Une analyse de données pour la prise de décision ne consiste pas uniquement à créer des tableaux de bord ou à produire des indicateurs. Son objectif est d’aider une entreprise à comprendre ses performances et à prendre de meilleures décisions.

Au cours de mes différents projets en Data Analytics, j’ai travaillé sur des problématiques variées : performance marketing, analyse commerciale, visualisation de données, statistiques ou encore reporting décisionnel.

Malgré des contextes très différents, un constat est revenu systématiquement.

Les entreprises n’attendent pas un tableau de bord. Elles attendent des réponses.

Un décideur ne cherche pas à savoir combien de graphiques un dashboard contient.

Il veut comprendre :

• pourquoi les ventes diminuent ;
• quelles campagnes génèrent réellement de la valeur ;
• quels clients présentent un risque de départ ;
• où investir pour obtenir le meilleur retour sur investissement.

C’est cette logique qui guide chacune de mes analyses.

Mon objectif n’est jamais de produire un tableau de bord.

Mon objectif est d’aider à prendre une décision.

Un dashboard n’est jamais la finalité

L’un des projets qui illustre le mieux cette approche est le tableau de bord marketing que j’ai réalisé sous Excel pour BelleAura.

La première étape consistait à construire un dashboard clair, capable de centraliser les principaux indicateurs de performance.

Mais très rapidement, une autre question s’est imposée.

Qu’est-ce que ces données permettent réellement de décider ?

C’est à partir de ce moment que le projet a changé de dimension.

Le tableau de bord n’était plus le résultat attendu.

Il devenait simplement un support d’analyse.

Les données racontaient une histoire différente

En analysant les campagnes marketing, plusieurs indicateurs semblaient positifs.

Certaines campagnes généraient un volume important de ventes.

D’autres présentaient un excellent taux de conversion.

Pourtant, ces informations restaient incomplètes lorsqu’elles étaient observées séparément.

C’est en croisant les indicateurs que les conclusions sont apparues.

Par exemple, le centre d’intérêt Santé affichait un ROI proche de 196 %, nettement supérieur aux autres segments.

À l’inverse, certaines campagnes généraient davantage de chiffre d’affaires mais offraient une rentabilité moins intéressante.

Cette différence change complètement la manière d’interpréter les résultats.

Une entreprise ne cherche pas uniquement à vendre davantage.

Elle cherche aussi à investir intelligemment.

Un bon graphique ne suffit jamais

Créer un graphique est relativement simple.

L’interpréter est beaucoup plus complexe.

Un histogramme ou une courbe ne prennent jamais de décision.

Ils permettent simplement de visualiser une situation.

Le rôle du Data Analyst consiste ensuite à répondre aux questions que les décideurs se posent.

Pourquoi cette campagne fonctionne-t-elle mieux ?

Pourquoi ce segment est-il plus rentable ?

Quels leviers permettront d’améliorer les performances ?

C’est précisément cette partie que je trouve la plus intéressante.

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Les recommandations créent la valeur

À la fin de chaque projet, je me pose toujours la même question.

Si je devais présenter cette analyse à un dirigeant demain matin, quelles actions lui recommanderais-je ?

Pour BelleAura, plusieurs recommandations ressortaient naturellement :

• concentrer davantage d’investissements sur les segments les plus rentables ;
• ne pas analyser uniquement le chiffre d’affaires mais également le ROI ;
• adapter les campagnes selon les audiences les plus performantes ;
• suivre les KPI qui influencent réellement les décisions.

À mes yeux, c’est cette étape qui crée le plus de valeur.

Les données deviennent alors un véritable outil d’aide à la décision.

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Une approche que j’applique à chacun de mes projets

Cette façon de travailler ne concerne pas uniquement ce projet.

Je l’ai retrouvée dans chacun de mes travaux.

Sur Enedis, il ne s’agissait pas simplement de visualiser les installations énergétiques, mais d’identifier les régions les plus performantes et les tendances utiles à la prise de décision.

Sur mon projet Python, l’objectif n’était pas uniquement de calculer une p-value, mais de déterminer si les résultats observés étaient réellement exploitables.

En SQL, les requêtes n’étaient pas une finalité.

Elles permettaient d’obtenir les informations nécessaires pour répondre à une problématique métier.

Finalement, peu importe l’outil.

Excel, SQL, Python ou Power BI répondent au même objectif.

Transformer des données en décisions.

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Conclusion

Construire un dashboard est une compétence technique.

Construire une analyse capable d’éclairer une décision est une compétence métier.

C’est cette approche que je développe au fil de mes projets.

Parce qu’au final, un tableau de bord n’a pas vocation à impressionner par son design ou par le nombre de KPI affichés.

Sa véritable valeur réside dans les décisions qu’il permet de prendre  ✨🚀