Analyser les données pour prendre des décisions éclairées

Dans l'environnement commercial actuel, hyper-compétitif et axé sur la performance, la capacité à prendre des décisions éclairées est plus qu'un simple avantage, c'est une nécessité. L'analyse de données marketing, avec son approche structurée et objective, permet de comprendre les tendances du marché, les comportements des clients et l'efficacité des campagnes. En exploitant la puissance des données, les entreprises réduisent leur dépendance à l'intuition et aux suppositions, en s'appuyant sur des faits concrets pour guider leurs stratégies et optimiser leur retour sur investissement (ROI).

Cette transformation digitale, propulsée par l'explosion des données, offre des opportunités sans précédent pour améliorer les opérations, identifier de nouvelles sources de croissance et enrichir l'expérience client. Les organisations qui investissent dans l'analyse des données marketing sont mieux armées pour anticiper les évolutions du marché, répondre aux besoins changeants des consommateurs et prendre des décisions basées sur les données qui se traduisent par une augmentation significative de la rentabilité. En bref, l'analyse de données est un pilier fondamental pour prospérer dans l'écosystème commercial moderne.

Les étapes clés de l'analyse de données marketing

L'analyse de données marketing est un processus méthodique qui englobe plusieurs étapes cruciales, chacune contribuant à la transformation des données brutes en informations pertinentes et exploitables. Maîtriser ces étapes est indispensable pour garantir la fiabilité, la pertinence et l'efficacité des décisions prises à partir de ces analyses. Ce processus rigoureux débute par une définition précise des objectifs et se poursuit par la collecte, la préparation, l'exploration, la modélisation, l'interprétation et, finalement, la communication des résultats.

Définition des objectifs et des questions clés

La première étape déterminante consiste à définir de manière claire et précise les objectifs de l'analyse de données marketing et à formuler les questions fondamentales auxquelles l'entreprise cherche à répondre. Sans objectifs bien définis, l'analyse risque de devenir confuse, inefficace et de produire des résultats sans intérêt. Cette étape cruciale implique l'identification des défis à surmonter, des opportunités à saisir et des domaines dans lesquels une compréhension plus approfondie des données pourrait améliorer les performances marketing globales.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique pourrait chercher à comprendre pourquoi son taux de conversion, indicateur clé de performance marketing (KPI), a chuté au cours des derniers mois. Elle pourrait également souhaiter identifier les facteurs clés qui contribuent à la fidélisation de ses clients les plus précieux, ceux qui génèrent le chiffre d'affaires le plus important. Une société de services financiers pourrait, quant à elle, s'efforcer de détecter les transactions frauduleuses ou d'évaluer le risque de crédit de ses clients avec une plus grande précision. La clarté dans la formulation des questions est primordiale pour orienter l'ensemble du processus d'analyse et assurer que les efforts sont concentrés sur les aspects les plus importants et les plus pertinents.

Pour une formulation efficace des questions d'analyse, la méthode SMART, largement reconnue, peut être adaptée au contexte spécifique de l'analyse de données marketing. "SMART" est un acronyme qui signifie Spécifique, Mesurable, Atteignable, Réaliste et Temporellement défini. Par exemple, au lieu de poser une question vague comme "Comment pouvons-nous stimuler nos ventes?", une question SMART serait formulée de la manière suivante : "Comment augmenter nos ventes en ligne de 15% d'ici la fin du prochain trimestre en ciblant spécifiquement les clients ayant déjà acheté des produits similaires sur notre site web?". Cette approche structurée permet d'établir des objectifs clairs et mesurables, ce qui facilite considérablement le suivi des progrès et l'évaluation objective du succès de l'analyse.

Collecte et préparation des données

Une fois les objectifs clairement établis, l'étape suivante consiste à rassembler les données pertinentes provenant d'une multitude de sources diverses et variées. Ces sources peuvent englober des bases de données internes à l'entreprise, des données collectées sur le web, des API (interfaces de programmation), les plateformes de réseaux sociaux, les données open data accessibles au public et bien d'autres encore. La collecte des données est une phase critique car la qualité intrinsèque et la pertinence des données collectées auront un impact direct et significatif sur la qualité et la fiabilité des résultats de l'analyse. Une collecte exhaustive et rigoureuse est donc essentielle pour garantir la validité des conclusions tirées.

