La data visualisation : l’art de faire parler les données pour rester compétitif

  • mise à jour : 02 septembre 2024
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La data est clé dans la stratégie des entreprises. Elle permet d’avoir du recul sur ses résultats passés afin de prendre des décisions éclairées pour l’avenir. Mais pour qu’une organisation soit “data-informed”, il faut que la donnée soit compréhensible ! C’est tout l’intérêt de la data visualisation qui rend intelligibles les données collectées à l’aide d’outils visuels. Dans cet article, notre Product Designer Nalla Faye explique tous les avantages de la “dataviz” et livre ses conseils pour la mettre en place. 

C’est une narration visuelle qui permet une compréhension plus rapide des données” : voilà comment Karen Bastien, data journaliste et cofondatrice de l’agence spécialisée Wedodata, définit la data visualisation ou la “dataviz”, cette pratique qui consiste à agencer la data de manière graphique. Elle offre plusieurs avantages aux entreprises : de l’accélération du pilotage opérationnel et stratégique, à l’amélioration de la communication et de la collaboration entre équipes.

🚀 La data visualisation pour mesurer l’impact et accélérer les décisions opérationnelles comme stratégiques

Dans l’univers du Product Management en particulier, “sans la data et sa visualisation dans le temps, on est à l’aveugle” assure Jennifer Palhares, Product Manager, chez Thiga. En effet, lorsque l’on donne vie à un produit ou un service, il est nécessaire de se donner les moyens de mesurer et visualiser son impact, pour comprendre si l’on va dans la bonne direction et rester proactif. Pour savoir si son produit rencontre son audience, on utilise des métriques comme les KPIs (Key Performance Indicators) reflétant notamment l’usage, la satisfaction ou encore l’engagement utilisateur. Et pour suivre l’efficacité et la performance économique du produit, il est  indispensable de mesurer la santé (la bonne vitalité du produit) et le résultat, en comparaison à d’autres produits sur le marché. Le suivi de ces métriques viennent nourrir tant les décisions opérationnelles au quotidien, que les décisions stratégiques sur le long terme. Au cours de sa carrière Jennifer a contribué à mettre en place des dashboards de visualisation de la donnée “qui sont désormais regardés en COMEX et CODIR et qui servent de point de départ pour démarrer des discussions et lancer des actions”, confie Jennifer. Aujourd’hui en mission chez Tiime, le spécialiste de la facturation comptable, elle œuvre avec ses équipes à l’amélioration continue des activités et de la performance des algorithmes qui catégorisent les transactions bancaires. “Nous avions connaissance de ces métriques au sein de l’équipe, mais nous avions besoin de trouver un moyen de mieux les communiquer aux parties prenantes”, explique-t-elle. La mise en place du suivi d’indicateurs de santé - qui témoignent de la qualité et de la vitalité du service - lui permet aujourd’hui de pouvoir mesurer l’impact des algorithmes avec un degré de confiance supérieur, mais aussi de détecter des anomalies, telles que l’interruption de service et ainsi lancer l’alerte si un seuil critique est atteint. Le suivi de ces indicateurs permet également de mesurer si l’on a atteint la promesse du produit et de renforcer sa valeur, grâce à des preuves tangibles et visuelles.

Grâce à la dataviz, mais aussi au monitoring en temps réel de la donnée qu’elle permet, on peut donc agir rapidement sur l'expérience client et maximiser la satisfaction de ce dernier. C’est très vrai pour les produits digitaux, mais également pour les produits physiques. “Si un produit est en rupture sur notre e-commerce, il faut tout de suite comprendre pourquoi ! Est-ce un problème de stock, d’approvisionnement ou de distribution ? La page du produit a-t-elle été dé-publiée en ligne ? “, explique Lambert Bouley, ex-Chief Product Officer (CPO) de Carrefour Links, en charge du pilotage des roadmaps produit de dashboards analytics à destination des collaborateurs internes et fournisseurs. Pour lui, “la data visualisation en temps réel sert les décisions opérationnelles », à l’image de la visualisation de l’indicateur du taux de rupture, une courbe qui mesure dans le temps l’efficacité de la gestion logistique et de la chaîne d’approvisionnement des produits.

Des pratiques que l’on retrouve également chez Decathlon. Victor Pineau, Product Designer chez Thiga et en mission chez le géant du sport, indique que la supply chain intègre la visualisation de données pour piloter l’ activité de ses produits. L’ un des dashboards comprend un tableau avec un graphe de suivi pour chaque commande : “Cela aide nos utilisateurs à visualiser très rapidement le statut des produits d’une commande : stock faible/rupture de stock, confirmée, envoyée, en transit, livrée. L’idée est de comprendre quelles commandes suivre en priorité, en particulier celles contenant des articles dont les stocks sont faibles et où intervenir.” Ces différents statuts sont associés à une palette de couleurs qui traduit visuellement un état et permet de comprendre l’information plus rapidement. 


