Qu'est-ce que l'analyse de données, de toute façon ?

Quel que soit le type de site Web que vous exploitez, vous êtes en train de creuser dans les données d'une manière ou d'une autre. Très probablement, cela se fera soit via le plugin Jetpack et ses statistiques intégrées, soit via Google Analytics et son ensemble incroyablement détaillé de mesures suivies. Lorsque vous vous asseyez pour analyser réellement ces chiffres, vous vous lancez dans l'analyse de données à différents niveaux. Mais qu'est-ce que l'analyse de données ? Et que pouvez-vous faire avec ? Eh bien, c'est ce que nous sommes ici pour vous dire.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

En termes simples, l'analyse de données consiste à examiner des données brutes, à déterminer leur signification, puis à appliquer ces connaissances pour résoudre des problèmes. C'est en quelque sorte une sous-section du domaine plus large de la science des données , et vraiment l'un des plus omniprésents. Parce que tout le monde avec un site Web traite des données brutes d'une manière ou d'une autre.

Par exemple, disons que vous utilisez Google Site Kit. Lorsque vous cliquez sur le tableau de bord, vous verrez un ensemble de données comme celle-ci.

L'analyse des données intervient parce que tout cela est une information brute que vous voyez et pouvez lire. Mais c'est l'interprétation qui compte. Savoir que vous avez enregistré une augmentation de 37,2 % du nombre de clics au cours du mois dernier est formidable. Mais… qu'est-ce que tu fais avec ça ?

C'est là que l'analyse de données devient une partie de votre présence sur le Web. Ce que vous avez, ce sont des données. Des données sur les utilisateurs et leurs comportements, pour être précis. La science des données est le terme générique que vous utilisez pour dire que vous allez travailler avec ces données d'une manière ou d'une autre. L' analyse de données est la façon dont vous le faites et ce que vous en faites par la suite, en examinant plus spécifiquement les données granulaires que les grandes tendances.

Vous pouvez utiliser un algorithme pour trier et nettoyer les données afin d'exclure les valeurs aberrantes et extrêmes ou les doublons. Même quelque chose d'aussi simple que de voir l'augmentation du nombre de clics, d'aller vérifier vos pages ou publications les plus performantes, puis d'élaborer un plan pour créer un contenu essentiel sur ces sujets relève du domaine de l'analyse de données.

Les quatre types d'analyse de données

Chaque fois que vous voyez le terme analyse de données, vous le verrez probablement également divisé en quatre domaines spécifiques.

• Analyse descriptive
• Analyse diagnostique
• Analyse prescriptive
• Analyses prédictives

Peu importe ce avec quoi vous travaillez, les données et la façon dont vous les traitez entreront dans l'une de ces catégories.

Analyse descriptive

C'est ce qui serait utilisé ci-dessus pour parler des statistiques du site Web. L'analyse descriptive couvre ce qui se passe au fil du temps. Les choses augmentent ou diminuent - le temps passé sur la plate-forme, les clics, les plates-formes qui se réfèrent le plus souvent à votre site, etc. Vous ne comprenez peut-être pas pourquoi l'utilisateur agit d'une certaine manière, mais vous pouvez identifier exactement ce qu'il fait. Faire.

Analyse diagnostique

Lorsque vous recherchez la raison pour laquelle quelque chose se passe, vous utilisez des analyses de diagnostic. Si les statistiques de votre site Web sont en plein essor et que vous voulez savoir pourquoi (afin de pouvoir continuer à le faire), vous consulterez toutes les informations du site Web. Vous savez que les clics sont en hausse. Mais quels articles particuliers sont vus ? Y a-t-il des moments de la journée qui génèrent plus de trafic ? Vous creuserez et déterminerez les données démographiques des visiteurs et si des campagnes par e-mail ont été envoyées en corrélation avec le pic. En examinant holistiquement les données, vous pouvez déterminer, avec une marge d'erreur raisonnable, les facteurs les plus probables qui ont donné l'apparence des données à ce qu'elles sont. Et en diagnostiquant pourquoi cela s'est produit, vous pouvez ensuite tenter de le reproduire. (Ou, si quelque chose ne va pas, évitez de faire les mêmes choix.)

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive consiste à examiner les données et à déterminer une réaction à celles-ci. Par exemple, si le nombre de clics sur les articles Nintendo Switch augmente encore de 25 % au cours des prochains mois, vous envisagez alors d'augmenter la production d'articles sur ce sujet et peut-être même de commencer le processus d'embauche d'écrivains supplémentaires pour couvrir l'augmentation. Vous faites des plans entièrement basés sur les données dont vous disposez et dont vous savez qu'elles ont duré sur une période de temps.

Analyse prédictive

Maintenant, d'un autre côté, il s'agit de la pratique consistant à examiner un ensemble de données passées et à élaborer un plan hypothétique basé sur celles-ci. Cela diffère de la prescription car il n'y a aucun moyen de savoir si votre plan va fonctionner à 100%. Par exemple, si 70 % de tous les citoyens indiquent dans un sondage qu'ils veulent un marché fermier dans votre ville et que vous envisagez d'ouvrir un marché hebdomadaire… c'est faire un plan prédictif basé sur des données. Vous faites une supposition fondée sur des données, prédisant que les résidents de la ville réagiront positivement à votre entreprise, mais vous n'avez pas vos propres données sur le marché des agriculteurs pour continuer.

Par où commencer avec l'analyse de données

Voilà donc les grandes lignes de ce qu'est l'analyse de données. Mais où vas-tu maintenant ?

Tout d'abord, vous voudrez installer Google Analytics sur votre site. C'est très simple et il suffit de quelques clics. Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez commencer avec certains de nos tutoriels, tels que le suivi des pages de destination et le suivi de l'engagement des utilisateurs. Vous pouvez même configurer votre propre tableau de bord analytique pour intégrer la plateforme.

Si vous n'êtes pas du genre Google, ils ne sont pas le seul jeu en ville, même s'ils sont les plus gros. Laissez-nous vous montrer quelques-unes des autres options que vous avez qui ne sont pas le Big G.

Et il existe toutes sortes de types de données que vous pouvez suivre et explorer. Vous souhaiterez peut-être obtenir des données de carte thermique afin de comprendre comment vos utilisateurs interagissent avec votre site. Peut-être que vous voulez apporter votre présence sur les réseaux sociaux.

Nous aimerions également recommander l'outil Databox. Fondamentalement, il prend tous vos outils d'analyse de données divers et divers et les met au même endroit. Bien que vous deviez toujours travailler vous-même avec l'analyse des données, avoir tous les KPI au même endroit est incroyable.

Emballer

Peu importe où vous en êtes avec l'analyse de données, un débutant ou un vétéran chevronné, c'est une bonne idée de revoir les bases. Parce que si vous ne faites que regarder des données, vous n'agissez pas. Vous avez juste des données. C'est la façon dont vous regardez ces données et avancez avec qui compte. Que vous diagnostiquiez un problème ou prédisiez une réponse à vos utilisateurs, prendre les meilleures décisions possibles commence et se termine par l'analyse des données.

Pourquoi utilisez-vous l'analyse de données dans votre entreprise ?

Article présenté en image par Julia Tim / shutterstock.com