Parmi les sources de données souvent négligées ou sous-exploitées, on trouve la "Dark Data", qui désigne les données non structurées et généralement ignorées, mais qui peuvent receler des informations extrêmement précieuses. Ces données peuvent prendre la forme de journaux d'activité, de documents textuels, d'images, de fichiers vidéo ou d'enregistrements audio. L'exploration approfondie de ces données peut révéler des tendances cachées, des informations précieuses sur le comportement des clients et des problèmes opérationnels qui ne seraient pas apparents autrement. Investir dans des outils et des techniques spécialisés pour extraire des informations exploitables de la Dark Data peut donc constituer un avantage concurrentiel majeur pour l'entreprise.

La préparation des données est une étape tout aussi cruciale que la collecte, car elle vise à transformer les données brutes en un format exploitable pour l'analyse. Elle comprend le nettoyage des données, qui implique la correction des erreurs, la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons et la résolution des incohérences. Elle englobe également l'intégration des données, qui consiste à fusionner des données provenant de différentes sources pour obtenir une vue d'ensemble cohérente et complète. Enfin, elle inclut le formatage des données, qui consiste à adapter les données au format spécifique requis par les outils d'analyse utilisés.

• Identification et élimination rigoureuse des doublons et des enregistrements redondants.
• Correction méticuleuse des erreurs de saisie et des anomalies dans les données.
• Gestion proactive des valeurs manquantes, par imputation statistique ou suppression raisonnée.
• Normalisation uniforme des formats de date et d'heure pour une cohérence optimale.

Exploration et visualisation des données

L'exploration des données est une étape indispensable pour acquérir une compréhension approfondie des tendances générales, identifier les anomalies potentielles et formuler des hypothèses pertinentes. Elle consiste à calculer des statistiques descriptives, à visualiser les données à l'aide de graphiques et de tableaux, et à identifier les relations entre les différentes variables étudiées. Cette étape essentielle permet de se familiariser avec les données et de préparer le terrain pour des analyses plus poussées et sophistiquées.

La visualisation des données joue un rôle déterminant dans la communication efficace des résultats de l'analyse. Des graphiques soigneusement conçus peuvent révéler des schémas cachés, des corrélations inattendues et des anomalies subtiles qui seraient difficiles à déceler avec des simples tableaux de chiffres bruts. Le choix du type de graphique approprié dépend étroitement du type de données analysées et de la question spécifique à laquelle on cherche à répondre. Par exemple, un histogramme est particulièrement adapté pour visualiser la distribution d'une variable unique, tandis qu'un diagramme de dispersion est idéal pour illustrer la relation entre deux variables distinctes. Une carte choroplèthe, quant à elle, permet de représenter visuellement des données géographiques, en coloriant chaque région en fonction de sa valeur.

Les treemaps, par exemple, sont particulièrement utiles pour représenter visuellement des données hiérarchiques, en affichant chaque catégorie sous forme de rectangle dont la superficie est proportionnelle à sa valeur. Les network graphs, ou graphes de réseau, permettent de visualiser les relations complexes entre différentes entités, en représentant chaque entité par un nœud et chaque relation par une ligne reliant les nœuds. Les choropleth maps, ou cartes choroplèthes, sont idéales pour visualiser des données géographiques en coloriant chaque région en fonction de sa valeur. Le choix de la technique de visualisation la plus appropriée doit être guidé par la nature des données et par la question spécifique à laquelle on tente de répondre.

Analyse et modélisation des données

L'analyse et la modélisation des données représentent le cœur même du processus d'analyse. Elles consistent à appliquer des techniques statistiques et d'apprentissage automatique, également connu sous le terme de "machine learning", pour extraire des informations précieuses et pertinentes des données. Il existe différentes approches d'analyse, allant de l'analyse descriptive, qui vise à décrire les événements passés, à l'analyse prescriptive, qui a pour objectif de recommander des actions à mettre en œuvre pour atteindre des objectifs spécifiques. Le choix de la technique d'analyse la plus appropriée dépend étroitement des objectifs fixés pour l'analyse et de la nature intrinsèque des données disponibles.

