10 exemples concrets de visualisation de données en action
Une composante essentielle de toute équipe solide de revenue operations est la dépendance aux données et à la visualisation de données pour soutenir la prise de décision au sein de vos équipes go-to-market et de l’entreprise. Et si l’investissement dans des données fiables est crucial, il est tout aussi important d’investir dans les mécanismes permettant d’interpréter et de comprendre ce que les données vous révèlent.
Ayant passé la dernière décennie à accompagner des responsables du chiffre d’affaires dans la vente, le marketing et la réussite client, j’ai observé la dépendance croissante à une solide visualisation des données pour soutenir à la fois la planification à court et à long terme de l’entreprise. Il n’est donc pas étonnant que le marché des outils de visualisation de données devrait atteindre 10,2 milliards de dollars d’ici 2026.
Investir dans les compétences techniques appropriées et dans un logiciel de visualisation de données peut offrir à votre organisation l’avantage d’acquérir, de fidéliser et de développer des clients sur le long terme.
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Qu’est-ce que la visualisation de données ?
La visualisation de données est à la fois l’art et la science de représenter visuellement de grands ensembles de données parfois complexes. Pour certains, cela implique des feuilles de calcul Excel tandis que pour d’autres, plus avancés, cela passe par des rapports interactifs et des tableaux de bord via des outils BI complets.
La visualisation de données réduit la dépendance aux textes résumés et met en avant la fonction cérébrale essentielle utilisée pour comprendre les images. D’un point de vue physiologique, lire un texte est plutôt inefficace pour nous, car le cerveau humain traite les images 60 000 fois plus rapidement que le texte. C’est en partie pour cette raison que les infographies sont si populaires pour assimiler l’information.
Dans les revenue operations, créer des gains d’efficacité dans la façon dont nous comprenons, interprétons et agissons sur les données est primordial. C’est pourquoi nous voyons de nombreuses entreprises B2B SaaS investir dans le développement des fonctions d’intelligence d’affaires chargées de mesurer la performance de l’entreprise.
Des visualisations telles que des graphiques, des courbes et des schémas sont d’excellents outils pour transformer des données brutes en visuels expressifs capables de raconter une histoire. Ces visuels servent de puissantes solutions pour transmettre l’information et faciliter la prise de décisions importantes à tous les niveaux.
Les avantages de la visualisation de données
Au sein du RevOps, la visualisation de données possède de nombreux cas d’usage. Elle peut être utilisée pour prévoir les revenus, mesurer l’efficacité du marketing ou comprendre la santé globale de vos clients. Bien que ces cas d’usages soient multiples, j’ai constaté qu’ils s’articulent principalement autour de cinq avantages majeurs obtenus lors de l’investissement dans une visualisation de données robuste. Les professionnels souhaitant exceller dans ce domaine suivent souvent des programmes de formation spécialisés pour maîtriser ces techniques.
1. Elle facilite l’accessibilité : L’information doit pouvoir être partagée et rester accessible pour les employés au sein de votre organisation. Formater les données de manière simple à comprendre peut favoriser l’alignement entre les équipes. Le rôle de chacun implique une certaine dépendance aux données, ce qui fait de l’accessibilité un avantage clé de la visualisation de données.
2. Elle facilite les comparaisons : La visualisation de données est souvent utilisée pour comparer des points de données. Les images et représentations visuelles rendent bien plus facile la détection de tendances, de différences et de similarités. Les diagrammes à barres ou les graphiques en ligne sont de bons exemples couramment utilisés pour comparer des ensembles de données.
3. Décrire les relations : Les professionnels des revenue operations doivent être capables d’articuler et de traduire la relation entre différents points de données de votre entreprise. Un exemple simple : quelle est la relation entre la valeur des commandes de votre équipe commerciale et la durée moyenne de votre cycle de vente ? Grâce à la visualisation de données, décrire les relations devient plus facile.
4. Reconnaître les motifs : Les humains sont très doués pour détecter les motifs grâce à la visualisation. En RevOps, nous utilisons la visualisation de données pour faire ressortir à la fois les tendances et les valeurs aberrantes dans les ensembles de données. Visualiser les motifs rend plus aisée l’identification de tendances, anomalies et thèmes qu’il serait bien plus difficile d’expliquer uniquement par du texte.
5. Data storytelling : En tant que professionnel des revenue operations, vous êtes très proche des données de votre organisation. Notre rôle n’est pas seulement de maintenir et d’agréger les données, mais aussi d’informer les parties prenantes sur ce que révèlent les données. La visualisation de données est un composant essentiel pour raconter efficacement une histoire. Apprenez à utiliser la visualisation de données pour partager votre point de vue et votre récit tout en permettant à d’autres leaders GTM de faire de même, et de diffuser leur propre narration.
