8 exemples de visualisation de données : transformer des données en visuels attrayants

Selon Dell, les données sont le nouveau pétrole brut de la société moderne. C'est extrait, c'est traité et c'est précieux, quand vous savez quoi en faire.

La visualisation des données transforme les données brutes en tableaux, graphiques et cartes accessibles pour vous aider à les partager, à en tirer des leçons et à prendre des décisions basées sur les données. Mais les campagnes qui changent la donne ne sont possibles que si les visuels présentent les informations de la bonne manière. Si vous vous trompez, le message est perdu.

Dans cet article, vous verrez huit des meilleurs exemples de visualisation de données pour inspirer vos efforts de marketing internes et externes.

Vous apprendrez quand les utiliser, ce qu'il faut éviter pour ne pas submerger ou confondre votre public, et cinq conseils pour créer vous-même ces visualisations.

4 exemples de data visualisation pour engager clients et actionnaires

Vous n'empêcherez personne de faire défiler un graphique linéaire standard ou un graphique à barres à deux tons qui semble avoir été préparé à la hâte.

Cela ne va pas augmenter l'engagement, peu importe ce que vos résultats indiquent :

Ces graphiques sont obsolètes, ennuyeux et, dans le pire des cas, accablants. De nombreuses visualisations de données bien intentionnées demandent trop de travail pour comprendre ce que vous regardez et finissent par tomber à plat.

Vos clients, abonnés, actionnaires et partenaires veulent être impressionnés.

Avec les bons outils, vous pouvez fidéliser vos clients avec une visualisation de données hautement visuelle et partageable. Dans une enquête menée en 2021 auprès des spécialistes du marketing, Venngage a indiqué que les visuels de données figuraient parmi les contenus visuels les plus performants (avec les graphiques originaux et le contenu vidéo).

Explorons quatre visualisations de données qui attirent l'audience (qui ne sont pas des feuilles de calcul ou des graphiques à secteurs) et pourquoi elles fonctionnent.

1. L'âge médian du graphique radial de la population

Cela aurait pu être un graphique à barres standard.

Cependant, Visual Capitalist a choisi de mettre à niveau sa visualisation des données et d'afficher ses résultats dans un histogramme radial bien conçu .

Ce graphique serait extrêmement long comme un graphique à barres typique. Il serait difficile d'afficher et de comprendre les relations sur une grande présentation de diapositives, et encore moins sur un écran plus petit.

La forme en anneau facilite également l'acquisition d'une compréhension de base en un coup d'œil : les âges médians européens sont les plus élevés, tandis que l'âge médian africain est le plus bas.

À partir de là, vous pouvez zoomer pour obtenir des chiffres exacts, et trois courtes légendes ajoutent des informations clés.

Des visuels de données similaires pour afficher des comparaisons pondérées incluent des diagrammes en rayon de soleil , des graphiques à bulles , des cartes thermiques et des pictogrammes .

Bonnes pratiques d'utilisation des histogrammes radiaux :

• Si vous incluez beaucoup de données, comme cet exemple, optez pour des conceptions haute résolution ou interactives. Il est beaucoup plus facile de voir les informations sur un écran plus petit de cette façon.
• Évitez d'utiliser des graphiques à barres empilées dans un histogramme radial car cela déforme les proportions que vous verrez (nous aborderons les graphiques à barres empilées plus tard).
• Commencez votre origine à zéro ; ne le tronquez pas. Par exemple, partir de 18 ans dans le graphique ci-dessus donnerait l'impression que certains pays africains n'ont pas du tout d'âge médian.

2. Schéma d'accord de commutation de marque de téléphone

Cet exemple du concepteur de visualisation de données Nadieh Bremer est un diagramme d'accords représentant un flux ou une connexion entre des sujets et pondérant cette connexion.

Ce diagramme montre la relation entre les fournisseurs de services de téléphonie cellulaire sur la base des données de l'enquête Deloitte. Il répond à la question : lorsqu'un utilisateur quitte un fournisseur, où va-t-il ?

Dans cet exemple de visualisation de données, vous pouvez voir quelles marques ont une grande base fidèle (les collines autonomes) et où elles ont tendance à perdre des clients (les accords).

C'est aussi interactif :

Lorsque vous survolez une marque particulière, les autres accords sont grisés et le spectateur peut se concentrer sur le flux de la marque unique. Ici, on voit clairement que Samsung a une base très fidèle d'environ 18% des répondants interrogés. Lorsqu'elle perd des clients, elle les perd principalement au profit de Nokia.