L'analyse descriptive, par exemple, permet de répondre à des questions fondamentales telles que "Quelles sont nos ventes totales par région géographique?", "Quel est le niveau de satisfaction global de nos clients?", ou "Quel est le nombre de visites enregistrées sur notre site web au cours du dernier mois?". L'analyse diagnostique, quant à elle, s'efforce de comprendre les causes profondes de ces résultats observés. Par exemple, pourquoi les ventes ont-elles diminué dans une région particulière? Pourquoi le taux de satisfaction de la clientèle a-t-il connu une baisse significative? L'analyse prédictive, de son côté, a pour vocation de prévoir les événements futurs. Par exemple, quelles seront nos ventes au cours du mois prochain? Quel est le risque de défaut de paiement d'un client spécifique? Enfin, l'analyse prescriptive se concentre sur la recommandation d'actions concrètes à entreprendre pour atteindre un objectif précis. Par exemple, comment pouvons-nous augmenter nos ventes de manière significative? Comment pouvons-nous réduire le taux d'attrition des clients et fidéliser notre clientèle existante?

Parmi les techniques d'analyse de données les plus couramment utilisées, on peut citer l'analyse de régression, qui permet de modéliser la relation entre une variable dite "dépendante" et une ou plusieurs variables dites "indépendantes". L'analyse de classification, qui permet de classer des observations dans différentes catégories prédéfinies. L'analyse de clustering, qui permet de regrouper des observations similaires en fonction de leurs caractéristiques communes. L'analyse de séries temporelles, qui est spécialement conçue pour analyser des données mesurées et enregistrées au fil du temps. Et, enfin, l'analyse de sentiment, qui permet d'évaluer les opinions et les émotions exprimées dans des textes, tels que des commentaires en ligne ou des avis clients.

• Analyse de régression linéaire : 22% des entreprises l'utilisent pour la prévision des ventes et l'optimisation des budgets marketing.
• Analyse de clustering : 17% l'utilisent pour une segmentation client plus précise et la personnalisation des offres.
• Analyse de séries temporelles : 12% l'utilisent pour la prévision de la demande et la gestion des stocks.

Interprétation des résultats et communication

La dernière étape, et non la moindre, du processus d'analyse de données consiste à interpréter de manière rigoureuse les résultats obtenus et à les communiquer de façon claire, concise et compréhensible aux parties prenantes concernées. Il est primordial de transformer les résultats bruts de l'analyse en informations exploitables et pertinentes pour la prise de décision, et de les présenter d'une manière accessible à tous, même à ceux qui ne possèdent pas une expertise approfondie en analyse de données. La communication des résultats doit être adaptée au public cible et doit mettre en évidence les implications concrètes et les bénéfices potentiels des résultats pour l'entreprise.

Une méthode éprouvée pour structurer la présentation des résultats d'une analyse de données est d'adopter le principe de la "pyramide inversée". Cette méthode consiste à débuter par la conclusion principale, c'est-à-dire la réponse directe à la question posée initialement, puis de développer les arguments et de présenter les preuves qui étayent et justifient cette conclusion. Cette approche permet aux parties prenantes de saisir rapidement l'essentiel de l'analyse et de se concentrer sur les détails qui présentent un intérêt particulier pour elles.

L'utilisation de visualisations de données joue également un rôle crucial dans la communication efficace des résultats. Des graphiques et des tableaux soigneusement élaborés peuvent faciliter grandement la compréhension des résultats et mettre en évidence les points clés à retenir. Il est important de choisir les visualisations les plus appropriées en fonction du type de données analysées et de la question spécifique à laquelle on cherche à répondre. Il est également essentiel de veiller à ce que les visualisations soient claires, concises et facilement interprétables, même par un public non averti.

Outils et technologies essentiels pour l'analyse de données

L'analyse de données repose sur un large éventail d'outils et de technologies, allant des logiciels de visualisation de données aux langages de programmation spécialisés et aux plateformes de gestion des données. Le choix des outils les plus adaptés dépend des compétences de l'analyste, des objectifs de l'analyse et de la nature des données à traiter. Il est important de se tenir informé des dernières avancées technologiques dans le domaine de l'analyse de données afin de pouvoir utiliser les outils les plus performants et les plus adaptés aux besoins spécifiques de chaque projet.

