Avoir raison est important. Et encore plus dans le monde de l'entreprise, où les décisions doivent s'appuyer sur des données fiables. Cependant, à quoi bon disposer d'informations si vous ne savez pas les transmettre. C'est là qu'intervient le data storytelling pour les entreprises : la capacité de convertir des données en histoires compréhensibles qui impulsent des décisions à impact réel.
Les entreprises et produits numériques dépendent des données. Mais souvent ces informations n'atteignent pas les bonnes personnes ou ne parviennent pas à les convaincre. C'est là que se perdent des opportunités pour obtenir un impact sur les résultats de l'entreprise.
Le data storytelling en entreprise s'occupe précisément de ça : transformer les données en insights clairs, compréhensibles et persuasifs qui connectent avec les bonnes personnes. Dans cet article, vous découvrirez comment l'appliquer à votre entreprise avec des exemples, des techniques et des conseils pratiques.
Vous avez certainement déjà vécu cette situation : votre équipe analytique et les autres départements ne se comprennent pas. On dirait qu'ils parlent des langues différentes. Cet écart fait que les données ne se traduisent pas en actions, et les décisions sont retardées ou n'ont tout simplement pas lieu.
Les données sont des chiffres, mais sans contexte, narrative et visualisation, elles ne signifient rien pour ceux qui ne sont pas experts en analytique. Le data storytelling pour les entreprises est essentiel car il parvient à aligner toutes les équipes sur une même vision et à générer de la confiance autour de l'analytique.
Quand les données sont communiquées efficacement, les analystes deviennent des alliés internes. Et le reste des départements comprend comment ces données impactent directement leurs objectifs.
Les données ont besoin de raconter une histoire, surtout dans un contexte d'entreprise où l'on prend des décisions à fort impact. Pour y parvenir, vous devez intégrer trois éléments essentiels :
La première chose pour pouvoir connecter avec les personnes impliquées est de clarifier l'objectif de ces données ou de cette analyse de données. Vous devez toujours poser l'hypothèse ou le défi de l'entreprise qui connecte avec cette équipe ou ce professionnel.
En définitive, mettez-vous à leur place. Pourquoi ce chiffre ou ce graphique que vous leur montrez devrait-il les intéresser ? Le point de départ est aussi important que les résultats que vous leur montrez. Assurez-vous qu'ils comprennent.
Les êtres humains cherchent toujours une histoire pour comprendre le monde qui les entoure. La façon dont vous présentez cette analytique ou cet insight doit suivre une séquence logique que tout le monde connaît :
L'insight ou la conclusion que produit votre analytique web doit toujours être présenté comme la solution. Cette information qui parvient à apporter de la lumière sur ce sujet et qui devient une possibilité de prendre une décision à impact.
Nous nous connectons tous mieux avec les idées présentées de façon visuelle. Et cela s'applique aussi à votre analytique. Vous devez toujours trouver la façon de créer des graphiques avec une hiérarchie visuelle claire et qui mettent l'accent sur les comparaisons clés, les tendances et les opportunités.
Vos dashboards doivent être clairs et éviter de surcharger avec trop d'informations. Concentrez-vous sur ce chiffre clé qui représente un nouvel insight qui peut se transformer en une décision à fort impact.
La visualisation des données est quelque chose d'indispensable pour un bon data storytelling. La façon dont vous représentez l'information joue un rôle clé dans la prise de décisions à impact sur votre entreprise. Et vos dashboards doivent être les protagonistes.
Mais tous les dashboards ne se valent pas. En fait, nous disposons souvent de dashboards qui ne font que décorer. Des dashboards qui mettent l'accent sur des vanity metrics qui n'apportent aucune valeur et ne racontent aucune histoire pertinente. Et cela revient à perdre du temps.
Pour que les autres équipes utilisent les dashboards au quotidien et les considèrent vraiment pertinents pour leur travail, voici les caractéristiques qu'ils doivent satisfaire :
Des données pertinentes en temps réel – Tout dashboard digne de ce nom doit être capable de refléter la situation réelle de l'entreprise. Cela implique que les données soient toujours à jour.
Divisés par objectifs – Il n'y a pas un seul dashboard pour toute l'entreprise. Vous devez toujours créer des dashboards spécifiques pour chaque domaine de l'entreprise avec les métriques et données clés.
Répondre aux questions de l'entreprise, pas de l'analytique – L'une des principales erreurs que commettent de nombreux analystes est de créer des dashboards qui répondent à des questions purement analytiques. Le défi consiste à faire en sorte que ces dashboards répondent aux questions de chaque domaine de l'entreprise.
Compréhensibles et utiles – Il ne faut jamais oublier que les dashboards doivent être simples et faciles à utiliser. Si leur complexité est trop grande et que les autres équipes ne sont pas capables de les déchiffrer, ils n'ont pas grand-chose à en faire.
Avant de partager un insight avec votre équipe, assurez-vous qu'il satisfait ces points :
Avez-vous expliqué le « pourquoi » derrière la donnée ?
Avez-vous sélectionné uniquement ce qui est vraiment pertinent ?
Le graphique se comprend-il en moins de 5 secondes ?
Recommandez-vous des actions ou montrez-vous simplement un chiffre ?
Y a-t-il une prochaine étape claire pour la personne concernée ?
Si vous répondez « oui » à toutes ces questions, votre insight est prêt à devenir un cas de data storytelling pour entreprises réussi.
Une bonne analytique ne consiste pas seulement à accumuler des chiffres, mais à les convertir en narratives qui génèrent de l'action. Et aussi bons que soient vos analystes, si vous ne parvenez pas à connecter avec les autres équipes, les résultats n'arriveront jamais.
Chez Boost, nous vous aidons à appliquer le data storytelling pour les entreprises avec des dashboards clairs, des narratives compréhensibles et des stratégies orientées vers la prise de décision.
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