Les données, les données, les données. C’est tout ce dont nous parlons dans le monde des RevOps. Pour certaines équipes, les données semblent plus importantes que la conclusion des ventes. Cependant, bien que l’importance des données que nous collectons en tant que professionnels des RevOps ne puisse être sous-estimée, elles sont souvent sous-utilisées.
Si vous avez déjà fixé une série de tableaux remplis de données brutes non optimisées et désorganisées, vous savez que quelques étapes simples peuvent être suivies pour vous assurer, ainsi que votre équipe, d’utiliser réellement les données collectées afin d’en tirer des informations clés et de prendre des décisions rentables.
La création de supports visuels efficaces, clairs et précis est essentielle pour comprendre votre audience et élaborer des stratégies concrètes visant à accroître les revenus et à réduire les coûts d’acquisition des ventes. Commençons toutefois par le début.
Qu’est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données consiste à représenter différents types de données sous forme d’images. Elle aide les utilisateurs à comprendre facilement des informations complexes. Différentes techniques de visualisation, ainsi que des diagrammes et des graphiques, sont utilisés pour illustrer les schémas, les tendances et les informations clés issues 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, plutôt que de se contenter d’examiner du texte ou des chiffres.
Quand la visualisation des données est-elle utile ?
Toute personne familière avec le marketing à l’ère d’Internet a déjà entendu l’expression « montrez, ne vous contentez pas de dire » plus d’une fois. L’utilisation de la visualisation des données constitue l’étape suivante, au sens littéral, de ce cliché.
Un professionnel des RevOps avisé peut transmettre une quantité considérable d’informations en seulement quelques images, plutôt qu’au moyen de longs résumés, de tableaux ou de présentations.
Voici cinq de mes cas d’utilisation préférés pour commencer à constituer votre base de supports visuels :
- Simplifier les données complexes : La visualisation des données simplifie les ensembles de données complexes en les présentant dans un format visuel plus facile à comprendre et à interpréter. Elle permet à vos équipes RevOps d’identifier des schémas, des tendances et des corrélations qui pourraient être difficiles à discerner à partir des seules données brutes.
- Faciliter la prise de décision fondée sur les données : La visualisation des données fournit une représentation claire et concise des indicateurs clés de performance (KPI), des métriques et des tendances. Elle permet à vos équipes RevOps de prendre des décisions éclairées à partir de l’analyse des données, d’identifier les domaines à améliorer et d’allouer efficacement les ressources afin de stimuler la croissance des revenus.
- Améliorer la communication et la collaboration : Les représentations visuelles des données contribuent à transmettre rapidement et efficacement des informations complexes, favorisant ainsi une meilleure collaboration et un meilleur alignement entre les différentes équipes et les différents services impliqués dans les opérations de revenus.
- Permettre un suivi et des prévisions proactifs : Les équipes RevOps peuvent suivre les progrès réalisés vers les objectifs, identifier les premiers signes d’alerte et prendre des mesures proactives pour résoudre les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur les revenus. De plus, la visualisation des données permet d’effectuer des prévisions et des analyses prédictives, ce qui aide les dirigeants à anticiper les tendances, à établir des projections précises et à planifier leurs stratégies en conséquence.
- Promouvoir une culture fondée sur les données : Intégrer la visualisation des données à une stratégie RevOps favorise une culture fondée sur les données au sein de l’organisation. Lorsque les équipes ont accès à des représentations visuelles et claires des données, elles sont encouragées à s’y intéresser et à les explorer plus activement.
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Types de visualisation des données
Il existe essentiellement une infinité de tableaux de bord, de diagrammes, de graphiques et de visualisations que vous pouvez utiliser pour présenter les données sous toute autre forme qu’un tableau. Évitez les tableaux ! Cependant, utiliser un support visuel sans raison ne fait que créer de la confusion et entraîner une mauvaise interprétation des données. En général, il existe plusieurs grandes catégories de présentation des données.
Commencez par identifier ce que vous essayez d’accomplir, puis utilisez le support visuel correspondant. La liste ci-dessous, ainsi que ce lien vers des exemples de supports visuels présentés dans ce document, constituent un excellent point de départ pour comprendre quel support convient à quelle situation dans votre stratégie de données.
Les deux premiers, les relations et les comparaisons, sont souvent utilisés de manière interchangeable. Il existe toutefois quelques différences subtiles.
Attention : cela peut représenter une entreprise considérable et sembler difficile à comprendre au premier abord. De nombreux outils permettent de créer rapidement des supports visuels, plutôt que de les construire à partir de zéro dans Excel (la méthode standard). Nous avons déjà publié un article qui vous aide à choisir les outils de visualisation des données les mieux adaptés à vos besoins lors de la création de différents types de graphiques et de visuels.
Relations
Une relation désigne le lien entre deux variables ou plus dans un ensemble de données. Elle étudie la manière dont les variations d’une variable sont liées aux variations 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 la forme d’une série de points sur un plan cartésien. Chaque point représente une observation de données unique, et sa position indique les valeurs des deux variables. Vos équipes RevOps peuvent utiliser les nuages de points pour analyser la corrélation entre différentes métriques, 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 prospects.