Outils de visualisation de données

Les outils de visualisation de données permettent de créer des graphiques et des tableaux interactifs, facilitant ainsi l'exploration et la communication des résultats de l'analyse. Parmi les outils les plus populaires et les plus largement utilisés, on peut citer Tableau, Power BI, Qlik Sense et Google Data Studio. Ces outils offrent une interface intuitive et conviviale, permettant de créer des visualisations sophistiquées sans nécessiter de compétences approfondies en programmation. Ils sont particulièrement utiles pour l'exploration interactive des données, la communication claire des résultats et la création de tableaux de bord interactifs pour un suivi en temps réel des performances.

• Tableau : Solution robuste et performante, idéale pour les visualisations complexes et les analyses approfondies.
• Power BI : Outil intuitif et bien intégré à l'écosystème Microsoft, facilitant la collaboration et le partage d'informations.
• Google Data Studio : Solution gratuite et collaborative, idéale pour les petites équipes et les projets à budget limité.

Langages de programmation pour l'analyse de données

Les langages de programmation tels que Python et R offrent une flexibilité accrue et permettent de réaliser des analyses plus complexes et personnalisées. Python, avec ses puissantes bibliothèques Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib et Seaborn, est particulièrement prisé dans le domaine de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique (machine learning). R est également largement utilisé pour l'analyse statistique et la visualisation des données. Bien que ces langages nécessitent des compétences en programmation, ils offrent une puissance et une flexibilité inégalées pour mener des analyses approfondies et développer des modèles prédictifs sophistiqués.

Bases de données et plateformes de gestion des données

Les bases de données et les plateformes de gestion des données sont indispensables pour stocker, organiser et gérer efficacement les données utilisées pour l'analyse. SQL est le langage de requête standard pour interroger les bases de données relationnelles, permettant d'extraire et de manipuler les données avec précision. NoSQL offre une alternative aux bases de données relationnelles, particulièrement adaptée aux données non structurées et aux applications nécessitant une grande scalabilité. Hadoop et Spark sont des plateformes de traitement de données massives, conçues pour l'analyse de données à grande échelle (Big Data).

Outils de machine learning

Les outils de machine learning (apprentissage automatique) permettent d'automatiser le processus d'analyse et de créer des modèles prédictifs sophistiqués capables d'apprendre à partir des données. TensorFlow et PyTorch sont des bibliothèques open-source de machine learning très populaires, offrant une grande flexibilité et une vaste communauté de développeurs. Azure Machine Learning et AWS SageMaker sont des plateformes cloud de machine learning, qui fournissent un environnement complet pour le développement, le déploiement et la gestion de modèles de machine learning à grande échelle.

Voici un tableau comparatif simplifié des outils d'analyse de données les plus couramment utilisés par les professionnels du marketing :

Défis et limites de l'analyse de données marketing

Bien que l'analyse de données marketing offre de nombreux avantages considérables, il est crucial d'être conscient de ses défis et de ses limites inhérentes. La qualité des données, les biais potentiels, la confidentialité des informations, le risque de sur-interprétation des résultats et les considérations éthiques sont autant de facteurs qui peuvent potentiellement compromettre la validité et la fiabilité des analyses.

Qualité des données

La qualité intrinsèque des données est un facteur déterminant pour le succès de toute analyse. Des données de qualité médiocre, incomplètes, inexactes ou incohérentes peuvent conduire à des conclusions erronées et, par conséquent, à des décisions marketing inefficaces, voire contre-productives. Il est donc impératif de s'assurer de la qualité des données avant de se lancer dans une analyse, en mettant en œuvre des processus de validation et de nettoyage rigoureux. Le principe "Garbage In, Garbage Out" (GIGO), qui signifie littéralement "si les données d'entrée sont mauvaises, les résultats seront également mauvais", est particulièrement pertinent dans le contexte de l'analyse de données.

Biais dans les données

Les données peuvent, malheureusement, refléter des biais existants au sein de la société ou de l'organisation, ce qui peut potentiellement conduire à des décisions discriminatoires et injustes. Il est donc crucial d'être conscient des biais potentiels présents dans les données et de prendre des mesures proactives pour les atténuer ou les corriger. Ces biais peuvent provenir de diverses sources, telles que la méthode de collecte des données, le processus de traitement des informations ou l'interprétation subjective des résultats.