Une autre grande chose à propos de cette visualisation de données est les quatre points de données expliqués dans des légendes non gênantes, comme celle-ci :

Parce que tous les accords de l'arc d'Apple ont la couleur d'Apple (gris), Apple prend plus de clients de toutes les autres marques qu'il n'en perd.

L'ajout de légendes comme celle-ci aide à attirer l'attention sur les principaux résultats tout en expliquant comment lire le graphique.

Des visuels de données similaires qui montrent le flux et les relations incluent des diagrammes alluviaux , des sociogrammes et des diagrammes en arc .

Bonnes pratiques d'utilisation des diagrammes d'accords :

• Essayez d'éviter trop de croisements d'accords, surtout si vous renoncez à l'interactivité. Cela peut rendre les choses beaucoup trop complexes, conduisant à submerger plutôt qu'à intriguer.
• Incluez des connexions significatives et laissez de côté les chaînes de caractères maigres qui ne fournissent aucun aperçu.
• Choisissez votre palette de couleurs avec soin. Vous voulez que les accords soient facilement visibles mais toujours harmonieux.
• Étiquetez votre diagramme avec quelques détails importants pour aider les utilisateurs à comprendre les relations.

3. Résultats de l'enquête dans un graphique illustré

Les tableaux illustrés représentant les parties d'un tout sont extrêmement accessibles. Bien faits, ils arrêtent les téléspectateurs dans leur élan pour en savoir plus sur ce qui se passe.

Cet exemple d'un club de créatifs espagnol est un graphique fractionnaire illustré représentant leurs données d'enquête. C'est beaucoup plus engageant qu'un graphique à secteurs, le cornichon attirant l'œil et créant l'intrigue, et les téléspectateurs peuvent toujours glaner rapidement le message global.

Il s'agit d'un excellent exemple de visualisation de données pour afficher les résultats d'enquêtes et les résultats d'études. La conception fait beaucoup de travail pour attirer l'attention, mais les données elles-mêmes seront chargées de le maintenir.

Des visuels de données similaires pouvant représenter des parties d'un tout incluent des graphiques empilés illustrés, des graphiques d'unités et des graphiques gaufrés .

Meilleures pratiques pour l'utilisation de graphiques illustrés :

• Représentez vos segments aussi précisément que possible. Même si l'équipe a utilisé un cornichon dans l'exemple ci-dessus, les segments semblent à peu près précis.
• Ne sacrifiez pas l'hygiène des données pour la conception. L'objectif est de faire passer le message de vos données, pas de l'embrouiller. Gardez votre conception nette et simple.

4. Une infographie sur la chronologie de la pandémie

En partie chronologie, graphique d'ordre de taille des parties, ce visuel de données contient beaucoup d'informations en un seul coup de poing. Les infographies sont des aides visuelles qui peuvent transmettre des messages complexes ou des ensembles de données volumineux et difficiles à comprendre en combinant des visuels de données.

Cette infographie aborde les taux de mortalité mondiaux des maladies infectieuses au fil du temps. Cela signifie qu'il a une variable de temps et une comparaison de volume.

Visual Capitalist a choisi d'afficher ces deux manières : d'abord, dans une chronologie pour voir où les maladies se sont produites au cours de l'histoire, puis par ordre de taille (comme un graphique en aires proportionnelles ) pour voir quelles maladies ont été les pires.

Il est important de noter que l'équipe a inclus des informations clés, telles que la nature continue de la pandémie de Covid-19 et les preuves émergentes de maladies anciennes.

Ces éléments aident le spectateur à comprendre des données complexes et le contexte ajouté l'aide à mettre ces informations en perspective.

Les infographies sont largement utilisées, et pour cause. Justin Beegel, PDG d'Infographic World, a révélé :

Compte tenu de l'évolution spectaculaire du paysage numérique et social ces dernières années, nous avons souhaité mener une étude sur l'état de l'infographie. Nous avons découvert que la narration visuelle aide les entreprises, les spécialistes du marketing et les professionnels de la communication à atteindre leur public cible de manière plus significative que pratiquement tout autre type de média.

Les infographies sont un moyen idéal d'intégrer la narration dans votre marketing. Il vous permet de donner plus de contexte que la plupart des tableaux et graphiques seuls.

