Présentation de la mise en récit des données

Les entreprises génèrent aujourd'hui un volume inédit de données. Cependant, en l'absence de communication claire et efficace, ces données n'éclairent pas les décisions stratégiques. La mise en récit des données donne un contexte et du sens à des indicateurs complexes, ce qui facilite leur interprétation par les équipes qui ne sont plus dans l'analytique, mais dans la compréhension.

Que vous vous adressiez à des cadres dirigeants ou à des équipes transversales, la mise en récit rend les enseignements plus accessibles et percutants. Grâce à cette pratique, l'histoire derrière les données devient aussi limpide que les chiffres eux-mêmes.

Éléments clés de la mise en récit des données

La mise en récit des données transforme des données et des chiffres bruts en enseignements pertinents et mémorables qui encouragent l'action. Loin d'être une simple présentation de graphiques et de chiffres, la mise en récit combine habilement des données fiables, un récit convaincant et des visuels captivants adaptés à votre public. Les récits les plus efficaces sont construits à partir des mêmes blocs. Chaque élément renforce la compréhension du public à sa manière, tout en mettant en évidence l'importance des faits et les mesures à prendre. Vous trouverez ci-dessous les fondamentaux pour une mise en récit des données réussie.

Exploitation des données

Une mise en récit axée sur les données doit se nourrir, dans la mesure du possible, de données propres et complètes. Même si cela semble évident, le défi est de taille, car les données résident dans différents pays, unités opérationnelles et services. L'essor de nouvelles sources de données, par exemple l'IIoT, ne fait qu'augmenter le volume de données. Pour les entreprises qui croulent sous les données, soit la plupart d'entre elles, les solutions de gestion des données aident.

Partage d'un récit

De tout temps, les êtres humains ont réussi à transmettre efficacement des informations à travers des récits. La mise en récit des données suit elle aussi l'arc narratif traditionnel avec un début, un milieu et une fin. Le récit raconte l'histoire derrière les données, met en avant leur contexte et suggère des actions potentielles. Les logiciels de mise en récit des données peuvent être combinés avec des plateformes ERP, lesquelles intègrent différents types d'analytique des données (descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive). Cette intégration met en lumière les données les plus pertinentes ou convaincantes dans le cadre du récit.

Utilisation de visuels

Les visuels de qualité illustrent les liens entre les données de sorte que le lecteur les comprenne vite et puisse les utiliser pour évaluer certains résultats. Même si les feuilles de calcul et les logiciels de visualisation de données sont capables de générer des graphiques, des cartes et des diagrammes, c'est la combinaison de visuels et d'un récit qui donne un contexte et du sens aux données. Une image vaut plus que mille mots : elle vaut des milliers de lignes Excel.

Connaissance du public

Pour avoir un effet, un récit doit trouver un écho parmi le public cible. Ainsi, une présentation à l'attention de cadres dirigeants mettra possiblement l'accent sur l'impact commercial et les mesures à prendre. En revanche, dans une présentation pour des analystes, les hypothèses et calculs appliqués aux données seront peut-être plus détaillés. Lorsque vous connaissez les objectifs, les responsabilités et le degré de maîtrise de votre public en matière de données, vous avez toutes les cartes en main pour adapter le niveau de détail, la terminologie et le ton de votre récit. Plus votre présentation sera personnalisée, plus elle aura d'effet.

L'action comme objectif

Chaque récit de données efficace aboutit à un résultat clair. La mise en récit encourage l'action, c'est-à-dire une décision stratégique, un ajustement opérationnel ou encore un changement de politique.

Voici comment favoriser l'action :

• Conclure avec une recommandation spécifique.
• Faire le lien entre les enseignements et les objectifs métier.
• Anticiper les questions et les objections, données à l'appui.

Même les récits le mieux pensés risquent de ne pas produire l'effet escompté si la prochaine étape n'est pas clairement définie. L'action donne un sens à vos données et garantit que votre récit aura une suite tangible.

L'importance de la mise en récit des données

La mise en récit des données transforme la communication des enseignements dans les entreprises : les analyses complexes gagnent en lisibilité et encouragent davantage l'action. Elle donne une structure et du sens aux données, ce qui aide le public à saisir la signification, mais aussi l'effet des chiffres présentés sur l'entreprise.

L'efficacité d'un récit de données dépend de la précision et de la cohérence des informations. La qualité des données doit être excellente si l'on veut obtenir des enseignements fiables et fonder les décisions sur la vérité. En découlent des histoires convaincantes qui favorisent les bons choix, inspirent confiance et poussent à l'action, bien loin des hypothèses. Avec des données de grande qualité en tant que socle, les entreprises ont le pouvoir de créer des récits au service de meilleurs choix, de la confiance et du progrès.

Une bonne mise en récit des données contribue à :

• Renforcer la confiance et la transparence dans les équipes.
• Clarifier les causes et les effets de scénarios de gestion.
• Aider les parties prenantes non techniques dans leur utilisation des données.
• Soutenir une prise de décision plus rapide, plus alignée.

