Une analyse de données qui transforme les chiffres en décisions
Gjethe aide les entreprises à utiliser leurs données : collecter et nettoyer les données issues de tableurs, de bases de données et d'outils, les réunir en une seule source fiable, les analyser avec SQL et Python et présenter les conclusions dans des rapports et des tableaux de bord clairs dans Looker Studio, Power BI ou Metabase. Chaque analyse part d'une question d'entreprise et se termine par une réponse en langage clair.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Covers
- Nettoyage, intégration, analyse, tableaux de bord
- Tools
- SQL, Python, BigQuery, outils de BI
- Livrable
- Réponses, rapports, tableaux de bord
- Approche
- La question d'abord
Definition
Qu'est-ce que l'analyse de données?
L'analyse de données est le processus qui consiste à collecter, nettoyer, combiner et analyser des données pour répondre à des questions, trouver des schémas et soutenir des décisions.
La plupart des entreprises ont plus de données qu'elles n'en utilisent. Les ventes vivent dans un système, le marketing dans un autre, les opérations dans des tableurs ; les chiffres ne concordent pas et personne ne s'y fie. Une analyse sur cette base produit des disputes plutôt que des réponses. Nous commençons par mettre les données sous une forme fiable et documentée, puis répondons aux questions qui comptent : quels clients ont le plus de valeur, où les coûts fuient, ce qui provoque l'attrition, quels produits tenir en stock.
À qui s'adresse-t-elle ?
E-commerce
Valeur client, performance des produits, rachat et retours.
SaaS
Indicateurs d'activation, de rétention, d'attrition et de chiffre d'affaires.
Entreprises à forte composante opérationnelle
Analyse de la logistique, des stocks et des coûts.
Équipes qui vivent dans des tableurs
Rapports manuels remplacés par des rapports fiables et automatisés.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Définition de la question d'entreprise
- Inventaire des sources de données
- Extraction des données depuis les outils et les bases de données
- Nettoyage et validation des données
- Jonction des sources dans un seul modèle
- Définitions des indicateurs
- Analyse exploratoire
- Segmentation des clients et analyse de cohortes
- Prévisions lorsque les données le permettent
- Tableaux de bord dans Looker Studio, Power BI ou Metabase
- Actualisations automatiques des données
- Conclusions et recommandations écrites
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Jeu de données nettoyé et documenté
- Rapport d'analyse avec conclusions
- Dashboards
- Définitions des indicateurs
- Requêtes et notebooks
Commencer par la question
« Analyser nos données » n'est pas une question. « Quel canal d'acquisition amène les clients qui restent le plus longtemps ? » en est une. Des questions claires décident quelles données comptent, quelles méthodes conviennent et à quoi ressemble une réponse utile.
Nous commençons chaque projet par écrire les décisions que vous devez prendre et les questions qui les sous-tendent, puis vérifions si vos données peuvent y répondre. Parfois, la réponse honnête est que ce n'est pas encore possible, et la première étape consiste à recueillir les bonnes données.
Des données propres avant toute analyse astucieuse
Des clients en double, des noms de produits incohérents, des dates manquantes et des définitions différentes d'« actif » faussent tous les résultats qui en découlent. Nettoyer et valider les données représente souvent l'essentiel du travail, et c'est ce qui rend l'analyse digne de confiance.
Nous documentons chaque étape de nettoyage et chaque définition d'indicateur, pour que les résultats puissent être reproduits et que chacun voie comment un chiffre a été calculé.
Analyses courantes
| Analyse | Answers |
|---|---|
| Analyse de cohortes | Les clients acquis à différentes périodes se comportent-ils différemment dans le temps ? |
| Valeur vie client | Combien vaut un client, par segment ou par canal ? |
| Segmentation | Quels groupes de clients se comportent de façon similaire ? |
| Analyse d'entonnoir | Où les gens décrochent-ils ? |
| Analyse de l'attrition | Qui part, et que s'est-il passé avant leur départ ? |
| Analyse des prix | Comment les changements de prix affectent-ils le volume et le chiffre d'affaires ? |
Protection des données dans l'analyse
- Seulement les données personnelles nécessaires à la question
- Données pseudonymisées ou agrégées lorsque c'est possible
- Accès limité aux personnes qui en ont besoin
- Traitement documenté dans le cadre d'un accord de traitement des données
- Données supprimées ou restituées à la fin du projet
Expliquer clairement les conclusions
Une analyse n'est utile que si les personnes qui décident la comprennent. Nous présentons les conclusions sous forme de courtes réponses aux questions d'origine, soutenues par quelques graphiques clairs, avec les réserves énoncées simplement : tailles d'échantillon, lacunes dans les données et ce que l'analyse ne peut pas vous dire.
Les détails techniques (requêtes, méthodes, hypothèses) sont documentés séparément pour quiconque veut vérifier le travail.
De l'analyse ponctuelle au reporting continu
De nombreux projets commencent par une question ponctuelle et révèlent des indicateurs qui valent la peine d'être suivis en continu. Lorsque cela se produit, nous transformons l'analyse en un modèle de données maintenu et un tableau de bord qui s'actualise automatiquement.
Nous gardons le reporting continu réduit et ciblé : quelques indicateurs avec des responsables et des définitions clairs, plutôt que des dizaines de graphiques que personne ne consulte.
Travailler avec des tableurs
Les tableurs sont l'endroit où vivent réellement les données de la plupart des entreprises, et ils ne vont pas disparaître. Nous pouvons les fiabiliser (structures cohérentes, validation, tables de correspondance et formules protégées) ou les relier à une base de données et à un outil de BI comme étape suivante.
