Choisir un outil d'analyse de données : 4 choses à considérer

Toutes les entreprises ne sont pas en mesure d'accéder aux données dont elles ont besoin pour prendre des décisions et de les exploiter. Selon une enquête d'Oxford Economics, seules 38 % des entreprises déclarent disposer de toutes les données nécessaires à la prise de décision basée sur l'analyse.

Si vous avez du mal à analyser et à collecter des données, il est probablement temps d'ajouter des outils d'analyse de données à votre pile technologique. Ces outils sont conçus pour collecter des données, les interpréter et en tirer des informations significatives. Ils vous aident à organiser les données, à démocratiser leur accès au sein de plusieurs équipes et à supprimer les délais entre la question et la réception d'une réponse.

La sélection d'un outil d'analyse de données est une décision importante, qui peut avoir des conséquences stratégiques pour votre organisation pendant des années. Un outil qui ne correspond pas à vos besoins peut semer la confusion et empêcher les membres de votre équipe de découvrir des informations précieuses sur les données. D'autre part, des outils adaptés aux besoins de votre entreprise peuvent vous aider à obtenir des informations sur vos clients et vos produits et à guider votre prise de décision.

Choisissez le bon outil d'analyse de données en répondant à ces quatre questions sur les besoins en données de votre entreprise.

1. Comment votre entreprise aborde-t-elle les données ?

Avant de commencer à explorer les options, vous devez avoir une bonne compréhension de vos besoins en données. Cela inclut la compréhension :

• Qu'est-ce que votre entreprise attend des outils d'analyse de données ?
• Quels problèmes essayez-vous de résoudre?
• Où et comment les données sont-elles actuellement stockées ?
• Comment votre entreprise aborde-t-elle la qualité et la fiabilité des données ?

Savoir ce que vous attendez d'un outil d'analyse de données vous aidera à formuler une liste d'exigences d'un fournisseur. Savoir où vos données sont stockées répondra à la question : « Cet outil peut-il fonctionner avec mes données dans leur état actuel ?

Vous découvrirez peut-être que vos données ne sont pas bien équipées pour répondre aux questions commerciales, même avec l'ajout d'un outil d'analyse de données. Des données de mauvaise qualité ou inaccessibles peuvent limiter ce que vous pouvez réaliser avec les outils d'analyse de données.

Si vous ne disposez pas d'une gouvernance des données efficace, vous devez prendre des décisions pour aller de l'avant. Les recherches de Gartner ont révélé que les organisations pensent que les données de mauvaise qualité sont responsables d'une moyenne de 15 millions de dollars de pertes par an. Comme on dit souvent : ordures à l'intérieur, ordures à l'extérieur.

Votre nouvel outil d'analyse de données sera aussi efficace que l'intégrité et l'accessibilité de vos données. Nettoyez les données avant de mettre en œuvre un nouvel outil d'analyse de données pour prendre le meilleur départ.

2. Qui utilisera l'outil d'analyse de données ?

Divers employés de votre entreprise (C-suite, chefs de produit, développeurs, marketing, etc.) s'appuient sur l'analyse des données pour prendre des décisions pour leur service. Dans cet esprit, recherchez un outil d'analyse de données qui peut répondre aux besoins de tous les départements et peut s'intégrer à leurs sources de données.

Demandez à chaque département d'affecter un représentant pour faire partie d'une équipe d'analyse inter-départementale. Ce groupe représentera toutes les personnes qui utiliseront l'outil et qui devraient avoir leur adhésion lors du processus de sélection. Ils peuvent partager des exemples de questions commerciales auxquelles ils essaieraient de répondre via un outil d'analyse de données. Votre équipe produit peut vouloir des fonctionnalités d'analyse des cohortes de clients et de cartographie du parcours utilisateur, tandis que votre équipe marketing peut vouloir des informations sur l'engagement. Une fois que vos équipes ont répertorié leurs exigences, assurez-vous que l'outil peut répondre à ces besoins.

Jeu, quiz, quiz et plateforme d'apprentissage Kahoot ! C'est l'une de ces équipes qui a réalisé d'importants retours en rendant l'analyse des données accessible à tous au sein de l'organisation.

