Data Visualisation : 5 erreurs FATALES qui nuisent à la qualité de vos présentations

La data visualisation, Data Viz ou visualisation de données, désigne le processus de représentation graphique des informations et des données à l’aide d’éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes et les cartes. Le principal objectif de la data visualisation est de faciliter la compréhension, l’analyse et la communication des informations complexes de manière rapide et intuitive, à fortiori dans un contexte marqué par l’explosion du volume de données et le shift en cours vers un processus décisionnel 100 % décisionnel (voir notre Insight dédié au sujet).

Dans le contexte du B2B, la data visualisation joue un rôle crucial en aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées, à identifier des tendances et des modèles, à améliorer la collaboration entre les équipes et à communiquer efficacement avec les partenaires et les clients.

Les enjeux sont tout simplement énormes :

1. Volume de données : les entreprises B2B génèrent et gèrent souvent de grandes quantités de données provenant de sources variées comme les ventes, les données clients, les données de production ou les données de marché. La data visualisation permet de synthétiser et de présenter ces données de manière claire et accessible pour fluidifier le processus décisionnel ;
2. Complexité des relations : les relations B2B peuvent être complexes, impliquant de nombreux acteurs comme les fournisseurs, les distributeurs, les partenaires et les clients. La data visualisation aide à cartographier et à analyser ces relations pour mieux comprendre les interactions et optimiser les processus ;
3. Prise de décision stratégique : les décisions en B2B peuvent avoir des implications à long terme et des conséquences financières importantes. La data visualisation facilite la compréhension des tendances et des opportunités, permettant aux décideurs de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données, éliminant les biais et limitant le recours à l’intuition.

Les chiffres qui plaident pour l’importance capitale de la Data Viz

Les entreprises qui utilisent la visualisation de données sont 5 fois plus susceptibles de prendre des décisions plus rapidement, et trois fois plus susceptibles de les exécuter de manière efficace. C’est en tout cas ce que nous apprend cette infographie compilée par Visme. Mieux : l’analyse de données retourne 9,01 $ pour chaque dollar dépensé.

Voici d’autres chiffres qui plaident pour l’importance de la Data Viz :

• Notre cerveau peut retenir 65 % des informations présentées visuellement pendant trois jours, contre 10 % pour les informations présentées verbalement ;
• 65 % de la population apprend mieux en visualisant plutôt qu’en lisant ou en écoutant ;
• Le cerveau humain digère l’information visuelle jusqu’à 60 000 fois plus vite que l’information textuelle ;
• 21 % des groupes de décision qui utilisent de la Data Viz estiment avoir amélioré leur capacité à trouver un consensus ;
• Les meetings qui intègrent des éléments de Data Viz sont 24 % moins longs que les autres ;
• Les professionnels sont 30 fois plus enclins à lire une belle infographie qu’un papier qui ne contient que du texte.

5 erreurs FATALES qui nuisent à la Data Viz des marketeurs B2B

La data visualisation est une compétence décisive pour mettre en valeur les performances de vos campagnes et débloquer des budgets auprès de votre direction. Voici donc 5 erreurs FATALES à éviter absolument pour tirer votre épingle du jeu.

#1 Négliger le contexte des données

Présenter des données sans tenir compte du contexte peut donner lieu à des interprétations erronées. Par exemple, montrer une forte croissance des ventes pour un produit sans mentionner les efforts marketing ou les promotions en cours peut amener votre interlocuteur à croire que cette croissance est organique alors qu’elle est en réalité due à des actions spécifiques.

#2 Ignorer les échelles et les unités

Utiliser des échelles inappropriées ou ne pas normaliser les unités de mesure peut entraîner une mauvaise interprétation des données. Par exemple, si vous comparez les ventes de deux produits avec des prix très différents, utiliser une échelle linéaire pour représenter les revenus peut masquer l’écart réel entre les volumes de ventes. Dans ce cas, il serait préférable d’utiliser une échelle logarithmique ou de normaliser les données en fonction des volumes de ventes.

Comparons les deux graphiques suivants, qui documentent les sessions d’un site web pendant deux mois. Les deux graphes représentent exactement les mêmes données, mais l’effet visuel est différent à cause de l’utilisation astucieuse des échelles. A gauche, nous avons l’impression de fluctuations majeures à cause de l’échelle resserrée. A droite, les fluctuations semblent plus mesurées.

Chaque choix en matière d’unité et d’échelle aura sa part de subjectivité. A vous de faire en sorte de rester dans l’éthique et la fiabilité.

#3 Abuser des effets visuels et des couleurs

L’utilisation excessive d’effets visuels inutiles comme les ombres, les dégradés et les animations peut nuire à la lisibilité de la visualisation. De même, l’utilisation de trop nombreuses couleurs ou de couleurs similaires peut rendre difficile la distinction entre les différentes catégories de données.

Par exemple, si vous présentez un diagramme à barres empilées pour illustrer la répartition des ventes par région et par produit, il est important de choisir des couleurs clairement distinctes pour chaque produit et d’éviter les effets visuels inutiles. Notez également que les animations nuisent à la compatibilité et à la portabilité de vos fichiers d’un ordinateur à l’autre.

#4 Négliger la hiérarchie de l’information

Une visualisation de données doit guider le lecteur à travers les informations les plus importantes en premier, puis vers les détails. Si la hiérarchie n’est pas claire, les lecteurs peuvent se perdre dans les données et manquer les points clés.

Par exemple, dans un tableau de bord présentant les performances d’une campagne marketing, il est important de mettre en évidence les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le retour sur investissement (ROI) et le coût par acquisition (CPA), avant de présenter des informations plus détaillées sur les différents canaux de marketing.

#5 Omettre l’analyse multivariée

Se concentrer uniquement sur des relations bivariées (deux variables à la fois) peut limiter la compréhension des données et masquer les interactions complexes entre les variables. Par exemple, si vous analysez l’impact des dépenses publicitaires sur les ventes, il est important d’inclure également d’autres variables pertinentes comme les promotions, la saisonnalité et les tendances du marché.

Des techniques de visualisation multivariées comme les graphiques à bulles et les matrices de corrélations peuvent faciliter l’exploration de ces relations complexes. HubSpot propose un tutoriel pas-à-pas pour maîtriser l’analyse multivariée dans un contexte marketing.