À l’heure où les données circulent en continu dans toutes les directions, il est tentant de tout mesurer… mais encore faut-il mesurer ce qui compte vraiment. Comment s’assurer que ces données sont bien exploitées pour améliorer la performance ? C’est là qu’intervient le monitoring.
Le monitoring est un outil précieux de pilotage, à condition de s’appuyer sur les bons indicateurs.
Mais qu’est-ce qu’un “bon” KPI (Key Performance Indicator) ? Et comment éviter les pièges classiques qui rendent les tableaux de bord illisibles ou inutiles ? Plongée concrète dans les bonnes pratiques, illustrées par un exemple simple : un site e-commerce.
🔹 Le rôle du monitoring : voir, comprendre, agir
Le monitoring consiste à contrôler et analyser des indicateurs de performance (KPI) afin de suivre l’évolution d’un processus, d’un service ou d’une activité. Automatiser cette surveillance permet d’améliorer la réactivité, de comparer les tendances et d’optimiser les prises de décision.
- Gagnez en visibilité sur vos activités en temps réel
- Comparez et mettez en perspective vos performances
- Réagissez plus rapidement en cas d’anomalie
- Suivez l’impact d’une action, mesurez son efficacité
Pour cela, les Data Analysts jouent un rôle clé : ils traduisent les besoins métier en indicateurs actionnables et en outils apportant une forte lisibilité de l’information (tableurs, dashboards, applications type Tableau ou Shiny).
Mais attention : même l’outil le plus ergonomique ne vaut rien si les KPI suivis sont mal définis !
🔹 L’Importance de définir les bons KPI
Le KPI (Key Performance Indicator) est la boussole du monitoring. Il doit refléter fidèlement la performance d’un service ou d’un processus.
Un bon KPI est :
✔ Pertinent : Il répond à un objectif métier précis.
✔ Actionnable : Il permet de prendre des décisions basées sur les résultats.
✔ Comparable : Il peut être suivi dans le temps et mis en perspective.
✔ Accessible : Il est clair et compréhensible par tous les utilisateurs.
💡 Exemples de KPI selon le secteur :
- E-commerce : Chiffre d’affaires, nombre de commandes, taux d’abandon de panier.
- Site web d’information : Nombre de visiteurs, temps passé sur une page.
- Service client : Temps moyen de réponse, taux de satisfaction.
Un KPI mal défini peut fausser l’analyse et conduire à des décisions inefficaces. Voyons maintenant comment éviter ces erreurs.
KPI utile vs KPI inutilisables : ce qui fait la différence
1. La granularité : trouver le bon équilibre
2. La spécificité des règles métier : un risque de KPI trop spécifique
3. Audience : un KPI utile pour qui ?
4. Limitation des choix : un dashboard trop complexe perd en clarté
Prenons l’exemple de la granularité temporelle.
Le choix de la fréquence d’analyse contribue à définir la granularité d’un KPI.
Par ailleurs un KPI suivi à une granularité trop fine peut manquer de pertinence et empêcher d’identifier une tendance claire. En analysant la variable temps à la bonne maille, on pourra plus aisément comprendre des phénomènes, voir un lien de cause à effet.
Exemple : un site e-commerce générant 1000 commandes par jour
- Granularité trop fine : Nombre de commandes par minute ou par seconde ❌
- Granularité adaptée : Nombre de commandes par jour ou par semaine ✅
- Granularité trop large : Nombre de commandes par mois ❌
👉 Pourquoi ? Un suivi par seconde afficherait trop de trous dans les données, rendant l’analyse inutile. À l’inverse, une granularité journalière ou hebdomadaire permet d’identifier des tendances significatives et des éventuelles variations saisonnières.
La notion de granularité peut bien sûr s’appliquer à des dimensions telles que l’organisation, la géographie, les données socio-démographiques, les produits…
La problématique de la granularité peut se retrouver dans la définition du KPI, en application des règles métier. Un KPI trop spécifique perd en valeur car le volume de données est trop limité et ne permet pas d’analyser de manière fiable des tendances.
Exemple : e-commerce
- KPI pertinent : Nombre de commandes total ✅
- KPI trop spécifique : Nombre de commandes contenant au moins un produit de la catégorie A et au moins un produit de la catégorie C et au moins un produit de la catégorie F et au moins un produit de la catégorie J ❌
👉 Pourquoi ? Ce dernier KPI est trop restrictif et ne sera pas significatif. Mieux vaut proposer une alternative, comme un tableau détaillé affichant ces informations sans en faire un indicateur suivi.
Un bon KPI doit être partagé par plusieurs équipes pour maximiser sa pertinence.
Exemple : e-commerce
- KPI universel : Chiffre d’affaires total ✅
- KPI trop segmenté : Chiffre d’affaires par âge, par département, par produit spécifique ❌
👉 Pourquoi ? Un KPI trop décliné pour différentes cibles oblige à multiplier les dashboards, ce qui fragmente l’analyse et réduit la fréquence d’utilisation. Il est préférable de concevoir un indicateur global avec quelques filtres adaptatifs pour répondre aux différents besoins.
Un bon outil de monitoring doit éviter l’excès de filtres et de règles de gestion personnalisées.