Exemple : une équipe Achats visualise les dépenses fournisseurs d'une année sur l'autre en parallèle des retards de livraison. Le récit qui accompagne cette visualisation fait le lien entre les données et les risques sur la Supply Chain. Il suggère d'ajuster la stratégie de sourcing avant que les problèmes s'aggravent.

La mise en récit ne répond pas seulement à la question « Quoi ? ». Elle aide le public à comprendre la réponse aux questions « Pourquoi ?» ainsi que « Et après ? ».

Exemples de mise en récit des données

La mise en récit des données simplifie la communication, met en évidence des enseignements et améliore la prise de décision dans divers secteurs et fonctions. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples pratiques d'application de la mise en récit en entreprise :

• Durabilité : une entreprise de production assure le suivi de ses émissions par établissement et superpose ces données avec ses objectifs réglementaires afin que les responsables visualisent les écarts et investissent en priorité dans des technologies propres.
• Supply Chain : un détaillant international combine des données sur les stocks et la logistique pour déterminer à quels niveaux les retards d'expédition sont les plus susceptibles de nuire au chiffre d'affaires. Le récit oriente les décisions stratégiques en matière de sourcing de secours.
• Planification RH : les RH visualisent les tendances en matière de départs en parallèle du délai d'intégration des nouvelles recrues, ce qui aide les cadres dirigeants à anticiper les lacunes de compétences et à ajuster les actions de recrutement avant toute baisse de la productivité.
• Performances commerciales : une équipe commerciale régionale analyse les données territoriales afin d'identifier les zones n'atteignant pas les objectifs. Le récit visuel explique les résultats par le nombre de commerciaux et les efforts d'engagement client.

Ces exemples montrent que les données, lorsqu'elles sont combinées comme il faut, peuvent favoriser des actions dans l'entreprise.

Mise en récit des données et analytique moderne

Les progrès technologiques dans le secteur de l'analytique font évoluer la création et le partage de récits de données. Désormais, les plateformes ont recours à l'IA, à l'automatisation et au traitement du langage naturel pour simplifier les récits et les déployer à grande échelle dans l'entreprise.

Grâce aux outils modernes, les équipes peuvent :

• Automatiser la génération des titres, des résumés ou des enseignements à partir de tableaux de bord.
• Utiliser l'IA pour repérer des anomalies, des tendances ou des corrélations pertinentes.
• Personnaliser les vues et récits de données en fonction du rôle, de la région ou de la fonction métier.
• Extraire des enseignements pertinents sans compétences techniques avancées.

Ces innovations démocratisent la mise en récit des données en entreprise. Par conséquent, plus de personnes sont capables d'interpréter les données et de prendre des mesures éclairées sur cette base, le tout sans avoir à attendre des équipes spécialisées.

Mise en récit des données : mode d'emploi

Chaque récit de données est unique. Néanmoins, en suivant ce processus cohérent, vous gagnerez en clarté, en structure et en pertinence. Voici un cadre simple pour vous guider dans votre récit :

1. Définition du public
   À qui vous adressez-vous ? Quelles décisions votre public doit-il prendre ? Les réponses à ces questions sont le socle de toute personnalisation.
2. Analyse des données
   Identifiez les tendances, les valeurs aberrantes et les comparaisons en phase avec les objectifs ou les défis de votre public.
3. Choix des visuels
   Utilisez des diagrammes, des graphiques et des tableaux de bord pour mettre en lumière vos enseignements. N'encombrez pas trop vos présentations ; gardez uniquement les visuels pertinents.
4. Structure du récit
   Veillez à la logique de votre récit. Expliquez ce que les données signifient, l'importance de ces résultats et ce qui a changé.
5. Tests et ajustement
   Racontez votre récit à un public test. Votre récit trouve-t-il un écho ? Les visuels sont-ils clairs ? Procédez à des ajustements le cas échéant.
6. Présentation et suivi
   Racontez votre récit dans son contexte, puis sollicitez des retours, répondez aux questions, suivez les résultats.

Grâce à ce processus, les données sous forme de tableaux de bord statiques se transforment rapidement en décisions stratégiques. Les enseignements laissent place à des actions dans votre entreprise.

Mise en récit des données versus visualisation des données

Même si elles sont étroitement liées, la mise en récit et la visualisation des données ont des finalités différentes.

• Visualisation des données : pratique consistant à présenter des informations de manière graphique, facilitant ainsi l'identification de schémas, de tendances et d'anomalies.
• Mise en récit des données : pratique consistant à enrichir ces visuels d'un contexte et d'un récit pour aider le public à comprendre la véritable signification des chiffres.

Voici ce qui les différencie :

La mise en récit des données étoffe la visualisation en établissant des liens, en ajoutant du sens et en encourageant des décisions éclairées.

