Affichage et interprétation des résultats d'une analyse des facteurs clés

Après avoir exécuté une analyse des facteurs clés, vous pouvez afficher les résultats pour découvrir des métriques sur les facteurs d'influence qui dirigent les tendances des données de votre cible. Les résultats fournissent des informations analytiques exploitables que vous pouvez utiliser pour améliorer les processus de prise de décision au sein de votre entreprise.

Ouvrez le panneau Ressources lors de l'affichage d'une feuille en mode d'analyse. Développez le panneau Facteurs clés et sélectionnez une analyse existante du panneau pour accéder aux résultats.

Les résultats d'une analyse des facteurs clés expirent et seront supprimés dix jours après la dernière exécution de l'analyse.

Affichage des détails de l'analyse

Dans le coin supérieur droit de la page de résultats, cliquez sur Afficher les détails pour voir des informations sur votre analyse. Les informations suivantes sont fournies :

• Date de création, date de la dernière exécution et date d'expiration de l'analyse

• Cible et caractéristiques sélectionnées pour la configuration

• Toutes les sélections effectuées dans l'application lors de la configuration de l'analyse

Affectation à l'application des sélections sous-jacentes à l'analyse

Les sélections effectuées lors de la configuration de l'analyse sont enregistrées dans l'analyse des facteurs clés. Lors de l'affichage des détails de l'analyse, cliquez sur Appliquer les sélections à l'application.

Cela vous permet de consulter de nouveau les feuilles de l'application et de déterminer les données spécifiques susceptibles d'être sources d'anomalies.

Comparaison de l'influence totale de chaque caractéristique

La section Meilleurs facteurs clés de la page de résultats vous indique l'influence totale calculée de chaque caractéristique incluse par rapport à l'ensemble des autres caractéristiques de l'analyse. Cela inclut un graphique à barres et des informations analytiques correspondantes en langage naturel. Sur le graphique, les caractéristiques sont classées de la plus forte influence à la plus faible influence sur la cible.

Les valeurs d'influence sont exprimées sous forme de valeurs absolues. Ainsi, une caractéristique peut avoir un fort impact négatif sur les Ventes, mais il se peut qu'elle apparaisse comme ayant la plus forte influence sur cette cible.

Le facteur clé ayant le plus d'influence est automatiquement sélectionné sur le graphique et détermine la caractéristique analysée dans la section à droite de la section Meilleurs facteurs clés. Pour plus d'informations sur l'analyse des détails spécifiques sur une caractéristique individuelle, voir Affichage des métriques détaillées d'une seule caractéristique.

Affichage des métriques détaillées d'une seule caractéristique

Des informations plus détaillées sur l'influence relative d'une caractéristique donnée, par rapport aux autres caractéristiques incluses, sont fournies dans la section spécifique aux caractéristiques à droite de la page. La caractéristique sélectionnée sur le graphique Meilleurs facteurs clés détermine la caractéristique que vous analysez de manière plus approfondie. Par défaut, le facteur clé ayant le plus d'influence est celui sélectionné.

Effectuez une sélection différente sur le graphique Meilleurs facteurs clés pour afficher plus de détails sur la manière dont les valeurs uniques de la caractéristique en question influencent la cible.

Les sections suivantes détaillent chaque option disponible.

Graphique de répartition

Le graphique Répartition classe l'influence de chaque valeur de caractéristique unique sur le résultat cible. Vous pouvez basculer entre influence moyenne et influence totale.

Les valeurs d'influence sont exprimées sous forme de valeurs absolues. Ainsi, une valeur de caractéristique peut avoir un fort impact négatif sur les Ventes, mais il se peut qu'elle apparaisse comme ayant la plus forte influence sur cette cible.

Graphique de distribution

Le graphique Distribution répartit lui aussi la caractéristique en fonction de chaque valeur unique. Chaque instance de la valeur de caractéristique d'un enregistrement de l'ensemble de données apparaît sous forme de bulle. Les bulles sont distribuées et classées en fonction de leur influence sur la cible. Vous pouvez basculer entre influence moyenne et influence totale.

Les valeurs d'influence sont exprimées sous forme de valeurs absolues. Ainsi, une valeur de caractéristique peut avoir un fort impact négatif sur les Ventes, mais il se peut qu'elle apparaisse comme ayant la plus forte influence sur cette cible.

