16 types de visualisation de données (et quand les utiliser)
Données, données, données. C’est tout ce dont on parle dans le monde de la RevOps. Pour certaines équipes, il semble que les données soient plus importantes que de conclure des ventes. Pourtant, même si l’importance des données que nous collectons en tant que professionnels du RevOps ne peut être sous-estimée, elles sont souvent sous-utilisées.
Si vous avez déjà regardé tableau après tableau de données brutes non optimisées et non organisées, vous savez qu’il existe quelques étapes simples à suivre pour garantir que vous et votre équipe utilisiez réellement les données collectées afin d’en tirer des informations clés et de prendre des décisions rentables.
Créer des supports visuels efficaces, clairs et précis est une étape essentielle pour comprendre votre audience et concevoir des stratégies concrètes autour de l’accroissement du chiffre d’affaires et de la réduction du coût d’acquisition commercial. Commençons cependant par le commencement.
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Qu’est-ce que la visualisation de données ?
La visualisation de données est une façon de présenter différents types de données sous forme d’images. Cela aide à comprendre facilement des informations complexes. Diverses techniques de visualisation, graphiques et diagrammes sont utilisées pour illustrer les motifs, tendances et connaissances tirées des données dans un format facile à lire. Cela permet à vos équipes de repérer les tendances, de prendre des décisions et/ou d’identifier plus rapidement les domaines nécessitant des améliorations que s’ils ne regardaient que du texte ou des chiffres.
Quand la visualisation de données est-elle utile ?
Toute personne familière avec le marketing à l’ère d’internet a déjà entendu plus d’une fois l’expression « montrer, ne pas raconter ». Utiliser la visualisation de données est la véritable étape suivante de ce cliché.
Un professionnel du RevOps averti peut transmettre une quantité incroyable d’informations en seulement quelques images au lieu de longs résumés, tableaux ou présentations.
Voici mes 5 cas d’usage préférés pour commencer à constituer votre base de données de supports visuels :
- Simplifier des données complexes : La visualisation de données simplifie des ensembles de données complexes en les présentant sous un format visuel plus facile à comprendre et à interpréter. Elle permet à vos équipes RevOps d’identifier des schémas, tendances et corrélations qui pourraient difficilement émerger à partir de données brutes seules.
- Facilite la prise de décision basée sur les données : La visualisation de données fournit une représentation claire et concise des indicateurs clés de performance (KPI), des métriques et des tendances. Cela permet à vos équipes RevOps de prendre des décisions éclairées grâce à l’analyse des données, d’identifier les axes d’amélioration et d’allouer efficacement les ressources pour stimuler la croissance du chiffre d’affaires.
- Améliore la communication et la collaboration : Les représentations visuelles des données permettent de transmettre des informations complexes rapidement et efficacement, favorisant une meilleure collaboration et un meilleur alignement entre les différentes équipes et départements impliqués dans les opérations de revenus.
- Permet un suivi et une prévision proactifs : Les équipes RevOps peuvent suivre la progression vers les objectifs, détecter les premiers signaux d’alerte et prendre des mesures proactives pour traiter les problèmes avant qu’ils n’impactent le chiffre d’affaires. De plus, la visualisation de données permet la prévision et l’analyse prédictive, ce qui permet aux dirigeants d’anticiper les tendances, de faire des projections précises et de planifier les stratégies en conséquence.
- Favorise une culture axée sur les données : Intégrer la visualisation de données à une stratégie RevOps favorise une culture de l’analyse au sein de l’entreprise. Lorsque les équipes disposent de représentations visuelles claires des données, cela les encourage à s’y intéresser et à les explorer plus activement.
Types de visualisations de données
Il existe en réalité une infinité de tableaux de bord, graphiques, diagrammes et autres visualisations que vous pouvez utiliser pour présenter vos données autrement que dans un tableau. Évitez les tableaux ! Cependant, utiliser un support visuel sans raison ne fait que créer de la confusion et une mauvaise interprétation des données. En général, on distingue plusieurs grandes catégories de présentation des données.