10 exemples concrets de visualisation de données en action
Maintenant que nous avons éclairci ce qu’est la visualisation de données et ses avantages, j’aimerais vous inviter à découvrir différents exemples réels de visualisations de données variées.
Voici 10 exemples concrets de visualisations de données liées ou non au monde des affaires, conçus pour votre plaisir visuel.
Diagramme en colonnes : revue trimestrielle de l’iPhone d’Apple
Les graphiques à colonnes se distinguent par leur simplicité d’utilisation et de compréhension. Un graphique à colonnes est la représentation de données numériques affichées sous forme de colonnes de largeur ou hauteur variables. Prenez par exemple ce graphique à colonnes montrant le revenu trimestriel de l’iPhone d’Apple de 2014 à 2022.
Quand utiliser un graphique en colonnes
Un graphique en colonnes peut être utilisé pour suivre les changements au fil du temps, comme dans l'image ci-dessus. Ces graphiques peuvent également servir à comparer des données entre différentes catégories ou groupes.
Ces types de graphiques sont excellents pour mettre en valeur les différences et visualiser les classements, ce qui les rend efficaces pour présenter des données discrètes telles que des fréquences, des comptages ou des pourcentages.
Graphique en cascade : Une histoire de l'Union européenne
Dans le domaine des opérations commerciales (Revenue Operations), j'ai vu les graphiques en cascade souvent utilisés pour prévoir les performances commerciales sur des périodes spécifiques. Par exemple, en utilisant ces types de visualisations pour anticiper le pipeline commercial dans une période donnée.
Les graphiques en cascade sont utiles pour afficher de multiples données au-delà des ventes et du pipeline commercial. Cet exemple réel présente un graphique en cascade qui illustre comment la région CEE/UE a évolué, en croissance et en diminution, au fil des années jusqu'au Brexit.
Quand utiliser un graphique en cascade
Utilisez ce graphique pour montrer la décomposition d'un nombre total. Ce type de visualisation facilite la compréhension de l'impact de variables spécifiques sur une valeur au fil du temps.
Graphique linéaire : Historique des livraisons de véhicules Tesla
Un graphique linéaire (ou graphique en courbes) affiche des tendances et des progressions sur une période spécifique. Prenez par exemple cette illustration réelle de l'historique des livraisons de véhicules Tesla depuis 2016. Ce graphique met clairement en évidence la croissance exponentielle des modèles 3 et Y alors que la livraison des modèles S et X de Tesla diminue progressivement.
Quand utiliser un graphique linéaire
À mon avis, les graphiques linéaires sont les plus adaptés pour illustrer les tendances et mettre en avant les différences comparatives. Dans les opérations commerciales, vous pouvez utiliser ce type de graphique pour mettre en lumière les tendances de ventes sur une période. Ajoutez plusieurs courbes pour visualiser l'évolution ou le déclin des ventes de différents produits.
Nuage de points : Populations dans le monde
Un nuage de points est un type de graphique qui permet de visualiser la relation entre deux variables. Ces graphiques servent également à révéler des tendances de distribution.
Dans l'exemple concret ci-dessous, vous pouvez observer la comparaison entre les taux de natalité et de mortalité dans différents pays. Les différentes couleurs représentent les régions géographiques tandis que la taille des points indique la taille de la population.
Quand utiliser un nuage de points
Les nuages de points sont parfaits pour présenter plusieurs points de données comme dans notre exemple ci-dessus. Ils servent surtout à montrer les relations entre ces différents points. Ce type de graphique est aussi pratique pour visualiser des schémas de distribution, comme la présence d'anomalies dans vos analyses de données.
Diagramme circulaire : Références de dépenses pour le SaaS
Un diagramme circulaire montre comment certaines catégories composent une partie d'un nombre total. En général, ce type de graphique exprime les chiffres en pourcentages, la somme totale des parties devant atteindre 100 %. Dans mon exemple ci-dessous, vous pouvez voir un diagramme circulaire illustrant les références de dépenses pour les entreprises SaaS ayant plus de 20 millions $ d'ARR.
Quand utiliser un diagramme circulaire
Les graphiques en secteurs facilitent la visualisation de la manière dont vos données sont segmentées. Vous pouvez envisager d'utiliser des graphiques en secteurs lorsque vous souhaitez segmenter la démographie des clients, examiner les ventes de produits ou même analyser les données de désabonnement des clients.