Exemple : Dashboard e-commerce
Un tableau de bord affiche le chiffre d’affaires avec :
- Filtre unique : Période (par jour, semaine, mois) ✅
- Trop de filtres : Statut de la commande (6 valeurs) + Statut du paiement (6 valeurs) ❌
👉 Pourquoi ? Un trop grand nombre de combinaisons possibles génère de la difficulté à retrouver les mêmes chiffres pour un même indicateur entre les différents utilisateurs. Sanctuariser en amont des règles claires de calcul assure la reproductibilité des analyses et évite la confusion.
1. La granularité : trouver le bon équilibre
Prenons l’exemple de la granularité temporelle.
Le choix de la fréquence d’analyse contribue à définir la granularité d’un KPI.
Par ailleurs un KPI suivi à une granularité trop fine peut manquer de pertinence et empêcher d’identifier une tendance claire. En analysant la variable temps à la bonne maille, on pourra plus aisément comprendre des phénomènes, voir un lien de cause à effet.
Exemple : un site e-commerce générant 1000 commandes par jour
- Granularité trop fine : Nombre de commandes par minute ou par seconde ❌
- Granularité adaptée : Nombre de commandes par jour ou par semaine ✅
- Granularité trop large : Nombre de commandes par mois ❌
👉 Pourquoi ? Un suivi par seconde afficherait trop de trous dans les données, rendant l’analyse inutile. À l’inverse, une granularité journalière ou hebdomadaire permet d’identifier des tendances significatives et des éventuelles variations saisonnières.
La notion de granularité peut bien sûr s’appliquer à des dimensions telles que l’organisation, la géographie, les données socio-démographiques, les produits…
2. La spécificité des règles métier : un risque de KPI trop spécifique
La problématique de la granularité peut se retrouver dans la définition du KPI, en application des règles métier. Un KPI trop spécifique perd en valeur car le volume de données est trop limité et ne permet pas d’analyser de manière fiable des tendances.
Exemple : e-commerce
- KPI pertinent : Nombre de commandes total ✅
- KPI trop spécifique : Nombre de commandes contenant au moins un produit de la catégorie A et au moins un produit de la catégorie C et au moins un produit de la catégorie F et au moins un produit de la catégorie J ❌
👉 Pourquoi ? Ce dernier KPI est trop restrictif et ne sera pas significatif. Mieux vaut proposer une alternative, comme un tableau détaillé affichant ces informations sans en faire un indicateur suivi.
3. Audience : un KPI utile pour qui ?
Un bon KPI doit être partagé par plusieurs équipes pour maximiser sa pertinence.
Exemple : e-commerce
- KPI universel : Chiffre d’affaires total ✅
- KPI trop segmenté : Chiffre d’affaires par âge, par département, par produit spécifique ❌
👉 Pourquoi ? Un KPI trop décliné pour différentes cibles oblige à multiplier les dashboards, ce qui fragmente l’analyse et réduit la fréquence d’utilisation. Il est préférable de concevoir un indicateur global avec quelques filtres adaptatifs pour répondre aux différents besoins.
4. Limitation des choix : un dashboard trop complexe perd en clarté
Un bon outil de monitoring doit éviter l’excès de filtres et de règles de gestion personnalisées.
Exemple : Dashboard e-commerce
Un tableau de bord affiche le chiffre d’affaires avec :
- Filtre unique : Période (par jour, semaine, mois) ✅
- Trop de filtres : Statut de la commande (6 valeurs) + Statut du paiement (6 valeurs) ❌
👉 Pourquoi ? Un trop grand nombre de combinaisons possibles génère de la difficulté à retrouver les mêmes chiffres pour un même indicateur entre les différents utilisateurs. Sanctuariser en amont des règles claires de calcul assure la reproductibilité des analyses et évite la confusion.
🔹 Comment construire un bon outil de monitoring ?
Une fois les KPI bien définis, il est essentiel de choisir les bons outils pour les suivre efficacement.
🔍 Outils de monitoring adaptés aux besoins
- Tableurs (Excel, Google Sheets) : Pour un suivi simple et accessible.
- Dashboards (Tableau, Power BI, Shiny, Looker Data Studio) : Pour une visualisation dynamique et interactive.
🔍 Principes à respecter
✔ Automatiser les mises à jour pour garantir des données toujours fraîches.
✔ Prioriser l’ergonomie : un bon dashboard doit être intuitif et lisible.
✔ Fournir des vues synthétiques et détaillées : une vision d’ensemble avec possibilité de zoomer sur des points précis.
🔹 L’expertise Consortia : un accompagnement sur-mesure
Chez Consortia, nous aidons nos clients à structurer leur monitoring et à optimiser leurs KPI pour des analyses plus efficaces et des décisions plus éclairées.
✔ Définition des indicateurs-clés adaptés à votre activité
✔ Mise en place de dashboards interactifs et automatisés
✔ Analyse des tendances et recommandations stratégiques
Conclusion : le monitoring, clé de l’optimisation continue
Un monitoring efficace ne se limite pas à afficher des chiffres : il doit guider la prise de décision et permettre d’optimiser les performances en continu. Les organisations leaders de demain seront avant tout « data driven » !
💡 Pour un monitoring pertinent, souvenez-vous :
- Un KPI clair et actionnable
- Une granularité adaptée
- Un dashboard accessible et ergonomique