Commencez par identifier ce que vous souhaitez accomplir puis utilisez le support visuel correspondant. La liste ci-dessous ainsi que ce lien qui propose des exemples d’outils visuels présents dans ce document sont d’excellents points de départ pour comprendre quel support utiliser selon votre stratégie de données.
Les deux premiers, relations et comparaisons, sont souvent utilisés de manière interchangeable. Mais il existe quelques différences subtiles.
Petit avertissement : cela peut être une tâche de grande ampleur et paraître intimidant à première vue. De nombreux outils peuvent être utilisés pour créer rapidement des supports visuels plutôt que de les construire à partir de zéro dans Excel (la norme). Nous avons déjà rédigé un article pour vous aider à choisir quels outils de visualisation de données répondent le mieux à vos besoins pour créer différents types de graphiques et de visuels.
Relations
Une relation désigne la connexion entre deux variables ou plus dans un ensemble de données. Elle examine comment les changements d’une variable sont liés à ceux d’une autre variable. Les relations peuvent être positives, négatives ou neutres.
Nuage de points : Un nuage de points est un graphique qui affiche la relation entre deux variables sous forme d’une série de points sur un plan cartésien. Chaque point représente une observation de données unique, et la position du point indique les valeurs des deux variables. Vos équipes RevOps peuvent utiliser les nuages de points pour analyser la corrélation entre différents indicateurs, comme la relation entre les scores de satisfaction client et la croissance du chiffre d’affaires, ou la relation entre les dépenses marketing et la génération de leads.
En examinant le schéma général des points, les professionnels RevOps peuvent identifier des tendances, des groupes ou des valeurs aberrantes et prendre des décisions basées sur les données afin d’optimiser les opérations liées au chiffre d’affaires.
Graphique à bulles : Un graphique à bulles est un type de visualisation de données qui illustre trois dimensions de données à l’aide de la position et de la taille des bulles ou cercles sur un plan bidimensionnel. Il combine les éléments d’un nuage de points et une dimension supplémentaire, généralement représentée par la taille des bulles.
Graphique de surface : Un graphique de surface est une variante du graphique linéaire, dans lequel l’aire comprise entre la courbe et l’axe des abscisses est remplie de couleur. Il permet de représenter efficacement les totaux cumulés ou les proportions de plusieurs variables au fil du temps. Votre équipe RevOps peut utiliser des graphiques de surface pour visualiser la croissance des différentes sources de revenus, suivre la répartition des dépenses marketing entre divers canaux, ou comparer la part de marché de différentes catégories de produits.
Graphique linéaire : Un graphique linéaire affiche des données sous forme d’une série de points reliés par des lignes droites. Il est couramment utilisé pour montrer des tendances et des schémas dans le temps ou pour suivre la relation entre deux variables. Vos équipes peuvent recourir aux graphiques linéaires pour visualiser la performance des ventes sur une période définie, les taux d’acquisition de clients dans le temps, ou la relation entre les dépenses marketing et la croissance du chiffre d’affaires.
En analysant l’inclinaison ascendante ou descendante des lignes, vous pouvez identifier des tendances, prévoir de futures évolutions et prendre des décisions stratégiques basées sur les données pour optimiser les opérations génératrices de revenu.
Diagramme linéaire : Un diagramme linéaire affiche les données sous forme de points reliés par des lignes. Il est principalement utilisé pour illustrer les tendances ou patterns dans le temps ou pour analyser la relation entre deux variables. Votre équipe peut recourir aux diagrammes linéaires pour visualiser l’évolution des ventes sur une période déterminée, les taux d’acquisition client dans le temps, ou la relation entre les dépenses marketing et la progression du chiffre d’affaires.
Comparaisons
Une comparaison, contrairement à une relation, consiste à examiner les similarités et les différences entre différents groupes, catégories ou conditions au sein d’un jeu de données. Elle vise à évaluer en quoi une variable diffère selon divers sous-groupes ou conditions.