Abandonner les tableurs n'a de sens que si cela résout un vrai problème, comme les erreurs, les limites de taille ou la fusion manuelle.
Contrôles de qualité des données que nous réalisons
Avant toute analyse, nous recherchons les doublons, les valeurs manquantes, les valeurs impossibles comme des quantités négatives ou des dates futures, les catégories incohérentes et les totaux qui ne concordent pas avec les systèmes sources.
Les problèmes sont consignés et soit corrigés par des règles documentées, soit soumis à vous lorsqu'une décision d'entreprise est nécessaire, par exemple pour savoir lequel de deux enregistrements contradictoires est correct.
Comment fonctionne l'analyse de données, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Questions
Décisions et questions définies avec vous.
- 2
Audit des données
Sources, qualité et lacunes examinées.
- 3
Préparer
Données extraites, nettoyées, jointes et documentées.
- 4
Analyse
Méthodes choisies pour s'adapter à la question et aux données.
- 5
Présenter
Conclusions expliquées en langage clair, avec des tableaux de bord lorsque c'est utile.
- 6
Transmettre
Requêtes, définitions et mise en place de l'actualisation documentées.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Nombre de sources | Plus de systèmes à relier signifient plus d'intégration. |
| Qualité des données | Des données désordonnées prennent plus de temps à nettoyer. |
| Complexité des questions | Les prévisions et la modélisation prennent plus de temps que les rapports descriptifs. |
| Dashboards | Les tableaux de bord interactifs ajoutent du travail de design et de construction. |
| Automatisation | Les actualisations automatiques demandent des pipelines et de la maintenance. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Données | SQL, BigQuery, PostgreSQL, Google Sheets, Excel |
| Analyse | Python, pandas, Jupyter |
| BI | Looker Studio, Power BI, Metabase |
| Pipelines | extractions planifiées, API, dbt pour les projets plus importants |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Une analyse sans question
Explorer des données sans but produit des graphiques, pas des décisions.
Définitions incohérentes
Si les équipes définissent « client » différemment, les chiffres ne concorderont jamais.
Confondre corrélation et causalité
Les schémas demandent une interprétation soigneuse avant d'agir.
Des tableaux de bord sans responsable
Construisez des rapports pour des personnes et des décisions précises.
Questions fréquentes
Avec quelles sources de données pouvez-vous travailler ?
Bases de données, tableurs, CRM, plateformes d'e-commerce, outils d'analyse et la plupart des systèmes disposant d'un export ou d'une API.
Quel outil de BI devons-nous utiliser ?
Looker Studio est gratuit et fonctionne bien avec les données Google ; Power BI convient aux environnements Microsoft ; Metabase est une bonne option open source. Nous recommandons selon votre pile technologique.
Pouvez-vous automatiser nos rapports hebdomadaires ?
Oui. Nous connectons les sources et construisons des tableaux de bord qui s'actualisent automatiquement, en remplacement du travail manuel sur tableur.
Construisez-vous des entrepôts de données ?
Pour des besoins de données croissants, nous pouvons mettre en place BigQuery ou PostgreSQL comme stockage central avec des modèles documentés.
Comment nos données sont-elles protégées ?
Nous n'utilisons que les données nécessaires, limitons l'accès, signons un accord de traitement des données et supprimons ou restituons les données à la fin du projet.
Pouvez-vous construire des prévisions ?
Lorsque les données historiques le permettent, oui, avec des explications claires de l'incertitude.
Est-ce différent de l'analytique marketing ?
L'analytique marketing se concentre sur le suivi et le reporting des campagnes. L'analyse de données couvre des questions d'entreprise plus larges dans les ventes, les opérations et la finance.
Utilisez-vous l'IA dans l'analyse ?
Nous pouvons utiliser des outils d'IA pour aider au code et à l'exploration, et chaque résultat est vérifié par une personne.
Recevons-nous le code ?
Oui. Les requêtes, les notebooks et le code des pipelines sont documentés et remis.
Pouvez-vous former notre équipe ?
Oui. Nous pouvons montrer à votre équipe comment utiliser les tableaux de bord et maintenir les requêtes.
Pouvez-vous analyser les résultats d'une enquête ?
Oui. Nous nettoyons les données d'enquête, analysons les réponses par segment et résumons les conclusions, y compris les réponses en texte libre.
Comment commencer ?
Envoyez-nous les questions auxquelles vous voulez des réponses et une description de vos sources de données. Nous examinerons un échantillon et proposerons une approche.
Pouvez-vous travailler avec des données de Shopify ou de notre CRM ?
Oui. Nous extrayons les données via des exports ou des API depuis Shopify, HubSpot, Pipedrive et des outils similaires et les combinons avec vos autres sources.
Services associés
Analytique et reporting
GA4, Tag Manager et tableaux de bord fiables.
Développement de tableaux de bord
Tableaux de bord en temps réel pour les opérations, les ventes et la finance.
Automatisation Python
Des scripts qui remplacent les rapports manuels et la synchronisation de données.
Business plans et études
Business plans, études de marché et modélisation.
Développement CRM et ERP
Systèmes sur mesure, ou HubSpot, Salesforce et Odoo correctement configurés.
Ingénierie des données
Pipelines et entrepôts de données qui garantissent la fiabilité de vos données.
Machine learning
Modèles de prédiction, de classification et de recommandation.
Analyse de données par secteur
Obtenez des réponses à partir de vos données.
Dites-nous ce dont vous avez besoin. Vous recevez une évaluation honnête, un plan clair et un devis écrit. La première consultation est toujours gratuite.
- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet