Sur le web, la bataille se gagne grâce à l’audience. Pour une start-up comme une entreprise, déterminer les personnes intéressées par son site ou son appli est primordial. Dans un monde toujours plus connecté, cette quête passera par le Big Data ou ne passera pas. À la croisée des services techniques et marketing, le Data Analyst (qui s’appelait encore Web Analyst dans un passé récent) a pour mission de réussir l’identification du public cible en agrégeant puis en analysant un grand nombre de données. « Historiquement, les services Marketing et techniques ne se comprennent pas car ils n’ont pas du tout le même langage, explique Jean-Baptiste Le Roy co-fondateur Digitalinker. Le Data Analyst est là pour assurer la traduction en marketing de réalités techniques et vice et versa. »
Améliorer l’expérience utilisateur
Parmi les métiers liés à la Data, comme Data Scientist ou Architect Data, l’Analyst est le moins technique. S’il est préférable, voire attendu, de maîtriser certains langages informatiques, l’Analyst est en quelque sorte la face émergée de l’iceberg Data. Il participe aux réunions avec des clients, travaille en étroite relation avec le marketing. Grâce à cette proximité, il est le plus à même d’identifier les besoins et les solutions pertinentes à tirer à partir de la masse de données récoltées. « Notre mission c’est de mesurer régulièrement les indicateurs de performance (taux de clic, coût par clic) d’une campagne de pub pour proposer des moyens de l’optimiser, précise Felix Briaud, Analyst chez Ermes. Il s’agit d’en tirer des enseignements utiles pour le client. Il faut se mettre à la place de ce dernier pour imaginer ce qu’il attend de sa campagne de pub. »
Le Data Analyst ne met pas directement en place ses recommandations. Ça, c’est le rôle d’un Trader Media, qui met en ligne les campagnes de pub. Comme son intitulé l’indique, l’Analyst propose des analyses en se plongeant dans les bases de données, les tableaux Excel. « Il s’agit de prendre un peu de hauteur pour comprendre quelle est la combinaison parfaite pour maximiser l’efficacité d’une pub, poursuit Felix Briaud. Quelle est la bonne formule entre les formats, les visuels utilisés, les publics visés, le déroulement de la pub… »
« Assurer la traduction en marketing de réalités techniques et vice et versa »
EN PRATIQUE
Etre un Data Analyst
- Posséder et/ou développer les soft-skills nécessaires (voir graphique)
- maîtrise de certains langages informatiques front-office (HTML, CSS et JavaScript), compréhension globale du fonctionnement du digital, des leviers pour acquérir du trafic.
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Il peut également intervenir en amont de la campagne de communication, afin de déterminer au mieux les profils des potentiels clients. Il doit par la suite s’assurer que sa mesure était la bonne en suivant les campagnes au jour le jour, et dans le cas contraire viser d’autres cibles. « Rien ne sert de mettre en place des campagnes de pub si elles ne ciblent pas les bonnes personnes », rappelle Jean-Baptiste Le Roy. Dans un second temps, les conclusions de l’Analyst doivent permettre d’améliorer l’expérience des utilisateurs de la plateforme.
Être Data Analyst au quotidien
⏰ 9h26
Après avoir rapidement lu les mails de la nuit dans le métro, la journée commence chez l’un de mes clients, une boîte de VTC. Un point hebdomadaire avec leur service marketing, histoire de montrer où en est leur dernière campagne de pub sur les réseaux sociaux. Jusque-là, on a surtout visé les jeunes en fin de soirée. En analysant les dernières données, je me suis rendu compte que ces derniers temps, les visuels qui créaient le plus d’engagement sur Facebook étaient ceux qui montraient des chauffeurs de voitures électriques. Je vais donc proposer à la start-up d’axer leur communication sur les voitures vertes.
⏰ 11h13
De retour à l’agence, je me lance dans la mise à jour quotidienne de mes bases de données. Pour cette phase de monitoring, tous les jours je vérifie les performances des différentes campagnes que je gère. Pour cela, je télécharge des tableaux type Excel et je vérifie ensuite qu’il n’y a pas d’incohérence. Analyst n’est pas le métier le plus technique du monde mais il est important de ne pas avoir peur des chiffres et des tableaux, et d’avoir également un esprit critique quant à ces tableaux pour déterminer quand il y a des erreurs. Ce matin, par exemple, je me rends compte que les résultats mesurés sur certaines lignes ne sont pas cohérents. Il faut donc les modifier.
⏰ 12h47
Dernière étape de la matinée, j’essaye de prendre un temps pour faire un peu de veille. Comme la Data est un secteur encore relativement neuf en constante évolution, il est primordial de se tenir au courant de toutes les dernières évolutions.
⏰ 13h34
De retour devant mon ordinateur, je passe un coup de fil au Trader Media qui gère la campagne de l’entreprise de VTC. Si le trader peut également travailler sur l’optimisation des campagnes, sa tâche principale reste d’acheter des espaces publicitaires et de mettre en ligne les campagnes. C’est pour ça que je communique très régulièrement avec le Trader Media, pour lui offrir une vision alternative et lui indiquer des voies d’optimisation. En plus de la question des VTC électriques, j’ai trouvé dans mes analyses que les pubs sous forme de bandeau en haut des pages web généraient plus de clics que celles sur le côté. Il va donc insister davantage sur ce format.
⏰ 16h49
Un peu à la bourre, j’essaye d’avancer le PowerPoint pour ma présentation de demain. Le métier de Data Analyst implique des aller/retours constants avec les clients. Il faut leur faire souvent des briefs, des retours et des présentations… Ici, c’est une marque de lait, qui voudrait orienter sa prochaine campagne sur le bien-être des vaches, qui m’a chargé de déterminer si ses acheteurs potentiels s’informaient plutôt par la télévision ou sur les réseaux sociaux. Pour cela, j’avais demandé à un Data Scientist de me modéliser certaines données récoltées. Ses résultats sont enfin tombés. Conclusion : leurs belles vaches normandes devront passer avant le 20 Heures.
⏰ 19h22
Pour terminer la journée, je fais un point au téléphone avec l’un de mes clients sur les performances d’une campagne. Je lui détaille les principaux indicateurs comme son coût par clic et ensuite on discute des pistes d’optimisation.
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