Chez Kahoot!, les chefs de produit, les ingénieurs, les spécialistes du marketing et les spécialistes du support client utilisent Amplitude pour l'analyse des données. Comme l'a écrit le responsable des données de Kahoot !, Marti Colominas :

« Tout le monde parle de données volumineuses, d'apprentissage automatique, d'IA, etc., mais à mesure que l'industrie mûrit, nous ne pouvons pas oublier les bases. Les gens prêchent sur l'importance de la gouvernance des données, mais en même temps, les organisations souffrent toujours de ce goulot d'étranglement classique où toutes les demandes passent par les analystes de données. Une grande partie de notre succès dans la façon dont nous avons évolué avec Amplitude est que nous avons consacré beaucoup de temps à la création d'analyses en libre-service qui permettent aux employés de l'entreprise d'utiliser eux-mêmes les données des produits à des fins d'analyse. Aujourd'hui, notre équipe de base compte environ 170 employés. De ce nombre, environ 150 ont un compte Amplitude, dont 100 sont des utilisateurs actifs mensuels… Il est rapidement devenu impératif que tout le monde dans l'organisation puisse accéder et utiliser ces données avec Amplitude afin de comprendre les comportements des clients et de stimuler la croissance, la fidélité et l'adoption. dans toutes leurs verticales.

3. Quelles compétences sont nécessaires pour utiliser l'outil ?

Certaines entreprises peuvent avoir des équipes de science des données sophistiquées capables de gérer des requêtes SQL complexes et des outils sophistiqués. Mais vous n'avez pas besoin de professionnels des données qualifiés pour faire fonctionner un outil d'analyse de données dans votre entreprise.

Comblez les lacunes avec la formation. Supposons qu'un outil nécessite des compétences SQL que votre équipe ne possède pas actuellement. Réfléchissez à la manière dont vous allez enseigner ces compétences ou si vous devrez embaucher quelqu'un possédant les bonnes compétences.

Une meilleure option est un outil facile à utiliser et qui démocratise l'accès aux données. La démocratie des données signifie que toutes les équipes ont accès à l'outil d'analyse de données car vous n'avez pas besoin de compétences hautement techniques pour l'utiliser.

Si vous ne fournissez pas de formation ou ne trouvez pas d'option facile à utiliser, votre outil d'analyse de données peut créer des goulots d'étranglement. Les membres non techniques de l'équipe devront attendre que quelqu'un ayant les bonnes compétences réponde à leurs questions avec l'outil. Il y a de fortes chances que les scientifiques des données n'aient pas la même connaissance approfondie du sujet que l'équipe qui a soumis la question.

Offrez à tous les départements un outil d'analyse de données accessible, afin que chacun puisse efficacement recueillir des réponses et rassembler des points de données.

4. Quelle est l'importance de la visualisation des données ?

Chaque outil d'analyse de données est capable d'interpréter les données. La façon dont il présente ses conclusions varie d'une plateforme à l'autre.

La visualisation est une caractéristique cruciale. Si un outil d'analyse de données ne fournit pas de résultats faciles à comprendre, votre organisation ne tirera probablement pas pleinement parti de l'outil. Les membres de l'équipe se sentiront moins en confiance pour présenter des données et prendre des décisions basées sur les données si l'outil les présente dans des graphiques alambiqués. Votre C-suite peut être réticent à investir dans un outil si le reporting est déroutant.

Plus vous mettez l'accent sur la visualisation, plus vous devez vous attendre à ce que votre outil d'analyse de données présente les résultats de manière significative. Les KPI, métriques et autres impacts commerciaux doivent être accessibles, partageables et personnalisables.

Faire le bon choix d'outil d'analyse de données

Plus vos outils d'analyse de données sont robustes, mieux vous pourrez utiliser les données pour les besoins de votre entreprise. Certaines des questions les plus difficiles à répondre peuvent voir leurs réponses apparaître à travers les données. Cela peut vous amener à "qu'est-ce qui vient ensuite?" pour votre entreprise.

Le système d'optimisation numérique d'Amplitude est une solution unifiée qui associe l'analyse des produits et la personnalisation numérique. Amplitude Analytics capture les données nécessaires aux équipes pour comprendre et optimiser chaque expérience client. Commencer aujourd'hui.