Diagramme en barres : Un diagramme en barres est une représentation graphique de données utilisant des barres rectangulaires. La longueur de chaque barre correspond à la valeur qu’elle représente, ce qui facilite la comparaison entre différentes catégories ou variables. Utilisez des diagrammes en barres pour visualiser et analyser des données telles que le chiffre d'affaires par produit, les taux de satisfaction client par région ou les performances des campagnes marketing par canal.
Graphique en barres : Un graphique en barres est un graphique qui représente les données à l'aide de barres rectangulaires de différentes longueurs. Il est utilisé pour comparer et afficher des données ou valeurs catégorielles entre différents groupes ou catégories. Utilisez les graphiques en barres — ou des variantes comme le graphique « bullet » — pour visualiser et comparer la performance commerciale par produit, segments de clients ou régions géographiques.
Ce type de graphique permet aux professionnels d’identifier facilement les meilleurs performeurs, de suivre les progrès vers les objectifs et d’allouer efficacement les ressources en fonction des enseignements tirés du graphique en barres.
Graphique en entonnoir : Un graphique en entonnoir est un graphique spécialisé qui illustre la diminution progressive des données à mesure qu'elles passent par différentes étapes ou catégories. Le graphique est en forme d’entonnoir, la largeur de chaque section représentant la quantité ou la proportion de données à cette étape. Les graphiques en entonnoir sont fréquemment utilisés dans les domaines de la vente et du marketing pour suivre les taux de conversion des prospects à travers les différentes étapes du processus commercial.
Votre équipe RevOps peut utiliser les graphiques en entonnoir pour identifier les goulets d’étranglement dans le pipeline commercial, optimiser les taux de conversion et concentrer leurs efforts sur les étapes ou domaines les plus efficaces pour stimuler la croissance du chiffre d'affaires.
Roue radiale : Un graphique en roue radiale, également appelé diagramme en toile d’araignée ou graphique polaire, affiche des données multivariées sur un graphique circulaire avec plusieurs axes partant d’un point central. Chaque axe représente une variable différente, et les points de données sont reliés pour créer une forme polygonale. Vous pouvez utiliser des roues radiales pour évaluer et comparer la performance ou les caractéristiques de différentes entités ou catégories. Par exemple, il est possible d’évaluer les points forts et faibles de différents représentants commerciaux selon plusieurs indicateurs ou d’analyser la performance de différentes équipes opérationnelles. En examinant la forme et la taille des polygones, les utilisateurs peuvent identifier des axes d’amélioration ou des synergies potentielles.
Distributions
Boxplot : Un boxplot, également appelé boîte à moustaches, fournit un résumé de la distribution d’un jeu de données et affiche des mesures statistiques essentielles telles que la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes. Les équipes peuvent s’appuyer sur les boxplots pour analyser divers indicateurs de performance, par exemple le chiffre d’affaires, la valeur de vie client ou le coût d’acquisition client.
En examinant les boîtes et les moustaches, vos professionnels RevOps peuvent identifier l’étendue et la répartition des données, repérer les valeurs atypiques ou anomalies et obtenir des informations sur la performance globale et la variabilité des indicateurs.
Histogrammes : Un histogramme est une représentation graphique de la distribution d’un jeu de données. Il affiche les fréquences ou les effectifs des valeurs de données se situant entre des intervalles ou classes spécifiés. Autrement dit, un histogramme fournit un aperçu visuel de la distribution de fréquence sous-jacente de données numériques.
Graphique en cascade : Un graphique en cascade est une représentation visuelle des variations cumulatives d'une valeur au fil du temps ou à travers différentes catégories. Il met en évidence la progression des contributions positives et négatives qui aboutissent à une valeur finale.
Vous pouvez utiliser un graphique en cascade pour suivre les variations du chiffre d'affaires au cours des différentes étapes d'un cycle de vente, en soulignant l'influence de facteurs tels que les nouveaux contrats, les ventes additionnelles, la perte de clients ou les remises. Ce type de graphique permet aux professionnels de comprendre l'évolution globale des recettes et d'identifier les principaux moteurs de croissance ou de diminution du chiffre d'affaires.