Graphique Mekko : S&P 500 par secteur
Également appelé graphique Marimekko, ce type de graphique est une représentation visuelle qui utilise des barres empilées de largeurs variables pour représenter des catégories de données. Dans notre exemple ci-dessous, vous pouvez voir comment les principales actions du S&P 500 se comportent en taille, à la fois par rapport à leur industrie et à l'indice dans son ensemble.
Quand utiliser un graphique Mekko
Les graphiques Mekko sont excellents pour illustrer des éléments comme la croissance, la part de marché ou même la réalisation d'une analyse concurrentielle. Cela dit, utilisez les graphiques Mekko lorsque vous souhaitez mettre en évidence l'échelle ou les différences entre des groupes de données.
Graphique en entonnoir : conversions sur le site web
Les graphiques en entonnoir sont parfaits pour visualiser une série d'étapes et la progression tout au long d'un parcours. Couramment utilisés pour mesurer les processus marketing et commerciaux ainsi que les taux de conversion, les graphiques en entonnoir sont idéaux pour représenter un parcours linéaire. Prenons par exemple l'entonnoir ci-dessous qui mesure les indicateurs de conversion sur un site web.
Quand utiliser un graphique en entonnoir
Utilisez les graphiques en entonnoir dans vos visualisations de données lorsque vous avez 4 à 5 étapes de données séquentielles à présenter. Ces graphiques sont très polyvalents, surtout pour les équipes marketing et commerciales, car ils peuvent servir à rendre compte de nombreux types de données, comme le pipeline de ventes, les conversions de sites web et/ou les performances de campagnes marketing.
Graphique en bulles : marchés technologiques en Amérique du Nord
Les graphiques en bulles sont une extension des diagrammes de dispersion et servent à visualiser les relations entre trois variables numériques. Dans le cas de notre exemple ci-dessous, vous pouvez voir une visualisation représentant les marchés de la technologie en Amérique du Nord, répartis par grandes villes.
Quand utiliser un graphique en bulles
Les graphiques en bulles sont vraiment utiles pour visualiser les relations entre différentes variables. Dans le domaine des RevOps, les graphiques en bulles sont de très bons indicateurs de performance, car ils permettent d'examiner le lien entre des variables liées, comme les coûts, les marges et les prix, par exemple.
Carte thermique : niveau de risque d'attraper la Covid-19
Une carte thermique montre la corrélation entre deux variables et fournit une échelle de notation, par exemple du plus élevé au plus faible. Par exemple, la carte thermique ci-dessous représente visuellement le niveau de risque d'attraper la Covid-19 par comté aux États-Unis. Les Américains dans les zones rouges courent un risque plus élevé, tandis que ceux qui sont situés dans les zones vertes sont considérés comme à moindre risque.
Quand utiliser une carte thermique
Il existe de nombreux cas d'utilisation pour ce type de graphique. Les cartes thermiques peuvent servir à comprendre la densité de population ou à visualiser la répartition de votre clientèle. Elles sont idéales pour afficher une vue plus généralisée des valeurs numériques, surtout lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données.
Diagramme à barres empilées : productivité des écrivains célèbres
Enfin, voici l'une des visualisations les plus courantes que j'ai personnellement vues pour mesurer la performance commerciale. Les diagrammes à barres empilées (aussi appelés graphiques à barres empilées) sont parfaits pour voir comment un groupe de données évolue d'une colonne à l'autre. Un exemple particulièrement intéressant est présenté ci-dessous. Observez comment la productivité de chaque écrivain célèbre varie, tout en étant segmentée selon le genre littéraire.
Quand utiliser un graphique à barres empilées
Les graphiques à barres empilées sont une bonne option pour mesurer la performance des ventes sur une période donnée et segmenter par équipe commerciale. Ils aident à visualiser les valeurs aberrantes dans les tendances historiques tout en comparant votre stratégie à vos performances globales.
Assembler les éléments visuels
Les entreprises souhaitant aligner leurs équipes et leur stratégie doivent aller au-delà des techniques de visualisation de données basiques et commencer à investir dans des types de visualisation robustes à l'avenir. Avec la croissance de puissants outils de visualisation tels que Tableau, Looker et Domo, il n'est plus nécessaire de disposer d'une équipe de data scientists pour transformer des données brutes en créations visuelles attrayantes permettant de mesurer les KPI et les performances de l'entreprise.
Veillez à adapter votre visualisation aux besoins de votre public cible et souvenez-vous d'intégrer la visualisation dans l'histoire que vous souhaitez raconter. Les meilleures visualisations de données sont celles qui sont faciles à comprendre par toutes les personnes qui souhaitent les interpréter (et pas seulement les experts en science des données), alors ne les compliquez pas trop. La visualisation de données interactive peut également être un outil utile pour maintenir l'implication de chacun.
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