Des visuels de données similaires pour afficher les tendances dans le temps incluent des diagrammes de flux et des chronologies à bulles . Pour afficher des comparaisons, des visuels similaires incluent des graphiques à bulles et des graphiques à lignes radiales .

Bonnes pratiques d'utilisation des infographies :

• Comme avec la plupart des visualisations de données, il est possible de regrouper trop d'informations dans un seul élément de conception. Soyez attentif à la lisibilité et à la clarté.
• Gardez une palette de couleurs cohérente afin que tous les éléments aient un sens ensemble. Ce graphique a beaucoup de composants mais les couleurs fonctionnent ensemble sans être écrasantes.
• Maintenir la cohérence de conception pour les éléments qui sont identiques. Dans l'exemple ci-dessus, la variole est orange dans la chronologie et orange dans la section de comparaison.

4 exemples de data visualisation pour impressionner les équipes internes

La présentation des données aux équipes internes a tendance à être visuellement moins dynamique que les exemples ci-dessus. Mais si vous voulez alimenter la prise de décision, la visualisation des données internes doit encore être digeste.

Ce qui est parfaitement logique dans une feuille de calcul pour votre équipe peut sembler absurde pour une autre. La visualisation des données peut aider à rendre ces informations accessibles à tous.

Consultez vos tableaux de bord pour vous inspirer de la visualisation des données. Beaucoup peuvent exporter des modules individuels à utiliser dans des diaporamas, des e-mails, des documents, etc. Ces graphiques générés automatiquement peuvent vous aider à aller au-delà des feuilles de calcul Excel et des graphiques PowerPoint datés afin que vous puissiez faire passer votre message et conduire le changement.

Voici quatre excellents exemples de visualisation de données pour les équipes internes.

1. L'humble graphique linéaire

Selon les recherches de Databox, les graphiques linéaires sont le format le plus couramment utilisé pour la visualisation des données. Les graphiques linéaires aident les utilisateurs à comprendre et à communiquer les performances au fil du temps, ce qui en fait un bon moyen d'afficher les tendances dans de grands ensembles de données.

Comme il s'agit de l'un des graphiques les plus populaires, la plupart des plates-formes d'analyse de données peuvent afficher une sorte de graphique linéaire. De nos jours, vous pouvez aller bien au-delà d'une seule ligne qui monte et descend.

Par exemple, le tableau de bord Google Ads de Perceptive Analytics combine différentes méthodes de visualisation des données pour offrir une vue à 360 degrés des performances. Il comprend notamment un graphique linéaire multivariable interactif :

Dans cet exemple, une forte augmentation suivie d'une baisse immédiate du coût par conversion met en évidence un point d'investigation plus approfondie qui n'apparaîtrait pas immédiatement si les données étaient présentées sous forme de nombres dans une feuille de calcul.

La possibilité de sélectionner des indicateurs de performance clés met l'accent sur les points de données choisis. Cela évite que plusieurs lignes dans un même graphique ne causent de confusion, ce qui facilite l'analyse et la compréhension d'une chose à la fois.

Voici à quoi cela ressemble lorsqu'un graphique en courbes est mal formaté et que vous ne pouvez pas vous concentrer sur un point de données spécifique :

Toutes les lignes en dessous des deux premières sont mélangées et fondamentalement dénuées de sens.

Évitez de surcharger votre graphique en courbes avec trop d'informations, y compris trop d'étiquettes, comme cet exemple de Bold BI :

Ici, l'axe des y illustre le montant en dollars et vous pouvez survoler les bulles pour obtenir la valeur exacte en dollars. Il n'est donc pas nécessaire d'inclure les étiquettes de texte dans le graphique.

Bonnes pratiques d'utilisation des graphiques en courbes :

• Ne pas encombrer. Gardez vos points de données clairs et évidents pour une compréhension en un coup d'œil.
• Évitez les graphiques trop conçus, comme les graphiques linéaires 3D. Celles-ci obligent votre cerveau à travailler plus dur pour comprendre des informations qui ne nécessitent que deux axes. L'objectif de la présentation des données internes est de communiquer rapidement et clairement.
• Commencez votre axe des ordonnées à zéro pour représenter les données aussi précisément que possible.

2. Lorsque les graphiques à barres ne suffisent pas, utilisez des graphiques à barres empilées

Les graphiques à barres empilées montrent comment une catégorie est divisée en sous-catégories plus petites en fonction du volume. Ceci est particulièrement utile pour suivre l'évolution des sous-catégories au fil du temps.

