Il existe d’innombrables discussions sur le web concernant la manière d’acquérir plus de données. Et les plateformes avec lesquelles vous pouvez en obtenir davantage. Ce qui est excellent, sauf si… vous n’avez pas de plan pour ces données une fois que vous les avez collectées.
Fixer une liste interminable de chiffres et de variations provenant de toutes ces sources de données brutes est un véritable cauchemar. Soyons réalistes. Vous devez déterminer rapidement sur quoi vous pouvez agir en utilisant les données que vous collectez.
Si vous êtes ici, vous savez probablement que visualiser vos données de manière plus digeste est le meilleur moyen d’obtenir des aperçus rapides sur des ensembles de données en constante expansion.
Dans cet article, nous vous présenterons une comparaison simple entre Tableau et Adobe Analytics, deux solutions très discutées dans les domaines de l’analyse, de la visualisation et du reporting de données.
Présentation d’Adobe Analytics
Adobe Analytics, bien qu’il ne soit pas le seul outil d’analyse proposé par Adobe, est le principal logiciel d’analyse orienté web de l’Adobe Experience Cloud. Il a commencé en tant que plateforme d’analyse web Omniture, et Adobe l’a acquis en 2009, changeant finalement son nom lorsqu’il est devenu une partie de la suite Adobe.
La fonction clé de ce logiciel est de collecter de grandes quantités de données provenant d’une myriade de sources en ligne, que ce soit de votre site web, de vos publicités payantes, de vos campagnes d’e-mail, etc. Adobe Analytics (AA) stocke ensuite ces données dans un hub central, reliant vos efforts en ligne et créant un point de vérité unique.
De plus, il vous aide à analyser et à visualiser vos données de manière pertinente et vous fournit les informations prédictives nécessaires pour mieux interagir avec les clients.
Fonctionnalités
Une des raisons pour lesquelles tant d’entreprises choisissent de passer à Adobe Analytics pour leurs données web est sa richesse en fonctionnalités puissantes.
Quelle que soit la quantité de données que vous apportez, ou le nombre de sources, AA utilise la capacité de stockage robuste et flexible de la Adobe Experience Platform en combinaison avec ses fonctionnalités de classe mondiale pour créer des informations exploitables et immédiates.
Voici un bref aperçu de certaines des fonctionnalités exceptionnelles d’AA :
- Collecte de données multicanal variée : Collectez des données même à partir de bornes en ligne, d’applications client-serveur et de nombreuses autres sources connectées à Internet.
- Traitement côté serveur : Segmentez les données en temps réel, sans avoir besoin d’implémenter des règles compliquées sur votre site.
- Gestion simplifiée des balises : Collectez et distribuez plus de données, plus facilement.
- Capacités de données étendues : Plus de puissance de traitement des données avec des extensions de stockage, le reporting des données clients et le retraitement des données.
- Analyse des flux : Examinez l’intégralité du parcours client à travers de multiples points de données.
- Analyse de cohorte : Regroupez les clients similaires qui partagent des traits communs et analysez les tendances de leurs comportements au fil du temps.
- Rapports personnalisés flexibles par glisser-déposer : Organisez les données comme vous souhaitez les voir, avec toute combinaison de visuels, tableaux, graphiques, et plus encore.
- Créez de nouvelles métriques avec des calculs avancés : Utilisez les métriques existantes pour créer des opérations statistiques qui formeront de nouvelles métriques pertinentes pour la compréhension de vos données.
- Alertes d’anomalie et analyse des contributions : Soyez informé lorsque des anomalies de données se produisent et obtenez des informations intelligentes d’AA sur leurs causes.
- Données en temps réel : Obtenez une vue d’ensemble des données au niveau des hits avec le Live Stream d’AA.
- Audiences partagées exploitables : Créez des segments d’audience qui peuvent être utilisés pour optimiser le parcours client dans d’autres produits Adobe Experience Cloud.
- Intégrations simples des analyses publicitaires : Intégrez facilement les données de vos canaux de marketing numérique et comprenez comment ces données se rapportent à vos autres canaux de données.
- Déclencheurs de remarketing configurables : Réengagez automatiquement les utilisateurs avec des déclencheurs basés sur les données collectées dans AA.
- Capacité d’intégration tierce : Intégrez-vous en toute transparence avec un nombre illimité d’applications tierces grâce aux connecteurs API pré-intégrés d’AA.
Cas d’utilisation
Pour toutes les entreprises, disposer d’une solution d’analyse est un impératif. Si vous n’en avez pas actuellement, l’adoption d’une plateforme d’analyse devrait être une priorité.
Voici quelques exemples de cas où Adobe Analytics pourrait spécifiquement répondre à vos besoins :
- Vous effectuez un grand volume de tests de parcours et avez besoin de capacités d’analyse en temps réel pour vous aider à réagir aux changements des parcours clients au moment où ils se produisent.
- Vous avez besoin d’une plateforme de données centralisée qui combine la mesure cross-canal avec des visualisations puissantes et diverses pour mieux comprendre l’expérience complète.