En examinant la tendance générale des points, les professionnels des RevOps peuvent identifier les tendances, les regroupements ou les valeurs aberrantes, et prendre des décisions fondées sur les données afin d’optimiser les opérations génératrices de revenus.
Graphique à bulles : Un graphique à bulles est un type de visualisation de données qui représente trois dimensions de données en utilisant la position et la taille des bulles ou des cercles sur un plan à deux dimensions. Il combine les éléments d’un nuage de points et une dimension supplémentaire, généralement représentée par la taille des bulles.
Graphique en aires : Un graphique en aires est une variante du graphique linéaire dans laquelle la zone située entre la ligne et l’axe des x est remplie de couleur. Il permet d’illustrer efficacement les totaux cumulés ou les proportions de plusieurs variables au fil du temps. Votre équipe RevOps peut utiliser les graphiques en aires pour visualiser la croissance de différentes sources de revenus, suivre la répartition des dépenses marketing entre différents canaux ou comparer la part de marché de différentes catégories de produits.
Graphique linéaire : Un graphique linéaire affiche les données sous la forme d’une série de points reliés par des lignes droites. Il est couramment utilisé pour montrer les tendances et les schémas au fil du temps ou pour suivre la relation entre deux variables. Vos équipes peuvent utiliser les graphiques linéaires pour visualiser les performances commerciales sur une période donnée, les taux d’acquisition de clients au fil du temps ou la relation entre les dépenses marketing et la croissance du chiffre d’affaires.
En examinant les pentes ascendantes ou descendantes des lignes, vous pouvez identifier des schémas, prévoir les tendances futures et prendre des décisions fondées sur les données afin d’optimiser les opérations génératrices de revenus.
Courbe : Une courbe affiche les données sous la forme d’une série de points reliés par des lignes. Elle est couramment utilisée pour montrer les tendances et les schémas au fil du temps ou pour suivre la relation entre deux variables. Votre équipe peut utiliser les courbes pour visualiser les performances commerciales sur une période donnée, les taux d’acquisition de clients au fil du temps ou la relation entre les dépenses marketing et la croissance du chiffre d’affaires.
Comparaisons
Une comparaison se distingue d’une relation en examinant les similitudes et les différences entre différents groupes, catégories ou conditions au sein d’un ensemble de données. Elle vise à évaluer la manière dont 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 les diagrammes en barres pour visualiser et analyser des données telles que le chiffre d’affaires des ventes par produit, les évaluations de la satisfaction client par région ou les performances des campagnes marketing par canal.
Graphique en barres : Un graphique en barres est un graphique qui représente des données à l’aide de barres rectangulaires de longueurs différentes. Il est utilisé pour comparer et afficher des données catégorielles ou des valeurs entre différents groupes ou catégories. Utilisez les graphiques en barres — ou leurs variantes comme le graphique à puces — pour visualiser et comparer les performances des ventes par produit, par segment de clientèle ou par région géographique.
Ce graphique permet aux professionnels d’identifier facilement les meilleurs éléments, de suivre les progrès accomplis vers les objectifs et d’allouer efficacement les ressources sur la base des informations tirées du graphique en barres.
Diagramme en entonnoir : Un diagramme en entonnoir est un graphique spécialisé qui illustre la réduction progressive des données lorsqu’elles passent par différentes étapes ou catégories. Le graphique a la forme d’un entonnoir, la largeur de chaque section représentant la quantité ou la proportion de données à cette étape. Les diagrammes en entonnoir sont couramment utilisés dans les ventes et le marketing pour suivre les taux de conversion des prospects à travers les différentes étapes du processus commercial.
Votre équipe RevOps peut utiliser les diagrammes en entonnoir pour identifier les goulots d’étranglement du pipeline commercial, optimiser les taux de conversion et concentrer ses efforts sur les étapes ou les domaines les plus efficaces afin de stimuler la croissance du chiffre d’affaires.
Roue radiale : Un graphique en roue radiale, également appelé graphique en araignée ou graphique polaire, affiche des données multivariées sur un graphique circulaire comportant 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 les graphiques en roue radiale pour évaluer et comparer les performances ou les caractéristiques de différentes entités ou catégories. Par exemple, vous pouvez évaluer les forces et les faiblesses de différents représentants commerciaux selon diverses métriques, ou évaluer les performances de différentes équipes opérationnelles. En examinant la forme et la taille des polygones, les utilisateurs peuvent identifier les domaines à améliorer ou les synergies potentielles.
Distributions
Diagramme en boîte : Un diagramme en boîte, également appelé boîte à moustaches, fournit un résumé de la distribution d’un ensemble de données et affiche des mesures statistiques clés telles que la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes. Les équipes peuvent utiliser les diagrammes en boîte pour analyser diverses métriques de performance telles que le chiffre d’affaires des ventes, la valeur vie client ou le coût d’acquisition client.