Voici un exemple de graphique à barres empilées de Datapine qui se concentre sur le suivi du volume de contacts sur une période et se sépare en trois catégories :

Il décompose le nombre total de tickets et la contribution de chaque méthode (appels, e-mails et chat). En ajoutant un élément de visualisation de données interactif, les utilisateurs peuvent survoler le graphique pour voir des chiffres spécifiques.

Par exemple, il est facile de voir à partir des données que les appels et les e-mails constituent l'essentiel des tickets. Il pourrait être judicieux de déplacer davantage de personnel de chat en direct vers les téléphones pour gérer la demande.

Les graphiques à barres empilées conviennent mieux aux petits ensembles de données . Plus vous incluez de données dans un graphique, plus il devient confus. Prenez cet exemple de Microsoft Power BI :

Avec jusqu'à neuf points de données sur le graphique, il y a trop d'informations à consommer et à comparer, ce qui rend difficile la narration. Plusieurs couleurs rendent également le tableau écrasant.

De nombreux modules de tableau de bord vous permettent de vous concentrer sur une variable, comme ce graphique à barres empilées dynamique d'Excel Campus :

Le graphique à barres empilées est idéal pour montrer comment les sous-catégories changent au fil du temps dans une ou deux catégories.

Bonnes pratiques d'utilisation des graphiques à barres empilées :

• Activez la focalisation sur chaque variable, afin que les utilisateurs puissent ignorer des informations supplémentaires.
• À utiliser uniquement avec de petits ensembles de données (idéalement limités à trois).
• Assurez-vous que les intervalles de dates sont réguliers (par exemple, incluez chaque mois au lieu de janvier, février, avril, septembre, etc.).

3. Repérez vos goulots d'étranglement avec des graphiques en entonnoir

Chaque étape d'un graphique en entonnoir filtre les données menant à l'étape finale, qui est le résultat du processus.

Pour aider l'université de Victoria à mieux comprendre ses consommateurs et à obtenir une vue instantanée claire des étudiants, l'agence Datalabs a utilisé Tableau pour créer un tableau de bord axé sur la simplicité. Dans ce tableau de bord se trouve un graphique en entonnoir :

Le graphique à barres de l'entonnoir indique le nombre d'utilisateurs à chaque étape de l'entonnoir de vente. Cela donne aux utilisateurs une vue d'ensemble des endroits où il y a des baisses importantes et agit comme un point de départ pour creuser des idées.

Voici un autre bon exemple de Chartio montrant à quoi pourrait ressembler la structure de données d'un graphique en entonnoir :

En suivant cette structure, vous pouvez voir qu'il y a une diminution notable du nombre de personnes qui cliquent sur un produit et du nombre qui l'ajoutent à leur panier.

Avec ces informations, vous pouvez examiner votre page de destination. Les boutons sont-ils clairs ? Les descriptions de produits suffisent-elles à vendre les avantages ? Les résultats peuvent être utilisés pour fournir un contexte et des solutions aux parties prenantes.

Bonnes pratiques d'utilisation des graphiques en entonnoir :

• Il s'agit d'un graphique qui bénéficie d'étiquettes. Affichez le volume et le pourcentage de changement pour brosser un tableau général.
• Idéalement, démarrez votre entonnoir avec une valeur de 100 % et restez dans le même chemin de conversion. De cette façon, il n'y a aucun risque de mélanger les données. Par exemple, si vous vous êtes concentré uniquement sur les prospects générés à partir d'une campagne par e-mail, mais que vos données de conversion ne sont pas segmentées par campagne, vous n'obtiendrez pas une visualisation précise des données.

4. Aller géographique avec des cartes et des graphiques à bulles

Les informations géographiques sont souvent essentielles à la performance marketing, un graphique de carte présente un moyen simple de montrer comment l'emplacement affecte les données.

Les tableaux de bord de Perceptive Analytics incluent des cartes indiquant les conversions par région aux États-Unis :

Perceptive Analytics utilise un code couleur pour afficher des taux de conversion plus élevés. La carte emprunte les techniques de visualisation des données du graphique à bulles , en faisant varier la taille de chaque cercle afin que les utilisateurs puissent voir d'un coup d'œil où les publicités sont les plus rentables. Des cercles plus grands correspondent à plus de conversions dans un emplacement particulier.