Vous pouvez utiliser le graphique Distribution pour voir les endroits où les plages de valeurs d'influence sont généralement regroupées. Cela vous permet de repérer les valeurs hors norme et les anomalies et de rechercher les raisons pour lesquelles ces valeurs sont différentes des tendances générales.

Cliquez sur une bulle du graphique pour en savoir plus sur l'enregistrement de données dont elle fait partie. Cela inclut les valeurs des autres caractéristiques incluses associées à cette caractéristique dans l'ensemble de données.

Affichage des résultats en langage naturel

Des informations analytiques en langage naturel sont disponibles pour les métriques d'influence totale ainsi que pour les métriques d'influence par caractéristique. Les informations analytiques peuvent fournir de simples résumés des résultats, par exemple, les caractéristiques ayant le plus d'influence et celles ayant peu ou n'ayant aucune influence sur la cible.

Les informations analytiques peuvent également vous aider à déterminer si les résultats de l'analyse sont faussés en raison d'une configuration incorrecte ou d'une préparation inappropriée des données. Surtout, en cas de détection d'une fuite de cible éventuelle, vous pouvez le voir dans les informations analytiques.

Identification des résultats non valides

Si les données des résultats semblent faussées, cela indique probablement que l'analyse n'a pas été configurée correctement ou qu'il existe des problèmes dans les données sources utilisées pour générer l'analyse.

Fuite de cible dans une analyse des facteurs clés

Si vous remarquez qu'une caractéristique exerce la grande majorité de l'influence sur la cible, il est possible que la configuration de l'analyse soit affectée par une fuite de cible. Dans ce cas, les résultats de l'analyse ne sont pas fiables.

Une fuite de cible est un phénomène dans lequel il existe une dépendance entre la cible et une caractéristique qui entraîne l'attribution à la caractéristique d'un niveau d'influence irréaliste et souvent incorrect sur la cible. Voici quelques exemples de la manière dont cela peut se produire :

• Une caractéristique et la cible sont directement dérivées l'une de l'autre. Par exemple, si votre cible est Marge et si vous incluez Ventes comme caractéristique, vous obtiendrez probablement des résultats faussés par une fuite de cible. Cela s'explique par le fait que la Marge est souvent un calcul obtenu en soustrayant le Coût des Ventes. L'influence des Ventes sur la Marge va par conséquent dominer l'analyse et ne permettra pas d'évaluer d'autres facteurs d'influence.

• Collecte et préparation incorrectes des données. Imaginons, par exemple, que votre cible soit un champ Perte de clientèle et que vous incluiez une caractéristique appelée DaysSinceLastService (un champ calculé indiquant le nombre de jours écoulés depuis la dernière création d'un ticket de service pour le client). Si le calcul de ce champ ne s'arrête pas automatiquement de compter après qu'un client a annulé son service, cela entraînera l'attribution au champ DaysSinceLastService d'un haut niveau d'influence disproportionnel sur Perte de clientèle.

Les métriques affectées par la fuite de cible sont considérées comme non valides. Il est recommandé de reconfigurer la cible et les caractéristiques afin d'exclure les entités susceptibles d'indiquer une fuite de cible.

Comment interpréter les résultats et agir en conséquence

Les résultats d'une analyse des facteurs clés peuvent indiquer si une dimension ou une mesure spécifique suivie dans l'application entraîne des changements et un comportement particulier dans les données de la cible.

Les informations que vous obtenez sur la page de résultats peuvent être traduites en actions directes permettant d'améliorer les performances et l'efficacité de votre entreprise.

Exemple pratique

Par exemple, dans la section Meilleurs facteurs clés, vous voyez qu'un champ Produit dirige les données d'une cible Satisfaction client. Cela peut avoir un impact positif ou négatif sur la cible. Pour en savoir plus sur ce qui, en particulier, fait que les valeurs du Produit influencent le plus la Satisfaction client, vous devez passer à la section dédiée aux caractéristiques des résultats et évaluer les valeurs de la caractéristique Produit en tant que facteurs d'influence.

Grâce à cela, il se peut que vous observiez qu'un produit spécifique, qui marche particulièrement bien, contribue énormément à améliorer les scores de Satisfaction client.

Ces informations analytiques vous permettent d'agir en augmentant vos investissements dans le produit via des efforts marketing et de développement.