En examinant les boîtes et les moustaches, vos professionnels RevOps peuvent identifier l’étendue et la distribution des données, repérer les valeurs aberrantes ou les anomalies et obtenir des informations sur les performances globales et la variabilité des métriques.
Histogrammes : Un histogramme est une représentation graphique de la distribution d’un ensemble de données. Il affiche les fréquences ou les nombres de valeurs de données appartenant à des intervalles ou classes spécifiés. En d’autres termes, un histogramme fournit une synthèse visuelle de la distribution de fréquences sous-jacente de données numériques.
Graphique en cascade : Un graphique en cascade est une représentation visuelle des variations cumulées d’une valeur au fil du temps ou dans différentes catégories. Il montre la progression des contributions positives et négatives qui aboutissent à une valeur finale.
Vous pouvez utiliser un graphique en cascade pour suivre l’évolution du chiffre d’affaires tout au long des étapes d’un cycle de vente, en mettant en évidence l’impact de différents facteurs tels que les nouvelles affaires, les ventes additionnelles, l’attrition et les remises. Ce graphique permet aux professionnels de comprendre l’évolution globale du chiffre d’affaires et d’identifier les principaux facteurs de sa croissance ou de sa baisse.
Compositions
Ces compositions contribuent à présenter les données de manière claire, concise et pertinente, en permettant aux lecteurs de comprendre les modèles, les tendances et les relations au sein des données. Elles présentent principalement les données par rapport à l’ensemble des données plutôt que par rapport à des facteurs externes.
Graphique en secteurs : Un graphique en secteurs est un graphique circulaire divisé en secteurs, chaque secteur représentant une proportion ou un pourcentage de l’ensemble. Les graphiques en secteurs servent à illustrer la répartition ou la composition d’un ensemble de données.
Les équipes peuvent utiliser des graphiques en secteurs pour visualiser la répartition du chiffre d’affaires par catégorie de produits, la part de marché des concurrents ou l’allocation des ressources entre différents domaines opérationnels. Les graphiques en secteurs offrent un moyen clair et intuitif de comprendre les proportions et les pourcentages, en mettant en évidence les domaines prioritaires ou les déséquilibres.
Graphique en anneau : Comme un graphique en secteurs, un graphique en anneau est un graphique circulaire avec un trou au centre. Il représente les données à l’aide de segments colorés correspondant à différentes catégories ou variables.
Les graphiques en anneau sont utiles pour illustrer les mêmes types d’informations que les graphiques en secteurs, tout en permettant d’afficher plusieurs ensembles de données ou de comparer deux périodes ou scénarios différents côte à côte. Vous pouvez utiliser des graphiques en anneau pour visualiser et comparer la répartition des ventes entre deux régions, la segmentation des clients par secteur d’activité ou la contribution au chiffre d’affaires de différentes lignes de produits.
Barres en pourcentage : Un graphique à barres en pourcentage ressemble à un graphique à barres classique, mais représente les données sous forme de pourcentage de l’ensemble. Il est utilisé pour visualiser les proportions ou les contributions relatives de différentes catégories.
Vous pouvez utiliser des 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 différentes lignes de produits. Par exemple, examinez la longueur des barres pour comprendre rapidement l’importance relative des différentes catégories et prendre des décisions éclairées afin d’optimiser les opérations génératrices de revenus.
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Gestion de projet
Voici une opinion personnelle. Il n’existe pas de mauvais diagramme de Gantt. Il n’y a que des personnes qui ne savent pas l’utiliser et le configurent mal. Le diagramme de Gantt est tout-puissant. Mais, tel un dieu grec, son pouvoir est limité par les complexités de la nature humaine.
Diagramme de Gantt : Un diagramme de Gantt se compose généralement d’un diagramme à barres horizontales, chaque barre représentant une tâche ou une activité spécifique. Le diagramme affiche les dates de début et de fin de chaque tâche, ainsi que la durée et la progression de chacune d’elles.
Les dépendances entre les tâches peuvent être représentées en reliant les barres par des flèches. Les jalons, qui correspondent aux événements clés ou aux livrables du projet, sont également indiqués sur le diagramme. L’utilisation appropriée d’un diagramme de Gantt peut grandement contribuer à maintenir les projets dans les délais et conformément aux objectifs.
Évitez la surcharge
Les représentations visuelles sont censées faciliter la prise de décision et rendre les grands ensembles de données plus faciles à comprendre. Trouvez un logiciel adapté à vos besoins et tirez parti de la rapidité du cerveau humain. N’oubliez pas que le cerveau humain peut traiter les informations visuelles 60 000 fois plus rapidement que le texte.
La visualisation des données joue un rôle crucial en permettant aux équipes chargées des opérations de revenus et aux analystes de données de prendre des décisions éclairées par les données et de contribuer à la réussite de l’organisation. Investir dans une formation professionnelle à la visualisation des données peut aider les équipes à maîtriser ces compétences essentielles. En définitive, en adoptant la visualisation des données, les équipes RevOps peuvent exploiter la puissance de données spécifiques et prendre des décisions éclairées qui favorisent la croissance des revenus et l’efficacité opérationnelle.
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