
Les entreprises n'ont jamais eu accès aussi facilement à une quantité si importante et variée de données. Mais comment bien partager ces informations en étant sûr qu'elles soient correctement comprises et ce, en particulier, des personnes qui n'ont pas de compétences en analyse de données : équipes RH, commerciales, grand public etc. ? C'est ici qu'intervient l'utilisation de la datavisualisation, pour faciliter la transmission des données de façon plus ludique et claire que dans un tableau complexe de chiffres : " Dans les entreprises peu de personnes se sentent en confiance lorsqu'il s'agit d'analyser des données brutes, l'analyse visuelle intuitive apporte donc cette réassurance aux équipes en fournissant des indicateurs agrégés et des premiers insights opérationnels", explique Edouard Beaucourt, Country Manager Europe du sud de Tableau, plateforme d'analytics qui a récemment été rachetée par Salesforce, spécialiste du CRM.
Datavisualisation : quel niveau d'information allez-vous transmettre ?
Outre l'aspect visuel des informations communiquées, à quelles fins la datavisualisation sera-t-elle utilisée ? Si on s'adresse au grand public dans l'optique de communiquer sur la marque ou un thème particulier, on utilisera bien souvent l'infographie que l'on partagera sur papier ou de façon digitale via une URL dédiée avec un nombre assez limité d'indicateurs. Mais, si les informations ont vocation à accompagner des décideurs dans leurs prises de décision, le niveau d'information délivré sera plus détaillé, en offrant par exemple, la possibilité de zoomer dans une carte ou un dashboard dynamique, (par zone géographique, magasin, temporalité etc.). "C'est pourquoi on parle aujourd'hui d'analyse visuelle, pour replacer l'utilisateur final au centre des réflexions de l'implantation de la visualisation des données en entreprise", constate Edouard Beaucourt. "Chez Linkfluence, poursuit, Guilhem Fouetillou, co-fondateur de Linkfluence, société spécialisée en social intelligence, Nous proposons ces deux niveaux de visualisation des données issues du social listening : un affichage expert et dynamique pour les profils data qui ont ensuite la possibilité de customiser des tableaux de bord simplifiés pour une diffusion en interne ou auprès des clients". Enfin, à la frontière entre ces deux modes de lecture - expert ou non - des outils se développent, à l'instar de Toucan Touco, pour que les entreprises puissent personnaliser le niveau des informations communiquées et créer plusieurs scénarios selon les différents profils et utilisations : " Nous nous sommes rendu compte que beaucoup d'entreprises étaient sur-équipées en outils de data analyse mais que finalement ces informations restaient cloisonnées aux services data et marketing. Notre objectif est donc de faciliter la circulation des données avec les autres services : RH, points de vente etc.", confirme Kilian Bazin, Chief Marketing Officer de Toucan Touco.
Le traitement de la data avant la dataviz !
" La datavisualisation n'est que l'étape intermédiaire à toute analyse de données : il est primordial de prêter attention à la qualité et la connectivité avec les données en amont ainsi qu'à la connectivité entre les sources de données : fraîcheur, fiabilité, résilience etc. pour ne pas se retrouver avec des diagrammes qui montrent une réalité faussée ou partielle", alerte Olivier Tassel, Head of Data Analytics chez Artefact, société spécialisée dans le conseil en data transformation et marketing digital data-driven. C'est la raison pour laquelle Salesforce propose en association avec Tableau la suite "Customer 360 Trust" qui combine à la fois la puissance des outils CRM à ceux de la visualisation graphique : " Cela permet de réunir au sein d'un même outil le traitement des multiples sources de données puis, grâce à un langage de conversation visuel automatique nommé Vizql, de choisir automatiquement le rendu visuel le plus adapté selon la typologie des données comme une carte par exemple s'il s'agit de données géographiques", explique Edouard Beaucourt.
