Datavisualisation : des chiffres et des images

Datavisualisation ou data visualisation, peu importe, nous avons tous été confrontés aux difficultés pour raconter ou expliquer des ensembles complexes de données. Nous nous sommes aussi “arrachés les cheveux” devant des tableaux Excel incompréhensibles. Il peut être très difficile d’appréhender correctement une problématique en raison d’un trop-plein d’informations et de la difficulté à se les représenter. Alors, en quoi consiste la datavisualisation ? Comment la dataviz peut-elle nous aider ?

 

La data visualisation pour le marketing, c’est l’art de représenter des données de façon visuelle pour faciliter l’analyse et la prise de décision

 

Tu veux que je te fasse un dessin ?”. Cette phrase du langage courant est porteuse de sens. La Datavisualisation ne date pas d’hier… Ce terme désigne tout simplement le fait de transformer une masse de données ou des termes plus ou moins abstraits en une représentation visuelle, lisible, compréhensible et agréable.

Dans un département marketing, la datavisualisation est un atout pour la prise de bonnes décisions. Lorsque vous devez analyser et comparer l’efficacité de milliers de médias digitaux, consulter des tableaux remplis de chiffres peut être contre-productif. Un document regroupant les données d’utilisation ou de diffusion de 1000 assets pourrait nécessiter plus d’une journée complète pour être lu et bien compris. Le but de la datavisualisation est de mettre en évidence toutes les informations capitales sur un ou plusieurs visuels aisément lisible. Appliquée au contenu, la datavisualisation facilite le content scoring. Mais la datavisualisation est surtout une excellente méthode pour communiquer avec vos clients. En présentant des graphiques clairs plutôt que de longs discours, vous captez l’attention plus facilement.

 

Comment faire de la dataviz ?

 

La datavisualisation ne consiste pas seulement faire de jolis graphiques. C’est également l’art de bien choisir la représentation des données. Le graphique en camembert par exemple est très pratique et très agréable à l’œil, mais peut devenir très rapidement indigeste si le nombre de données représentées est trop élevé. Si vous n’êtes pas sûr de votre créativité, n’essayez pas d’inventer vous-même des représentations compliquées. Privilégiez toujours la clarté de vos schémas.

 

Dans la datavisualisation la forme compte, en particulier les couleurs. Le rouge sera par exemple souvent associé à quelque chose de négatif, de “dangereux” tandis que le vert porte une valeur plus positive. Une bonne variété de couleurs permet de rendre la lecture des graphiques plus agréable. Évitez par exemple de n’utiliser que des couleurs froides ou trop proches les unes des autres. Vous devez toujours garder en tête qu’il faut privilégier la lisibilité de votre graphique. Attention, à trop vouloir le rendre joli vous pourriez perdre en compréhension. La clé, c’est de rester simple, avec le moins de texte et de chiffres possibles.

 

Le but de la datavisualisation n’est pas seulement d’ordre pratique : il s’agit aussi de raconter une histoire avec vos données. Seulement 5% des lecteurs retiennent les données alors que 63% d’entre eux retiennent les histoires. Raconter une histoire via votre datavisualisation rend la compréhension des enjeux beaucoup plus claire pour vos audiences.

 

De la data visualisation au data storytelling

 

Le storytelling est un procédé que l’on retrouve dans les publicités des grandes marques. Quand Louis Vuitton insiste sur sa longue tradition d’artisan ou quand Quézac, en 1995, présente une publicité faisant de son eau un produit aux “origines sacrées”, nous sommes dans le domaine du storytelling.

 

Vous devez adopter la même approche avec votre projet de data visualisation. Vos objectifs doivent principalement être d’attirer et de concerner.

On peut citer une campagne pour laquelle les données ont servi à créer de gigantesques illustrations, celle de  la campagne de Spotify qui mettait en valeur de manière humoristique les habitudes d’écoutes parfois étranges de ses utilisateurs.

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Vous pouvez également utiliser des graphiques et des statistiques humoristiques, ou décalées, pour illustrer de manière amusante vos propos tout en vous appuyant sur vos données.

Jetez un oeil à cet article à l’approche originale et humoristique de la BBC qui présente le coût (dépôt) d’une maison dans plusieurs grandes villes du monde en nombre de toast à l’avocat. Cet article est un excellent exemple de datavisualisation réussie, car simple, prenante et pédagogique.

Avant de nous quitter, voici deux recommandations.

Une fois n’est pas coutume, celle d’un livre que vous apprécierez certainement si vous poursuivez vos réflexions sur la dataviz. Il s’agit de l’ouvrage d’Andy Kirk intitulé “Data Visualisation: A Handbook For Data Driven Design”.

Enfin, retrouvez un catalogue de ressources graphiques très utiles sur le site : https://datavizcatalogue.com/

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Glossaire solutions Wedia
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Analyse, Data, Data visualisation, Datavisualisation, Dataviz, Données, Mesure
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