Associés à d'autres données, les spécialistes du marketing peuvent prendre en charge des décisions et des prévisions éclairées. Par exemple, en comprenant que les conversions sont plus élevées à la fin de la semaine avec les hommes au Texas, vous pouvez fournir des arguments convaincants pour augmenter le budget publicitaire de ces personnes.

Meilleures pratiques d'utilisation des cartes et des graphiques à bulles :

• Faites attention à la psychologie des couleurs. Le rouge peut signifier «mauvais», «danger» ou «alarme». De même, le vert peut signifier « bien ». Choisissez soigneusement les couleurs de vos bulles pour éviter de faire basculer accidentellement les téléspectateurs dans un sens ou dans l'autre.
• Rester simple. L'exemple ci-dessus montre bien quels territoires sont convertis et lesquels ne le sont pas. Cela ne complique pas plus que cela.

5 conseils pour créer des visualisations de données convaincantes

L'objectif de la visualisation des données est de rendre les données complexes plus faciles à comprendre. L'utilisateur final doit pouvoir consulter un graphique et repérer facilement les principales tendances ou informations.

Lorsque votre public peut le faire, il devient plus facile pour vous d'expliquer pourquoi les informations sont importantes et de plaider en faveur du changement. Présenter les données d'une manière esthétique rend également votre public plus susceptible de partager sur les réseaux sociaux, ce qui étend la notoriété de votre marque.

Voici cinq façons de créer des visuels qui font passer votre message et/ou sont partagés.

1. Faites correspondre les visuels aux données

De bonnes données peuvent facilement être perdues dans un mauvais graphique. Le concepteur de visualisation de données primé Nathan Yau démontre qu'il existe de nombreuses façons de représenter une donnée dans son travail en visualisant un ensemble de données de 25 façons (son point est que toutes ne sont pas excellentes) :

Pour choisir un type de visualisation qui présente les informations sans les encombrer, soyez clair sur :

• La taille de vos données. Certains graphiques se prêtent mieux aux grands ensembles de données que d'autres. Un graphique à secteurs, par exemple, est un bon moyen de visualiser une petite quantité de données. Mais plus de six points de données deviennent déroutants à mesure que les segments deviennent plus petits. Une meilleure solution serait un graphique linéaire, un graphique combiné ou un nuage de points.

• Le type de données . Utilisez le type de données pour affiner les types de diagrammes ou de graphiques. Par exemple, les données continues sont mieux visualisées dans un graphique en courbes ou un graphique en flux, tandis que les données catégorielles sont mieux adaptées à un graphique en arbre ou à un diagramme en rayon de soleil.

• L'auditoire. Quelle histoire vos données essaient-elles de livrer et à qui les présentez-vous ? Présentez-vous des données de tendance aux parties prenantes dans le cadre d'un examen des performances ou comparez-vous les données de la page de destination pour informer les prochaines étapes de l'équipe marketing ? Comprendre pourquoi vous collectez les données et qui en bénéficiera facilitera le choix d'un visuel.

2. Pratiquez une bonne hygiène des données pour votre visualisation

Ne laissez pas vos données s'embrouiller dans le processus de conception de belles visualisations de données. Garantissez des données précises à toutes les étapes du projet, afin de ne pas tromper votre public au nom d'une jolie image.

Suivez quelques conseils de bonnes pratiques pour la visualisation des données :

• Commencez vos graphiques à 0 ou expliquez pourquoi ils ne commencent pas à zéro. (Découvrez ce qui se passe lorsque vous démarrez votre ligne de base ailleurs ici.)
• Tenez compte de l'épaisseur de votre ligne. Une ligne épaisse pourrait rendre difficile la localisation réelle du point de données.
• Ne submergez pas de données. Vous avez peut-être collecté 50 points de données dans votre recherche, mais seuls 10 d'entre eux sont significatifs. Extrayez les données les plus importantes à mettre en évidence dans votre visualisation.
• Étiquetez vos axes, faites savoir aux gens ce que vous mesurez, mais réfléchissez bien à l'endroit où placer ces étiquettes (c'est-à-dire pas n'importe où qui obstrue les données, comme dans l'exemple Bold BI ci-dessus).

3. Gardez les visuels simples

Renforcez les données en supprimant le bruit de vos visuels. Les différents exemples de visualisation de données ci-dessus ont en commun la clarté : les données sont faciles à lire et le message est facile à comprendre.