Cadres de mise en récit des données

Les cadres de mise en récit aident les intervenants à structurer leurs enseignements pour plus de clarté et d'action. Voici trois modèles éprouvés, très répandus dans la mise en récit des données :

1. La structure en trois actes

Inspiré de la narration classique, ce modèle divise le récit en trois parties :

• Début : décrivez le contexte. À quelle question répondez-vous ?
• Milieu : présentez les données et dévoilez les enseignements.
• Fin : tirez une conclusion ou faites une recommandation.

Cette structure aide le public à comprendre les enjeux, à voir clairement les preuves et à adhérer aux prochaines étapes.

2. AIDA (attention, intérêt, désir, action)

Très répandu dans le marketing, le modèle AIDA est parfaitement adapté aux récits conçus pour persuader :

• Attention : captivez l'audience avec un enseignement ou une question percutante.
• Intérêt : mettez en évidence l'importance de cet enseignement pour le public.
• Désir : démontrez les atouts du changement ou de l'action.
• Action : suggérez la prochaine étape.

Le modèle AIDA fonctionne particulièrement bien lorsque les récits sont en lien avec une transformation d'entreprise ou un changement de comportement.

3. Le principe de la pyramide

Cette méthode descendante consiste à commencer par la conclusion principale et à l'étayer par un raisonnement structuré. Solution de choix face à un public de cadres dirigeants, elle se décompose comme suit :

• Conclusion clé
• Arguments ou thèmes sous-jacents
• Données ou preuves à l'appui de chaque point

Le principe de la pyramide est efficace et persuasif. Il est en phase avec la méthode de prise de décision dans les entreprises.

Le choix du cadre dépend de votre public, de vos objectifs et du contexte. Chacun des trois cadres contribue à clarifier votre message et à enrichir votre récit.

Mesurer l'effet de la mise en récit des données

La mise en récit des données n'a d'intérêt que si elle renforce la compréhension, l'engagement et améliore la prise de décision. Si les équipes mesurent l'effet du récit, elles pourront ajuster leur approche et démontrer la valeur ajoutée pour l'entreprise.

Voici quatre méthodes pour évaluer l'efficacité de la mise en récit en entreprise :

1. Délai nécessaire pour tirer des enseignements

Les décideurs sont-ils en mesure de tirer des conclusions plus rapidement ? Les récits bien structurés réduisent la charge cognitive et accélèrent la compréhension.

2. Rapidité de la prise de décision

La mise en récit aide-t-elle les responsables à agir plus vite et avec plus d'assurance ? Mesurez le temps écoulé entre la présentation et la prise de décision.

3. Engagement

Les personnes lisent-elles les récits de données, les partagent-elles ou y réagissent-elles ? Les indicateurs tels que les taux d'ouverture, les retours et les interactions peuvent être révélateurs de l'intérêt et de l'influence.

4. Adoption des enseignements

Les parties prenantes reprennent-elles les enseignements du récit dans leurs plans, leurs stratégies ou leurs actions à venir ? Le respect des recommandations est l'un des indicateurs de l'adoption.

Lorsque la mise en récit optimise et accélère les actions, l'impact sur l'activité est évident.

Bonnes pratiques et écueils les plus courants

L'efficacité d'un récit de données tient à sa clarté, sa pertinence et son alignement sur les objectifs métier. Voici nos conseils pratiques et les erreurs à éviter.

Bonnes pratiques

• Se concentrer sur le public. Adapter le récit à ses objectifs, à son degré de maîtrise en matière de données et au contexte.
• Rester concis avec une seule conclusion. Un enseignement clair vaut mieux que cinq points différents.
• Utiliser des visuels pertinents. Choisir des graphiques pour la clarté plus que pour la décoration. Ne pas tomber dans la complexité inutile. L'information doit être facile et rapide à assimiler.
• Fournir un contexte avec des périodes, des benchmarks et des objectifs métier. Aider les lecteurs à comprendre pourquoi les données sont importantes.
• Toujours inclure une recommandation. Un bon récit pousse à l'action. Ne pas laisser le public se demander « Et alors ? ».

Écueils les plus courants

• Trop de données, un message pas assez étoffé. Les données ne doivent pas submerger le public. Au contraire, vous devez sélectionner les données de sorte à raconter au public un récit qui lui parle.
• Des visuels peu clairs ou trompeurs qui entraînent des malentendus. Il faut éviter toute déformation, l'encombrement et les types de graphique mal assortis.
• Un manque de narration conduisant à l'ennui ou à un manque d'intérêt chez les lecteurs. Les données et les visuels bruts ne suffisent pas. Vous devez guider le public jusqu'à l'enseignement grâce à un arc narratif.
• Pas de réponse à la question métier que le public se pose. Si le récit ne répond pas à la question « Quelles sont les prochaines étapes ? », alors il est incomplet.

En appliquant ces bonnes pratiques, vous avez l'assurance de partager des récits instructifs et percutants. Face à des informations facilement assimilables, votre public aura tendance à continuer à consommer vos contenus et à se tourner vers vos enseignements.

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