L’art de la Data Visualisation au service de votre dispositif de reporting CRM

La Data Visualisation, ou visualisation de données, en français, est l’art de convertir des données brutes en représentations graphiques pour en faciliter l’interprétation. La Data Visualisation est au service de l’analyse des données. Elle en constitue même l’un des outils privilégiés. 

Le terme de “Data Visualisation” peut sembler abstrait, technique, jargonneux. Passons sur le mot, l’important, c’est la chose désignée. Et cette chose est très concrète. La Data Visualisation ce sont les principes qui guident la construction, le maquettage de tous les tableaux de bord et reporting de votre entreprise. La Data Visualisation est l’ensemble des techniques visuelles qui permettent transformer des bases de données brutes en tableaux de bord et en reportings exploitables par les équipes métier et data.

Un exemple parmi tant d’autres de Data Visualisation : 

Source : Slingshot.

Les enjeux de la Data Visualisation sont de plus en plus mis en avant pour une raison simple : les entreprises n’ont jamais stocké autant de données. Nous sommes entrés dans l’ère du Big Data. Comment transformer une énorme quantité d’informations brutes en un nombre limité et judicieux d’informations permettant de tirer facilement des enseignements qualitatifs ? C’est le challenge de la Data Visualisation, faciliter l’éclosion du sens.

De manière plus générale, il devient de plus en plus difficile d’identifier des enseignements à partir des données sans utiliser : 

• Premièrement, des modèles algorithmiques qui permettent de détecter des schémas, des récurrences, des tendances dans les données. C’est le domaine de la Data Science, qui intervient en amont de la phase de visualisation des données.
• Des représentations graphiques des données. C’est le domaine de la Data Analysis, qui repose sur la Data Visualisation.

Source : Google Trends.

Ajoutons pour terminer cette rapide présentation que la Data Visualisation démocratise l’analyse des données. Elle permet à tous les collaborateurs de prendre des décisions sur la base des données depuis des tableaux de bord simples et “parlants”. encore une fois, la Data Visualisation simplifie l’analyse des données. Ce qui, d’ailleurs, ne signifie pas que les visualisations de données sont réservées aux équipes métier. Les Data Analysts passent l’essentiel de leur temps dans l’interprétation des Data Visualisations proposées dans les tableaux de bord et reportings de l’entreprise.

La construction d’un dispositif de reporting CRM implique de se familiariser avec les principes de la Data Visualisation. Il est important, à ce titre, de replacer la Data Visualisation dans l’économie plus générale d’un projet Tableau de Bord.

Rappelons, en quelques mots, les grandes étapes d’un projet “Tableau de Bord CRM” : 

• La définition des objectifs du dispositif et des cas d’usage des reportings. 
• La sélection des indicateurs clés de performance CRM (les fameux KPI).
• Le maquettage (wireframing) des tableaux de bord.
• L’alimentation en données des tableaux de bord et la “production” des KPI.

L’art de la Data Visualisation intervient à la troisième étape : la construction des maquettes. Il s’agit, à cette étape, d’imaginer les modes de représentation graphiques les plus adéquats à ce que l’on cherche à mesurer, aux enseignements que l’on souhaite découvrir. Vous avez des KPI : comment les représenter graphiquement pour les rendre plus parlants ?

Il existe des principes de base, comme par exemple le fait d’utiliser des courbes pour rendre possible la visualisation d’une évolution ou d’utiliser un “camembert” pour montrer une répartition. Vous trouverez dans cet article plusieurs exemples de options graphiques pour représenter des données.

Certains modes de représentation sont simples, basiques, ce qui n’enlève rien à leur valeur. Au contraire, l’objectif est de faciliter l’analyse des données. La simplification des représentations facilite en général l’analyse. Certains modes de représentation sont plus complexes, adaptés pour mettre en image des processus eux-mêmes plus complexes. Par exemple : la représentation d’un entonnoir de conversion.

Source : Google Analytics.

En CRM, la Data Visualisation et les reportings qui en découlent servent généralement à mieux connaître ses clients (connaissance client) et à analyser les résultats de ses actions de marketing relationnel (performance client). Le choix des modes de visualisation dépendra toujours des objectifs du reporting, du type d’utilisateurs auxquels il s’adresse et des KPI qu’il s’agit de représenter. Les choix de Data Visualisation sont toujours dépendants de ces facteurs clés.

Les tableaux de bord et rapports CRM basés sur la Data Visualisation peuvent être construits directement dans les outils marketing de l’entreprise ou bien dans des outils dédiés, appelés indifféremment “outils de Business Intelligence”, “outils de BI”, “outils de reporting” ou “outils de Data Visualisation”. Nous discutons en profondeur cette double option dans notre publication dédiée : “BI : Organiser les Outils de Reporting”.