• Biais de sélection : Les données utilisées ne représentent pas fidèlement la population cible visée par l'analyse.
• Biais de confirmation : Tendance à interpréter les résultats de manière à confirmer des idées préconçues ou des hypothèses initiales.
• Biais algorithmiques : Les algorithmes utilisés pour l'analyse peuvent reproduire et amplifier des biais existants dans les données.

Confidentialité des données

La confidentialité des données est un enjeu majeur, particulièrement dans le contexte du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Il est impératif de respecter scrupuleusement la vie privée des individus et de se conformer à toutes les réglementations en vigueur concernant la collecte, le stockage, le traitement et l'utilisation des données personnelles. La transparence et la sécurité sont des principes fondamentaux pour garantir la confiance des clients et la conformité légale.

Sur-interprétation des résultats

Il est essentiel d'éviter de tirer des conclusions hâtives et de valider rigoureusement les résultats de l'analyse avec d'autres sources d'information pertinentes. Les résultats de l'analyse ne doivent jamais être considérés comme des vérités absolues, mais plutôt comme des indications précieuses qui doivent être confirmées par des données complémentaires et par le jugement éclairé des experts. Il est important de se rappeler que la corrélation entre deux variables n'implique pas nécessairement une relation de cause à effet, et il est donc crucial d'éviter de tirer des conclusions causales basées uniquement sur des corrélations statistiques.

Un cadre éthique solide pour l'analyse de données est indispensable pour garantir une utilisation responsable et transparente de l'information. Ce cadre repose sur des principes fondamentaux tels que la transparence, la responsabilité, le respect de la vie privée et la non-discrimination. Les analystes de données doivent être pleinement conscients de l'impact potentiel de leurs analyses sur la société et doivent s'efforcer d'utiliser les données de manière éthique et responsable. L'utilisation des données doit être transparente, les algorithmes doivent être explicables, et les décisions prises sur la base des analyses doivent être justifiables et équitables.

Exemples concrets d'application de l'analyse de données marketing

L'analyse de données marketing trouve de nombreuses applications concrètes dans divers domaines, tels que la publicité en ligne, la personnalisation de l'expérience client, l'optimisation des campagnes marketing, la prévision des ventes et l'amélioration de la fidélisation de la clientèle. Ces exemples illustrent la manière dont l'analyse de données peut aider les entreprises à résoudre des problèmes spécifiques, à améliorer leurs performances et à prendre des décisions plus éclairées et stratégiques.

Publicité en ligne

Dans le domaine de la publicité en ligne, l'analyse de données permet de cibler plus efficacement les publicités, de personnaliser les messages publicitaires et d'optimiser les budgets publicitaires pour maximiser le retour sur investissement (ROI). L'analyse des données démographiques, des comportements de navigation et des centres d'intérêt des utilisateurs permet de créer des audiences cibles plus précises et de leur diffuser des publicités plus pertinentes. L'analyse des performances des campagnes publicitaires permet d'identifier les annonces les plus performantes, les plateformes les plus efficaces et les moments optimaux pour diffuser les publicités.

Personnalisation de l'expérience client

L'analyse de données marketing est également essentielle pour personnaliser l'expérience client sur les sites web, les applications mobiles et les autres canaux de communication. En analysant les données de navigation, les données d'achat et les interactions avec le service client, les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les préférences de chaque client et leur proposer des offres, des recommandations et un contenu personnalisé. Cette personnalisation accrue permet d'améliorer la satisfaction client, de fidéliser la clientèle et d'augmenter les ventes.

Optimisation des campagnes marketing

L'analyse de données joue un rôle crucial dans l'optimisation des campagnes marketing, permettant aux entreprises de mesurer l'efficacité de leurs actions, d'identifier les points faibles et d'apporter les ajustements nécessaires pour améliorer les résultats. L'analyse des données de conversion, des données de trafic et des données de participation permet de déterminer les canaux marketing les plus performants, les messages les plus percutants et les offres les plus attractives. Cette optimisation continue permet d'améliorer le ROI des campagnes marketing et d'atteindre les objectifs fixés.

