Avec un profil entre IT et statistiques, le Data Analyst est connecté aux Systèmes d'Information de l'entreprise. À ce poste, vous êtes dédié à une seule source de données. Dans un univers eCommerce, par exemple, l'analyste de données traitera des données CRM : collecter les données produites par les clients sur tous les canaux et les analyser en détail pour créer de nouvelles sources de valeur.
L'analyste de données agit alors comme une passerelle entre les systèmes d'information et le marketing, qui utilisera les données traitées.
Les missions du Data Analyst
L'analyste de données crée des bases de données.
L' analyste de données collecte des données de toutes parts, créées par les visiteurs (clients et autres) d'un site web. C'est pourquoi il organise des bases de données pour les centraliser.
Exemple : une base de données peut regrouper des informations telles que l'âge, la fréquence d'achat, le moyen de paiement, le canal d'achat (mobile, tablette, desktop), la source d'arrivée du visiteur sur le site (référencé, organique… ), le taux de rebond, le nombre de clics par visiteur…
Par conséquent, chaque client aura son "identité" avec toutes ses actions et son historique répertoriés. L'analyste de données commence par concevoir des bases de données pour centraliser les informations
Il doit façonner les données.
Une fois les données brutes structurées, le data analyst détecte les corrélations pour leur donner sens et valeur. Identifiez les entités logiques entre chacune d'elles afin qu'elles ne soient plus isolées.
Les données sont ensuite traduites (rapport, graphique, schéma, etc.) pour donner les axes de développement de l'entreprise.
Exemple : Une fois toutes les informations collectées et modélisées, l' analyste de données distinguera les groupes : les femmes entre 20 et 35 ans achètent des produits culturels sur leur mobile en utilisant leur carte bancaire une à deux fois par mois.
Effectuer la segmentation des données.
Une fois les données collectées et structurées, elles sont segmentées. Dès cette étape, le Data Analyst participe au processus décisionnel avec les équipes stratégiques dans un rôle de conseil. La segmentation des données permet d'identifier des tendances (consommation, etc.), des profils de consommateurs, etc.
Le marketeur va ensuite utiliser ces données pour développer de nouveaux produits, améliorer le parcours d'achat du site internet, adopter une nouvelle stratégie de relation client, améliorer son CSP (Ciblage, Segmentation, Positionnement).
Exemple : Dans ce groupe de femmes de 20 à 35 ans, 60% achètent des livres de littérature classique en milieu de journée le lundi. Cette segmentation n'était pas connue des équipes marketing et il s'avère que les ventes baissent : une stratégie de segmentation est alors lancée pour réactiver la gamme.
L'analyste de données rejoint les équipes marketing pour trouver de nouvelles stratégies de ciblage et de communication Dans une grande entreprise, l' analyste de données joue un rôle clé. L'historique des données qu'il parvient à produire et à mettre en forme, permet de corriger les erreurs ou omissions passées pour améliorer les processus, contribuer au bon fonctionnement de l'entreprise et à son développement.
S'il ne travaille que sur une seule source de données, l'expérimenté accèdera au poste de data scientist. Contrairement au Data Analyst, le Data Scientist croise toutes les données de l'entreprise : sa façon de traiter les données est plus prédictive. Gardez une longueur d'avance sur les données historiques pour développer des stratégies qui surperformeront le marché.