Représentation graphique : best-practices et écueils à éviter
"Il est important, d'abord, de ne pas confondre infographie et datavisualisation même si bien souvent les deux sont utilisées en même temps pour se compléter : l'infographie consiste à utiliser des outils de façon manuelle comme Illustrator alors que la dataviz fait appel à des outils de traitement de volumes importants de données de façon automatique", rappelle Jean-Marie Lagnel, data-designer et auteur du livre "Manuel de datavisualisation" (Editions Dunod). Ce que confirme Nicolas Louis-Amédée, directeur du développement chez Territoires et Marketing, société de data marketing et géomarketing : "Nous complétons les études et insights issus de nos études par des infographies réalisées en interne : l'humain vient ainsi prendre la relève sur les limites techniques de l'automatisation pour aller plus loin dans la personnalisation et la contextualisation : création par exemple de pictogrammes spécifiques pour l'activité d'un réseau de coiffeurs". Jean-Marie Lagnel poursuit "Concernant les best-practices, il est important d'avoir des notions de sémiologie graphique pour correctement utiliser les codes de couleurs par exemple et si c'est une infographie, on invite aussi à un titrage court et précis pour que la lecture et la compréhension soient facilitées. Enfin, proposer un double niveau de lecture est un plus, pour répondre aux différentes attentes d'information du lecteur et laisser l'opportunité d'aller dans le détail". Matthieu Burel, Smart Analytics Manager chez Micropole rappelle ainsi : "L'important est de proposer aux utilisateurs une mise en valeur efficace de l'information essentielle à retenir et ce sur la base de codes objectifs et usuels et quel qu'en soit le support". Ce à quoi Olivier Tassel ajoute : "Sans oublier qu'il ne faut pas négliger les facteurs d'appropriation de l'expérience : temps de chargement, sélection du nombre d'indicateurs et non superposition des éléments etc".
Data Storytelling : l'enjeu de la narration des données
Ceci amène donc à évoquer l'importance de l'orchestration des données présentées : "L'enjeu est de définir comment on va scénariser la présentation des données. C'est pourquoi, l'outil Toucan Touco est conçu pour créer des histoires, avec une approche design first. Le tableau de bord se présente avec une suite de visualisations à remplir qui se succèdent comme les pages d'un livre", détaille Kilian Bazin. Nicolas Louis-Amédée complète : "L'utilisateur doit passer un moment ludique et agréable qui lui permet d'avoir une vue rapide sur un phénomène mais sans que cela ne porte à ambiguïtés, le discours raconté doit donc être clair et ne pas donner lieu à des questions d'interprétation". La notion de data storytelling est ainsi née, où comment réussir à établir un lien de narration entre les données pour qu'elles fassent sens. "Dans le secteur des études, presque tous nos résultats sont systématiquement mis aussi à disposition des clients sous la forme d'une plateforme en ligne pour faciliter la diffusion des insights, permettre aussi une personnalisation de la restitution des informations", confie Benoît Rolland, Head of Ongoing Programmes chez Harris Interactive France. Même constat chez YouGov, institut d'étude : "Notre outil de restitution des études Crunch est personnalisé aux couleurs de la marque ou du secteur. Nous effectuons un storytelling de sorte que l'ordre des graphiques ne correspond pas forcément à celui des questions posées lors de l'enquête", confie Camille Bruchet, Research Associate Director chez YouGov. Ce que confirme Charlène Canal, Consumer Insight Manager, de KFC France : " Crunch est un outil intuitif qui permet d'avoir la data à portée de main et d'avoir tout type de tris croisés très rapidement dès que l'on a besoin d'une information". Enfin, de nouvelles initiatives émergent comme celle de la visualisation des données au format vidéo, à l'instar d'Opportunity, société spécialisée dans le marketing automatisé, qui a créé la solution MyVIP. Elle permet de pousser à chaque client des vidéos interactives qui mettent en scène leurs données de façon personnalisée (et avec leur accord pour être conforme RGPD). Un service pertinent, par exemple, dans le cadre des communications des opérateurs télécom ou d'énergie pour expliquer les démarches à suivre lors d'un emménagement ou le suivi de la consommation.