Le statut des commandes BtoB dans la supply chain de Decathlon :  Stock faible/rupture de stock (orange), confirmée (bleu), envoyée (violet), en transit (vert foncé), livrée (vert clair) 

🗣️ La dataviz pour mieux communiquer et collaborer 

En créant un langage commun et un vocabulaire graphique quasi universel, la data visualisation améliore également la communication et la collaboration. “Cela nous permet de mieux suivre le flux de performance et de mieux collaborer avec les équipes lorsqu’il y a un problème”, confie Jennifer Palhares. La mise à disposition de la visualisation des tendances de métriques de santé a permis aux collaborateurs externes de l’équipe de comprendre davantage les enjeux et de se les approprier. La data visualisation met en lumière des points sous adressés ou mal adressés, qui sont autant d’opportunités de croissance pour alimenter la roadmap Produit. Elle permet également d’aligner plusieurs équipes Produit derrière des objectifs partagés, tels que les OKR (Objectives and Key Results) et de connecter les individus à la stratégie globale de l’entreprise. 

Autre exemple : Wedodata a mis en place, pour la cellule de veille stratégique d’Ubisoft, un dashboard interne centré sur des prédictions sur 5 ans, qui anticipe les grandes tendances dans l’univers du gaming. L’experte en data visualisation Karen Bastien souligne que “ce radar interactif des tendances, qui a permis d’en synthétiser 70 issues de données socio-économiques et sectorielles avec une approche gamifiée, a participé à influencer la culture de l’entreprise”. 

Cette data visualisation a suscité plus d’engagement de la part des collaborateurs que l’ancienne présentation Powerpoint qui servait de support pour ces informations. Pour la première fois il s’agit de cartographier de manière dynamique les tendances à suivre dans un secteur donné : exploration de chaque tendance et de ses connexions avec d’autres, vue par domaine ou encore zoom dans la carte. Quand elle est bien faite, la data visualisation permet à tout le monde d’être “au même niveau devant la donnée et au même niveau d’information”. Ainsi, elle incite à l’action collective. 

Si l’utilisateur n’a pas confiance en la donnée, il ne reviendra pas sur le dashboard.

De cette manière, la data visualisation lève les freins sur les étapes de recherche et de traitement de la data, en mettant rapidement à disposition de la donnée structurée, fiable et organisée pour tous, et en permettant de prendre des décisions informées. “L’idée est de pouvoir se concentrer sur la génération d’insights et de faire valoir son expertise métier, plutôt que de perdre du temps sur la récolte et l'assimilation de la donnée”, confie Lambert Bouley.

🔢 La qualité de la data avant tout

La data visualisation repose en premier lieu sur une data de qualité et une approche pragmatique. Rassurez-vous, les utilisateurs vous pardonneront si l'exécution visuelle n’est pas la plus sophistiquée qui soit, tant que la donnée est fiable et que la bonne infographie valorise la bonne information. Pour Lambert Bouley, “si l’utilisateur n’a pas confiance en la donnée, il ne reviendra pas sur le dashboard”.  Un constat que partage Jennifer Palhares : “Il faut non seulement que la data visualisation soit bien faite, mais il faut surtout qu’elle soit adaptée aux personnes qui la consultent, en s’assurant que les définitions soient claires et compréhensibles, pour ne pas laisser de doute à l’interprétation”.

Inscrire la data analytics et la data visualisation au cœur de la stratégie d’une entreprise, c’est bien. Savoir comment la mettre en place, c’est mieux ! “Quand j’étais chez Carrefour Links, nous avions fait le choix d’investir et de construire nos dashboards nous-mêmes en raison d’un volume de données astronomique qui testait les limites mêmes de solutions du marché, y compris les solutions de Google sur étagère”, explique Lambert Bouley. Gérer cette tâche en interne, grâce à des équipes pluridisciplinaires composées de Data Analysts & Engineers, Product Managers, Product Designers et Développeurs permet de “maîtriser les coûts sur le long terme, avec plus de flexibilité que des solutions externes dont la licence coûte chère”. Pour Victor Pineau, l'utilisation de librairies de design ou de développement clés en main permet de gagner un temps non négligeable, que vos dashboards soient construits “from scratch” ou sur des outils externes - comme pour Decathlon qui utilise principalement les solutions Tableau et SAP. La réutilisabilité des assets design et techniques permet surtout de garantir une certaine cohérence et homogénéité d'expérience, ce qui évitera à vos utilisateurs de devoir tout réapprendre d’un dashboard à un autre.

En d’autres termes, la créativité s’arrête là où l’accessibilité commence. Pour Karen Bastien, l’innovation en matière de data visualisation consiste à “marcher sur une ligne de crête pour inventer de nouvelles formes qui vont attirer l’attention des utilisateurs, sans pour autant créer trop quelque chose de trop atypique”. Il faut aussi éviter de tomber dans l’écueil de vouloir montrer trop de données quand on a le luxe d’en avoir beaucoup. In fine, il est important d’avoir une démarche centrée autour des besoins utilisateurs, afin de “dépasser ses propres biais, de se confronter très rapidement à leurs retours, notamment pour abandonner les fausses bonnes idées en cours de route”. 
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