Compositions
Ces compositions permettent de présenter les données de manière claire, concise et pertinente, afin que les lecteurs puissent comprendre les motifs, tendances et relations au sein des données. Elles présentent les données principalement en relation avec l'ensemble global, plutôt qu'avec des facteurs externes.
Graphique en secteurs (camembert) : Un graphique circulaire divisé en secteurs, chaque secteur représentant une proportion ou un pourcentage du tout. Les graphiques en secteurs servent à visualiser la répartition ou la composition d'un ensemble de données.
Les équipes peuvent utiliser les graphiques en camembert pour visualiser la répartition du chiffre d'affaires par catégorie de produits, la part de marché des concurrents ou l'allocation des ressources dans différentes fonctions opérationnelles. Ces graphiques offrent une façon claire et intuitive de saisir proportions et pourcentages, mettant en évidence des zones de focus ou de déséquilibre.
Graphique en anneau : Similaire au graphique en secteurs, le graphique en anneau est un graphique circulaire comportant un trou central. Il représente les données à l'aide de segments colorés correspondant à différentes catégories ou variables.
Les graphiques en anneau permettent d'illustrer les mêmes types d'informations que les camemberts, avec la possibilité supplémentaire de visualiser plusieurs ensembles de données ou de comparer deux périodes ou scénarios côte à côte. On peut utiliser des graphiques en anneau pour visualiser et comparer la répartition des ventes entre deux régions, la segmentation des clients par secteur, ou la contribution du chiffre d'affaires selon différentes gammes de produits.
Graphique à barres en pourcentage : Un graphique à barres en pourcentage ressemble à un graphique à barres traditionnel, mais les données sont exprimées en pourcentage du total. Il sert à visualiser les proportions ou les contributions relatives de différentes catégories.
Vous pouvez utiliser les graphiques à barres en pourcentage pour analyser la part de marché des concurrents, la composition des segments de clientèle ou la répartition du chiffre d'affaires entre plusieurs gammes de produits. Ex. : examiner la longueur des barres permet de rapidement appréhender l'importance relative de chaque catégorie et de prendre des décisions éclairées pour optimiser la gestion des revenus.
Gestion de projet
Voici un avis personnel. Il n’existe pas de mauvais diagramme de Gantt. Il y a seulement des personnes qui ne savent pas l’utiliser ou qui le paramètrent mal. Le Gantt est tout-puissant. Mais, tel un dieu grec, sa force est limitée par la complexité de la nature humaine.
Diagramme de Gantt : Un diagramme de Gantt consiste généralement en un graphique à barres horizontales, chaque barre représentant une tâche ou activité spécifique. Le graphique affiche les dates de début et de fin ainsi que la durée et l'état d'avancement de chaque tâche.
Les dépendances entre les tâches peuvent être montrées en reliant les barres à l'aide de flèches. Les jalons, qui sont des événements clés ou des livrables dans le projet, sont également indiqués sur le graphique. Une utilisation adéquate d’un diagramme de Gantt peut grandement aider à garder les projets dans les délais et sur la bonne voie.
Évitez l'accablement
Les éléments visuels sont censés faciliter la prise de décision et rendre plus compréhensibles de grands ensembles de données. Trouvez un logiciel qui répond à vos besoins et profitez de la rapidité du cerveau humain. N'oubliez pas que le cerveau humain peut traiter l'information visuelle 60 000 fois plus rapidement que le texte.
La visualisation des données joue un rôle crucial pour permettre aux équipes des opérations de revenus et aux analystes de données de prendre des décisions fondées sur les données et d'atteindre le succès organisationnel. Investir dans une formation professionnelle en visualisation de données peut aider les équipes à maîtriser ces compétences essentielles. En fin de compte, en adoptant la visualisation des données, les équipes RevOps peuvent exploiter pleinement la puissance des données spécifiques et prendre des décisions éclairées qui stimulent la croissance du chiffre d'affaires et l'efficacité opérationnelle.
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