Supprimez les éléments qui sont devenus populaires chez les adolescents de 20 ans, comme les ombres portées, les composants 3D, les icônes aléatoires, les étiquettes non pertinentes et les valeurs inutiles qui détournent l'attention du message.

Cet exemple tiré d'une présentation de Brent Dykes montre à quel point le bruit inutile dilue les données et à quel point il est plus efficace lorsqu'il est supprimé :

Nom du fichier image : example-from-a-presentation-by-brent-dykes.jpg

Balise Alt : Exemple tiré d'une présentation de Brent Dykes qui montre comment un bruit inutile dilue les données

Concentrez-vous sur les données qui comptent. Comme le dit l'auteur de Presentation Zen Garr Reynolds :

Vous pouvez parvenir à la simplicité dans la conception de diagrammes, graphiques et tableaux efficaces en vous souvenant de trois principes fondamentaux : restreindre, réduire, souligner.

4. Choisissez les bons outils pour créer des visuels

Transformer des données brutes en visuels accrocheurs nécessite l'aide d'outils de visualisation de données. Le logiciel lira les ensembles de données et tracera les graphiques pour vous, de sorte que vous ne dépendez plus de l'exploration manuelle des données pour remplir les visuels.

Voici quelques outils populaires à vérifier :

• Pour les tableaux de bord KPI : Geckoboard ou Salesforce Einstein
• Pour visualiser l'analyse Web : Google Analytics
• Pour les modèles de rapport visuel : Google Data Studio
• Pour les graphiques simples : Google Charts
• Pour concevoir des infographies simples : Canva
• Pour la visualisation des données et l'informatique décisionnelle des PME : Microsoft Power BI
• Pour la visualisation des données et l'informatique décisionnelle au niveau de l'entreprise : Tableau
• Pour les data scientists chevronnés : Sisense
• Pour la visualisation de données open source : D3.js

Ces outils diffèrent par leurs fonctionnalités, leurs prix et leur convivialité. Si vous travaillez avec un petit budget, commencez par des outils gratuits comme Google Charts et Google Analytics et augmentez vos investissements plus tard.

5. Utilisez des visualisations pour raconter des histoires de données puissantes

Les visualisations peuvent aider à conduire des changements à l'échelle de l'entreprise. Mais pour avoir le même impact avec de nouveaux publics qu'avec votre équipe, les données doivent être vendues à travers l'histoire.

Par exemple, pour un spécialiste du marketing, le graphique ci-dessous du tableau de bord d'analyse Web de Bold BI montre que les blogs sont le principal moteur de revenus. C'est une indication claire que le marketing de contenu fonctionne et que l'équipe devrait y investir davantage.

Mais pour les membres du conseil d'administration, cela montre seulement que le blog rapporte de l'argent. Pourquoi rapporte-t-il de l'argent ? Qu'est-ce qui le rend si populaire ? Pourquoi amène-t-il les gens directement sur votre site Web ? Ce sont les questions auxquelles les histoires répondront.

La narration de données capitalise sur le besoin du cerveau humain que les histoires rendent les informations intéressantes et mémorables.

Grâce à la narration, vous pouvez présenter des idées en termes plus simples pour vendre votre message et inspirer l'action. Il ajoute une narration à vos données et visuels pour engager, expliquer et éclairer.

En prenant le graphique sur les revenus de la page de destination, vous pouvez expliquer pourquoi les données sont importantes. Vous pouvez décomposer les éléments d'un article de blog, comment le blog s'est développé au fil du temps et comment votre marketing de contenu apporte de la valeur à votre public. Tout cela constitue un argument convaincant pour de nouveaux investissements.

Pensez à votre public et au changement que vous souhaitez voir se produire. Utilisez-le pour découvrir des histoires engageantes derrière les visuels.

Conclusion

La visualisation des données aide à combler le fossé entre les chiffres bruts et la communication d'informations en un coup d'œil. Les exemples de cet article constituent un point de départ solide pour concevoir des visuels et des tableaux de bord que vous pouvez présenter aux équipes et aux parties prenantes.

Concentrez-vous sur la visualisation des données les plus importantes pour les objectifs de marketing et de vente. Les mesures liées aux indicateurs de performance clés aideront à découvrir de nouvelles informations et à raconter des histoires engageantes lorsqu'elles seront visualisées.
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