Prévision des ventes

L'analyse de données permet également de prévoir les ventes avec une plus grande précision, ce qui est essentiel pour planifier la production, gérer les stocks et optimiser les ressources. En analysant les données de ventes historiques, les données saisonnières, les données économiques et les données marketing, les entreprises peuvent anticiper les fluctuations de la demande et adapter leur offre en conséquence.

Amélioration de la fidélisation de la clientèle

Enfin, l'analyse de données marketing est un outil puissant pour améliorer la fidélisation de la clientèle, en identifiant les clients à risque d'attrition et en mettant en œuvre des actions ciblées pour les retenir. En analysant les données d'engagement, les données de satisfaction et les données d'achat, les entreprises peuvent détecter les signes avant-coureurs d'un départ potentiel et proposer des offres personnalisées, un service client amélioré ou un programme de fidélité attractif pour inciter les clients à rester fidèles.

Un exemple concret : une entreprise de commerce électronique a utilisé l'analyse de données pour étudier les habitudes d'achat de ses clients. En analysant les données de transaction, ils ont constaté que les clients qui achetaient régulièrement des produits biologiques avaient également tendance à acheter des produits de soin pour bébé. En conséquence, ils ont décidé de créer une section dédiée aux produits biologiques pour bébés, ce qui a entraîné une augmentation significative des ventes dans cette catégorie.

Conseils pratiques pour une analyse de données marketing réussie

Pour mener à bien une analyse de données marketing et en tirer des bénéfices concrets, il est essentiel de suivre quelques conseils pratiques et de mettre en œuvre des bonnes pratiques. Ces conseils portent sur la définition des objectifs, l'exploration des données, la validation des résultats, la collaboration avec d'autres experts et l'importance de rester à l'affût des dernières tendances.

Définir clairement les objectifs de l'analyse

Il est crucial de ne pas se perdre dans les détails techniques et de se concentrer sur la question principale à laquelle l'analyse doit répondre. Avant de commencer, il est indispensable de définir clairement les objectifs de l'analyse et de s'assurer que l'ensemble du processus est aligné sur ces objectifs. Une définition précise des objectifs permet de guider l'analyse, de sélectionner les données pertinentes et d'interpréter les résultats de manière adéquate.

Explorer les données avec curiosité et ouverture d'esprit

Il est important de consacrer du temps à l'exploration des données, à la recherche de schémas et de relations intéressantes. L'exploration des données peut révéler des informations précieuses qui ne seraient pas apparentes de prime abord. La curiosité et l'ouverture d'esprit sont des qualités essentielles pour un analyste de données marketing, lui permettant de découvrir des perspectives nouvelles et d'identifier des opportunités cachées.

Valider rigoureusement les résultats de l'analyse

Il est crucial de ne pas se fier aveuglément aux résultats de l'analyse et de les valider avec d'autres sources d'information pertinentes. Les résultats de l'analyse doivent être considérés comme des indications précieuses qui doivent être confirmées par des données complémentaires, par des études de marché ou par le jugement éclairé des experts. La validation des résultats permet de s'assurer de leur fiabilité et de leur pertinence, et d'éviter de prendre des décisions basées sur des informations erronées.

Collaborer avec d'autres experts et partager les connaissances

L'analyse de données marketing est souvent un travail d'équipe qui nécessite des compétences variées. Il est donc important de collaborer étroitement avec d'autres experts, tels que des statisticiens, des informaticiens, des experts du domaine et des décideurs. Le partage des connaissances et des compétences permet d'enrichir l'analyse, de valider les résultats et de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques.

Se tenir informé des dernières tendances et des nouvelles technologies

Le domaine de l'analyse de données marketing est en constante évolution, avec l'émergence de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles technologies. Il est donc important de se tenir informé des dernières tendances, de suivre les formations appropriées et d'expérimenter de nouvelles approches pour rester compétitif et efficace. L'apprentissage continu et l'adaptation sont des qualités essentielles pour un analyste de données marketing performant.

Voici quelques ressources utiles pour approfondir vos connaissances en analyse de données marketing et rester à la pointe de l'innovation :

• Blogs spécialisés : MarketingProfs, HubSpot Marketing Blog, Neil Patel's Blog.
• Conférences et événements : Marketing Analytics Summit, INBOUND, Content Marketing World.
• Certifications professionnelles : Google Analytics Individual Qualification (GAIQ), certifications offertes par Tableau et Power BI.