- Vous avez besoin d’analyser les informations de modèles provenant de l’ensemble du parcours client, afin de déterminer où investir le plus d’efforts de test.
- Vous pourriez bénéficier d’une modélisation prédictive plus flexible et plus puissante pour vous aider à repérer les tendances avant qu’elles ne se produisent.
- Vous avez besoin d’une solution de stockage de données robuste capable de s’adapter à l’évolution de votre entreprise.
- Vous utilisez déjà d’autres produits de la suite Adobe Experience (comme AEM ou Adobe Target), et vous recherchez une solution d’analyse web qui s’y intègre parfaitement.
Aperçu de Tableau
Fondé en 2003 à Stanford, Tableau est le fruit de l’ingéniosité des cofondateurs Chris Stolte, Pat Hanrahan et Christian Chabot. Il a été créé à l’aide de VizQL, qui a utilisé l’encodage visuel des données en combinaison avec des requêtes pour favoriser une meilleure compréhension visuelle des données.
L’un des objectifs principaux de Tableau à l’origine, et encore aujourd’hui, était de rester une plateforme accessible même pour ceux qui n’ont pas d’expertise en matière de requêtes, grâce à ses capacités de visualisation par glisser-déposer.
Tableau, bien que similaire à Adobe Analytics à certains égards, sert un objectif globalement différent. Les deux peuvent être considérées comme des plateformes d’analyse de données, mais Tableau est presque entièrement axé sur la visualisation des données et non sur le stockage des données ou les données prédictives avancées.
Une différence essentielle à garder à l’esprit est que Tableau ne collecte pas ses données directement à la source (par exemple, Google Ads, votre site web, votre application, etc.). Au lieu de cela, il s’intègre à d’autres plateformes qui, elles, collectent leurs données à la source (par exemple, Adobe Analytics, Salesforce, Google Analytics) et importe ces données pour la visualisation.
Fonctionnalités
Au fil de ses diverses itérations, Tableau n’a cessé de développer de nouvelles façons de visualiser les données sur lesquelles vous pouvez agir facilement. Ses fonctionnalités les plus remarquables visent à améliorer la facilité des analyses visuelles complètes et diversifiées. Voici quelques-unes de ces fonctionnalités :
- Analyse géospatiale : Analysez les données géographiquement, tracées sur une vue cartographique.
- Moteur Hyper SQL : Cela permet un chargement de tableau de bord et un traitement des données quasi en temps réel.
- Images intégrées de visualisation : Associez des ressources d’image à vos ensembles de données pour une analyse visuelle plus facile.
- Étape de jointure : Créez une visualisation complète en joignant facilement des données de 2 tables ou plus qui partagent un champ commun.
- Accélérateur : Utilisez des tableaux de bord prédéfinis pour démarrer plus rapidement, et personnalisez-les entièrement selon vos besoins.
- Casiers : Passez de grands ensembles de données continus à des affichages de distribution digestes sans instructions SI complexes.
- Récits de données : Générez automatiquement des informations clés sur vos données dans un langage facile à comprendre.
- Expliquer les données : Obtenez des informations rapides sur les raisons des anomalies de données.
- Visualisation glisser-déposer accessible : Glissez-déposez facilement des données dans des tableaux de bord et des visualisations.
Cas d’utilisation
Tableau est un outil puissant pour comprendre les données, mais comment savoir s’il convient à l’intégralité de votre situation ?
Comme nous l’avons mentionné précédemment, Tableau extrait les données de votre stockage existant pour les utiliser dans sa multitude de visualisations. En d’autres termes, si vous ne disposez pas déjà d’une plateforme de stockage de données, ou si celle-ci ne fonctionne pas comme vous le souhaitez, Tableau n’apportera pas de valeur ajoutée à votre pile technologique.
Cela dit, voici quelques exemples de situations où Tableau serait un choix judicieux :
- Si vous utilisez déjà une plateforme de stockage et de collecte de données qui unifie toutes vos données en un seul endroit, mais qui est limitée en termes d’étendue et de facilité des visualisations de données.
- Si vous ne pouvez pas modifier votre pile de collecte de données existante, mais qu’elle est fragmentée sur de nombreuses plateformes différentes et que vous avez besoin d’un meilleur moyen d’interpréter toutes ces données ensemble.
- Votre objectif final est d’améliorer la culture des données à l’échelle de l’entreprise, en utilisant des fonctionnalités telles que le Centre d’activation de Tableau, qui aide les équipes de tous niveaux techniques à apprendre à capitaliser sur vos données.
Adobe Analytics vs Tableau : Principales différences
Maintenant que vous avez un peu plus de contexte sur chaque plateforme, vous avez probablement déjà quelques idées sur les domaines les plus importants où elles diffèrent. Les capacités suivantes ne se chevauchent pas :
Bien que la plupart des capacités se chevauchent, elles excellent dans des domaines différents.
Mais, pour vous aider à examiner de plus près ces différences, résumons-les ici en un seul endroit.
