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Datavisualisation : 3 conseils pour vos reporting marketing

Graphiques, infographies, l’image est un puissant outil qui retranscrit l’information de façon esthétique. Mais pour savoir la représenter de manière compréhensible, la Data visualisation (ou DataViz) doit être maîtrisée. La Data visualisation, c’est la bonne utilisation de techniques visuelles pour mettre en valeur l’information proposée. Mal mis en place, votre datavisualisation peut rendre votre graphique ou infographie incompréhensible. Il faut donc réussir à la rendre claire, synthétique et visuellement agréable à parcourir. Choisir le bon format, ne pas surcharger d’infos, afficher une corrélation… voici les 3 conseils que nous vous donnons pour une datavisualisation efficace !

Datavisualisation : choisir le bon format de graphique

Choisir un format de graphique sous prétexte que celui-ci vous semble attirant visuellement est une erreur. Il faut surtout faire en sorte que le format choisi soit pratique et compréhensible par votre audience. Les informations retranscrites sur votre schéma se doivent d’être suffisamment claire pour que le lecteur ait à se passer d’un texte explicatif pour pouvoir le comprendre. Par exemple, si vous avez un panel important de données à comparer, le diagramme circulaire risque de ne pas être le plus pertinent. Cela est d’autant plus valable si votre panel de données contient de faibles volumes de données. Il vaut mieux dans ce cas-là privilégier un histogramme en bâtons qui sera beaucoup plus clair et rendra les faibles volumes de données plus visible.

graph_comparaison_data_visualisation Datavisualisation : 3 conseils pour vos reporting marketing | Marketing attribution software

Ou discernez-vous mieux les informations ? Sur celui de droite ou celui de gauche ?

Ceci n’est bien entendu qu’un exemple. D’autres formats peuvent être utilisés en fonction de l’utilisation que l’on souhaite en faire. Voici un tableau récapitulatif des principaux formats et leur utilisation :

typedeformat Datavisualisation : 3 conseils pour vos reporting marketing | Marketing attribution software

Datavisualisation : ne pas surcharger d’informations

Vous avez trouvé le bon format, il vous faut maintenant l’exploiter correctement. Car la tentation la plus importante lorsque l’on réalise un graphique est d’y intégrer toutes les données dont on dispose. Il faut savoir aller à l’essentiel et choisir les bonnes données dites « actionnables ». Il s’agit là de données vous permettant de prendre des décisions concrètes en analysant les résultats.

Les données actionnables ne sont pas de simples données. Si nous prenons un exemple, vous analysez en détail les résultats de votre levier SEA. Vous pouvez bien créer un graphique contenant toutes les informations (temps passés sur le site via ce levier, taux de clics, taux de rebond…) mais cela risque de surcharger d’informations votre graphique et de ce fait rendre illisible votre reporting. C’est pourquoi il est essentiel de se poser cette question

« Vais-je pouvoir prendre une décision en utilisant ses données ? »

En effet, il n’existe pas de données « types » à privilégier. Chaque entreprise doit posséder et définir ses propres KPI (Key Performance Indicator) Selon ce que vous voulez faire ressortir comme information, il est important de choisir la bonne donnée, sans pour autant inclure toutes les données. Une à trois données par reporting est amplement nécessaire pour faire ressortir les informations essentielles. Et si cela ne vous semble pas suffisant, vous pouvez toujours effectuer plusieurs graphiques.

Datavisualisation : Comment illustrer l’évolution des résultats ?

Une fois votre format et vos données choisies, il est important de trouver la bonne corrélation entre ces dernières. Mettre en image les informations pour une meilleure clarté et vision est la base de la datavisualisation. Cependant, elle gagne à être optimisée en affichant une corrélation entre vos données. Prenons un exemple :

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Ici nous pouvons voir nos 2 données : Dépenses E-marketing et CPA. On constate que ces résultats ont tendance à évoluer de manière identique. Lorsque les résultats en Dépenses E-marketing augmentent, le CPA a tendance à augmenter également. La corrélation permet donc d’exprimer une relation entre les données qui peut parfois être évidente (comme via notre exemple).

La timeline, une fonctionnalité de Mazeberry, permet justement de trouver les bonnes corrélations entre vos leviers via une datavisualisation claire et synthétique de l’ensemble de vos données. Demandez une démo pour en savoir plus.

Datavisualisation : 3 conseils pour vos reporting marketing
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A propos Thibaut Lemay

Thibaut Lemay
Thibaut Lemay, founder & CEO of Mazeberry, is a Marketing and an IT expert. When he's not helping companies overhaul their marketing mix, Thibaut can be found on the green playing golf!

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