Si vous optez pour un logiciel de Data Visualisation spécialisé (du type Tableau, PowerBI, Looker, Metabase…), voici les principaux critères à prendre en compte pour choisir votre outil : 

• Les capacités d’intégration. Assurez-vous que le logiciel peut facilement s’intégrer à vos outils existants et vos sources de données clients, que ce soit au moyen de connecteurs, d’API…Si vous utilisez une base de données clients unifiée, comme un Data Warehouse ou une Customer Data Platform, il faut que votre outil de BI s’intègre facilement à elle. Les données sont en effet la source d’alimentation de vos tableaux de bord. Sans elles, vos reportings CRM sont une coquille vide.
• La simplicité d’utilisation. Le logiciel doit être intuitif et facile à utiliser, même pour les non-techniciens. Cela suppose des interfaces utilisateur conviviales, des options de drag-and-drop et une courbe d’apprentissage raisonnable.
• La richesse fonctionnelle. Contrairement aux logiciels de reporting “légers”, les logiciels intermédiaires et avancés offrent des fonctionnalités profondes en matière de préparation des données. Choisissez un outil qui répond à la fois à vos besoins fonctionnels, à vos cas d’usage cibles, à vos contraintes.
• La personnalisation et la flexibilité. Le niveau de personnalisation des tableaux de bord et reportings varie d’un outil à l’autre. Assurez-vous de choisir un outil qui vous permettra de produire les visualisations de données souhaitées.
• Le niveau de sécurité. C’est un autre critère important à prendre en compte. Le logiciel doit respecter la réglementation européenne sur la protection des données (RGPD), permettre un contrôle fin des accès et mettre en place des mesures de sécurité pour limiter le risque de fuite des données (cryptage des données…).
• Le support technique. Un bon support technique et des options de formation sont importants pour résoudre rapidement les problèmes et aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti de l’outil.
• Les options de partage. Les fonctionnalités collaboratives sont plus ou moins avancées d’un outil à l’autre. C’est donc un autre critère à prendre en compte si vous souhaitez faciliter le partage de rapports et de visualisations entre les équipes.

Si vous vous intéressez à la visualisation de données CRM, c’est probablement parce que vous envisagez de construire ou d’améliorer votre dispositif de reporting CRM. Voici les conseils généraux que nous partageons aux clients que nous accompagnons et à nos lecteurs : 

• Concentrez-vous au départ sur les objectifs et les cas d’usage de votre dispositif de reporting. Avant de plonger dans la création de tableaux de bord, clarifiez quels les objectifs de votre CRM et les cas d’usage spécifiques de vos reportings : mieux identifier les opportunités de vente ? Mesurer l’efficacité des campagnes marketing ? Mesurer la satisfaction client ? Mieux connaître les besoins de vos clients ? Détecter des tendances commerciales ? Construisez la vision cible de votre dispositif de reporting.
• Définissez l’architecture de votre dispositif. Vous devez déterminer combien de tableaux de bord / reportings devront être créés, qui seront les utilisateurs de ces Data Visualisations, comment ils seront utilisés, partagés, quels seront les différents niveaux d’utilisation. Bref, ne perdez pas de vue que vous ne construisez pas 1 ou n reportings mais un dispositif de reporting au service de votre organisation, des besoins des différentes familles d’utilisateurs et de vos objectifs.
• Sélectionnez les indicateurs clés de performance ou KPI. Ce travail doit être réalisé reporting par reporting, tableau de bord par tableau de bord. Le choix des KPI découle des besoins des utilisateurs cibles, des objectifs du rapport, des cas d’usage. Concentrez-vous sur les KPI clés, c’est-à-dire les « vrais » KPI. Pour aller plus loin, découvrez notre article complet dédié au choix des KPI CRM.
• Concevez des tableaux de bord “user-friendly”. C’est ici qu’entre en jeu l’art de la Data Visualisation. Privilégiez un design simple, intuitif, de manière à ce qu’il soit facile d’identifier les enseignements que vous offrent vos données CRM. La simplicité est une règle d’or en Data Visualisation.
• Choisissez des outils de Data Visualisation adaptés. Les possibilités de Data Visualisation sont très dépendantes des capacités fonctionnelles des outils que vous utilisez. Les fonctionnalités de reporting des outils marketing sont parfois limitées. Envisagez alors d’adopter un “vrai” outil de BI qui vous permettra non seulement de créer des reportings sur-mesure mais aussi de connecter toutes les données nécessaires pour alimenter vos KPI.
• Créez des process d’utilisation des reportings CRM. Avoir des tableaux de bord bien conçus ne suffit pas. Il faut que vous équipes se les approprient et les utilisent pour améliorer leurs prises de décisions. Vous devez insuffler une culture data-driven pour tirer pleinement profit de la Data Visualisation. Organisez des sessions de formation et construisez une documentation pour guider les utilisateurs dans l’appropriation du dispositif de reporting.
• Ajustez votre dispositif de reporting au fil du temps. Réévaluer régulièrement les tableaux de bord pour identifier les axes d’amélioration, des KPI à ajouter, des KPI à modifier, des visualisations à perfectionner.