Interface d’analyse et de reporting et convivialité
Pour commencer, il est important de souligner que Tableau et Adobe Analytics disposent tous deux d’espaces de travail pratiques pour la visualisation de données. Ces deux espaces de travail présentent des points de données (métriques, dimensions, catégories, etc.) qui peuvent être glissés-déposés pour créer des rapports.
Cependant, l’espace de travail de Tableau peut certainement sembler plus intimidant pour les membres de nos organisations qui ne sont pas des analystes de données naturels, malgré sa fonctionnalité de glisser-déposer. L’Analysis Workspace d’AA, en revanche, est un peu plus clair et plus intuitif pour les utilisateurs de tous niveaux de littératie en matière de données.
De plus, contrairement à Tableau, Adobe Analytics se compose de bien plus d’outils que le seul espace de travail, comme l’onglet des composants, qui vous permet de segmenter les données, de créer des alertes, de planifier des rapports et de créer des métriques calculées.
Intégration et gestion des données
Pour récapituler, la plus grande différence en matière d’intégration de données entre Tableau et Adobe Analytics réside dans la provenance des données pour chaque plateforme.
Tableau doit extraire des données d’autres solutions de stockage de données et ne peut pas collecter ou stocker des données directement à partir de la source. AA, cependant, peut s’intégrer directement avec des sources de données en ligne et peut stocker de grandes quantités de ces données collectées. AA peut également importer et stocker des données clients provenant de vos sources hors ligne pour ajouter du contexte à vos données web.
Certaines des intégrations clés de Tableau sont :
- Microsoft SQL Server
- Excel
- Salesforce
- Snowflake
- Azure
- Alteryx
En revanche, AA propose des intégrations avec plus de 200 sources de données (trop nombreuses pour être toutes listées ici), parmi lesquelles certaines des principales sont :
- Votre site web (via des solutions de balisage gérées au sein d’AA)
- Votre ou vos application(s)
- Vos campagnes publicitaires
- Votre CRM
Collaboration et partage
À première vue, les capacités de collaboration et de partage de Tableau et d’AA sont assez similaires.
Les deux plateformes vous permettent d’attribuer des autorisations spécifiques concernant la collaboration sur les tableaux de bord. Les deux plateformes vous permettent également de commenter les tableaux de bord et les visualisations.
Des différences notables ici sont liées à l’accessibilité de l’interface, ainsi qu’à la manière dont les autorisations sont attribuées.
Pour les utilisateurs (notamment côté métier) qui ont besoin d’accéder à des projets et d’y collaborer avec une moindre littératie des données, AA offre une interface plus conviviale et accessible, tandis que l’interface de Tableau est plus accessible aux utilisateurs qui possèdent déjà une certaine littératie des données.
Deuxièmement, les autorisations sont basées sur les rôles au sein de Tableau, tandis que AA offre des autorisations plus flexibles et personnalisables au niveau de l’utilisateur et du groupe.
Types de visualisations
Enfin et surtout, bien que AA et Tableau se ressemblent dans la plupart des visualisations qu’ils proposent, il existe certainement quelques différences entre les deux.
Par exemple, Adobe Analytics intègre de nombreuses visualisations prêtes à l’emploi que Tableau n’offre pas avec la même capacité, notamment celles liées aux parcours clients, comme :
Adobe Analytics et Tableau peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Sachant ce que nous savons maintenant sur le fonctionnement de Tableau et ce que fait AA, la réponse à cette question est oui—techniquement, Tableau et AA peuvent fonctionner ensemble.
Tableau tire ses données de solutions de stockage comme Adobe Analytics, et la fonctionnalité permettant de lier Adobe Analytics à Tableau existe bien.
Cependant, avoir les deux plateformes tend à être plus redondant qu’utile dans de nombreux cas. C’est parce qu’Adobe Analytics intègre déjà de puissantes fonctionnalités de visualisation en plus de ses capacités de collecte et de stockage de données.AA a été conçu pour être une plateforme de bout en bout qui suit vos données depuis la conception jusqu’aux prédictions, à la visualisation, aux tableaux de bord et à l’activation des insights. Donc, bien que vous puissiez l’utiliser avec Tableau, vous n’avez vraiment pas besoin d’investir dans les deux.
Conclusion
Vous savez maintenant—Tableau et Adobe Analytics servent tous deux l’espace de l’analyse numérique de manières différentes et passionnantes. En gardant à l’esprit les besoins de votre entreprise et de votre pile technologique existante, nous espérons que vous avez maintenant une idée plus claire de la plateforme qui pourrait vous convenir le mieux.
Dans l’ensemble, Adobe Analytics apporte un peu plus de capacités, du début de votre parcours de données à l’infini. En toute transparence, sa mise en œuvre exige certainement un investissement plus important que Tableau—bien que ce ne soit pas un investissement sans sérieuses récompenses à long terme.
Cela dit, si Adobe Analytics est vraiment la meilleure voie à suivre pour vous, ne laissez pas les contraintes de mise en œuvre vous empêcher de le choisir ! Nos experts sont prêts à vous aider à prendre en main AA rapidement et à vous préparer à un succès continu avec la plateforme. Demandez-nous à quoi ressemblerait votre processus de mise en œuvre !
