Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable du développement commercial
L'interprétation des données est une étape cruciale dans le processus de veille sectorielle et concurrentielle. Avoir une grande quantité de données à portée de main n'est pas suffisant si nous ne sommes pas capables de les interpréter de manière à extraire des insights pertinents pour notre entreprise.
La méthode la plus courante de traitement de ces informations est ce que l'on appelle l'analyse des données. Cette dernière repose sur différents modèles statistiques pour identifier des tendances ou des schémas spécifiques qui peuvent aider à comprendre l'état actuel d'un secteur ou d'un concurrent. Elle est très utile pour analyser des gros volumes de données, car elle permet de simplifier l'information en identifiant des éléments clés.
Cependant, cette méthode a ses limites. Par exemple, elle peut parfois passer à côté de détails importants qui ont été perdus lors de la simplification des données, ou elle peut mener à des conclusions qui ne sont pas tout à fait exactes à cause de la nature probabiliste des analyses statistiques. Pour pallier ces limites, il est essentiel d'utiliser également des méthodes d'interprétation qualitative.
Dans ces cas, l'objectif est de comprendre le "pourquoi" derrière les données. Par exemple, si nous voyons une tendance à la baisse des ventes d'un concurrent pour un produit spécifique, il serait utile de comprendre pourquoi cela se produit. Estce à cause d'un problème de qualité ? Estce lié à un changement dans les habitudes de consommation ?
En bref, l'interprétation des données en vue de l'extraction d'insights pertinents est un mélange d'analyses quantitatives et qualitatives. C'est un processus complexe, mais crucial pour tirer le maximum de valeur des efforts de veille.