Data : les sept erreurs qui compromettent votre stratégie analytique et comment les éviter

L'analytique est un outil puissant pour la prise de décision et l'amélioration de l'expérience utilisateur, mais son adoption présente des défis complexes.

L’analytique est un puissant levier pour la prise de décision, l’expérimentation produit et l’amélioration de l’expérience utilisateur. Cependant, son adoption pose de nombreux défis complexes, depuis le choix et l’intégration du bon outil, en passant par l’adhésion des parties prenantes au projet. Par conséquent, de (trop) nombreuses entreprises peinent encore à transformer la donnée en un véritable moteur d’innovation et de croissance. Ces écueils ne sont pourtant pas une fatalité. Retour sur les sept erreurs les plus communes en matière d’analytique et les solutions pour les éviter.  

1. Compliquer la mise en œuvre 

Le temps de mise en œuvre nécessaire est le premier défi auquel les entreprises sont confrontées. Avant de pouvoir saisir ses données, une entreprise doit élaborer un plan de tracking des événements et l’envoyer à un ingénieur. Ce dernier génère ensuite du code spécifique pour chacun des événements suivis – les plus complexes nécessitant davantage de code et de soutien technique. Par conséquent, les équipes peuvent vite être submergées avant même d’avoir commencé à collecter les données. 

L’approche low-code ou no-code constitue une solution efficace pour simplifier l’implémentation. En réduisant au strict minimum l’intervention des développeurs, les équipes peuvent accélérer la mise en place des outils analytiques tout en garantissant une collecte structurée et homogène. Les ingénieurs peuvent ainsi se concentrer sur la programmation de fonctionnalités plus complexes. Cela permet également aux équipes produit et marketing de générer automatiquement des métriques de base et des tableaux de bord exploitables immédiatement.

2. Négliger l’importance de la gouvernance des données 

Des données incomplètes, mal structurées ou cloisonnées entraînent des analyses biaisées et conduisent à de mauvaises décisions qui peuvent avoir de graves répercussions sur l’ensemble de l’entreprise. À l’inverse, une gouvernance rigoureuse optimise à la fois l’accessibilité et la qualité des données, évitant aux analystes de perdre un temps précieux à nettoyer des jeux de données incohérents. 

Définir un cadre de gouvernance des données clair est donc essentiel. Les analystes peuvent par exemple contribuer à l’élaboration d’un dictionnaire de données, recensant les événements comportementaux et leur signification, pour contextualiser chaque interaction utilisateur au sein de l’application. Des questionnaires peuvent aussi être adressés aux équipes pour les sensibiliser aux bonnes pratiques de gouvernance et identifier les besoins en formation. En définitive, une gouvernance robuste ne se contente pas d’améliorer la fiabilité des données, elle renforce leur valeur stratégique et limite les risques d’erreur. 

3. Sous-estimer la charge de travail des analystes 

Les analystes sont constamment sollicités et sous pression, jonglant avec les demandes urgentes venant de toutes parts. Ce flux incessant réduit la capacité des équipes data à se consacrer à d’autres tâches et à produire des analyses approfondies, freinant l’impact global de l’analytique sur l’ensemble de la stratégie data de l’entreprise. 

Dans ce contexte, prioriser les demandes est indispensable. Pour y parvenir, les analystes doivent collaborer avec les parties prenantes afin de définir clairement les attentes, et distinguer les demandes critiques de celles qui peuvent attendre. Ils peuvent aussi créer un backlog d’analyse accessible à tous, permettant à toutes les équipes de suivre les demandes en cours et d’ajuster leurs priorités en conséquence.  

4. Négliger les équipes non-techniques  

L’analytique ne doit pas être l’apanage des seuls analystes. Les équipes marketing, produit et commerciales doivent pouvoir accéder et comprendre les analyses sans capacités techniques avancées. Lorsqu’elles ne disposent pas des ressources et de l’accompagnement adéquat, elles ne sont pas en mesure d’obtenir des réponses à leurs questions, et c’est l’ensemble de l’entreprise qui se prive d’opportunités précieuses. 

La solution consiste à démocratiser l’analytique en s’appuyant sur une plateforme low-code ou no-code. Ces outils permettent aux équipes d’utiliser facilement les fonctions d’analyse et d’identifier rapidement les informations les plus pertinentes, et ce, indépendamment de leurs compétences techniques. Par exemple, un responsable marketing peut suivre le parcours des clients à travers les différents canaux et campagnes, ainsi que les conversions, en toute autonomie. 

5. Ne pas tirer parti de l’IA générative  

L’intelligence artificielle révolutionne l’accès à l’information. Pourtant, nombre d’entreprises retardent son intégration dans leur stack analytique, ce qui peut nuire à la performance et la productivité des équipes. Par exemple, un collaborateur non technique qui cherche à comprendre un événement spécifique et son importance, va naturellement solliciter un analyste. 

Or, l’IA générative peut lui permettre de poser des questions et d’obtenir des réponses instantanées en langage naturel, avec des explications, voire des recommandations adaptées.  En entraînant un modèle d’IA avec des données, des contenus et des définitions pertinentes, ce dernier peut être capable de définir un événement et son impact, de visualiser les données en un clic, et même de suggérer des recommandations de questions ou d’analyses complémentaires. L’IA est donc un levier clé pour renforcer l’autonomie des équipes et leur confiance dans l’analytique, tout en maximisant l’exploitation des données à l’échelle de l’entreprise. 

6. Avoir une vision limitée du parcours de l’utilisateur 

Collecter des données sans permettre aux équipes de comprendre réellement le parcours de l’utilisateur est une erreur courante en matière d’analytique. Ce manque de visibilité empêche d’identifier les points de friction dans la prise en main du produit par l’utilisateur et, in fine, les opportunités d’optimisation. 

L’analyse de cohortes est une piste intéressante pour lever ce frein. En segmentant les utilisateurs sur la base de comportements communs, par exemple ceux qui ont abandonné leur panier d’achat, il est possible de repérer les obstacles à la conversion pour comprendre ce qui n’a pas fonctionné. Une fois les problèmes diagnostiqués, l’entreprise peut rectifier les fonctionnalités du produit, et les tester et les affiner à mesure qu’elle apprend des patterns d’usage des utilisateurs. À la clé : des décisions plus éclairées et une expérience client sans cesse améliorée. 

7. Faire l’impasse sur la communication avec les parties prenantes 

Une erreur habituelle est de sous-estimer l’importance de la communication en interne. Si les dirigeants ne perçoivent pas la valeur réelle de l’analytique, les investissements risquent d’être limités. Outre la proactivité, la clarté  des informations communiquées est primordiale. En effet, les rapports exhaustifs truffés de jargon techniques peinent à convaincre ce type de public plutôt pragmatique. 

L’astuce consiste en une approche de storytelling. Les décideurs ont besoin d’un récit structuré et articulé autour d’un problème, d’une solution (l’analytique), d’un héro (la data) et de résultats quantifiables. Ils doivent pouvoir se représenter facilement comment l’analytique sert la prise de décision, améliore les résultats et renforce la croissance de l’entreprise. Une communication claire et percutante peut donc faire toute la différence dans l’adhésion des dirigeants et l’allocation des ressources.