Le regroupement analytique permet de faire des analyses poussées à partir de toutes vos listes : évènements, contacts, factures, etc
Qu'est-ce que l'analyse par regroupement et pourquoi l'utiliser ?
Multi-Planning vous permet d’analyser finement l’ensemble de vos données à partir de toutes vos listes : évènements, contacts, factures, etc
Des exemples ?
Dans une liste de contacts ou de RDV, le regroupement peut servir à faire plusieurs types d’analyses, notamment :
Analyse par catégorie :
→ Permet de regrouper des éléments similaires (ex. : évènements par type, par intervenants) pour observer des tendances ou comparer les performances.Analyse de fréquence :
→ On peut compter combien d’éléments appartiennent à chaque groupe, ce qui est utile pour des statistiques simples (ex. : combien d’articles vendus par intervenant ou par secteur).Analyse comparative :
→ Facilite la comparaison entre différents groupes (ex. : chiffre d’affaires par département).Analyse de performance :
→ Utilisée pour regrouper des éléments par critère de performance (ex. : intervenants par niveaux de vente).Analyse temporelle :
→ Si les éléments ont une dimension temporelle (c’est le cas pour les RDV), on peut les regrouper par périodes (mois, trimestres, années) pour suivre une évolution.Analyse de segmentation :
→ Sert à diviser une population (clients, utilisateurs…) en sous-groupes homogènes pour adapter des stratégies spécifiques.
Regroupement par catégories
Cette méthode consiste à regrouper des éléments similaires en fonction de critères spécifiques, tels que le type d’événements ou les intervenants. Par exemple, on peut classer tous les événements par catégorie (conférences, ateliers, réunions) ou par intervenants (équipe marketing, équipe technique). Cela permet d’identifier des tendances générales, comme la fréquence de certains types d’événements, ou de comparer les performances de différentes catégories ou intervenants. En résumé, cette approche facilite la compréhension des données en les organisant de manière structurée pour une analyse plus approfondie.
Analyse par fréquence
Cette méthode consiste à rassembler des éléments similaires en fonction de leur occurrence ou de leur fréquence. Par exemple, on peut regrouper des événements par type (comme des réunions, des incidents, ou des ventes) ou par intervenants (les personnes impliquées). En faisant cela, on peut facilement repérer des tendances, comme une augmentation de certains types d’événements à certaines périodes, ou comparer la performance de différents intervenants. Cela permet d’obtenir une vue d’ensemble plus claire et d’identifier rapidement les points importants ou les anomalies dans les données.
Analyse comparative
Cette étape consiste à rassembler et organiser les données en groupes ou catégories (par exemple, par département, région, période, etc.) afin de faciliter la comparaison entre ces différents groupes. Par exemple, en regroupant le chiffre d’affaires par département, on peut rapidement identifier quels départements performants ou en difficulté, permettant ainsi une prise de décision plus éclairée. Le regroupement permet donc d’obtenir une vue d’ensemble claire et structurée, rendant la comparaison entre les groupes plus simple et plus pertinente.
Analyse de performance
Il s’agit d’une méthode qui consiste à rassembler et organiser des données en fonction de critères liés à la performance, afin d’obtenir une vue d’ensemble plus claire. Par exemple, on peut regrouper les intervenants selon leurs niveaux de vente, ce qui permet d’identifier rapidement quels intervenants ont performé le mieux ou le moins bien, et ainsi d’analyser les tendances ou de prendre des décisions éclairées pour améliorer les résultats.
Analyse temporelle
Lorsqu’on travaille avec des données qui comportent une dimension temporelle, comme par exemple les rendez-vous (RDV), il est utile de les regrouper selon des périodes spécifiques telles que les mois, les trimestres ou les années. Cela permet d’observer et d’analyser l’évolution des éléments au fil du temps, en identifiant des tendances, des pics ou des baisses, et ainsi mieux comprendre le comportement ou la progression des données sur une période donnée.
Analyse de segmentation
Il s’agit d’une méthode qui consiste à regrouper une population (par exemple, des clients ou des utilisateurs) en sous-groupes ou segments distincts, en se basant sur des caractéristiques communes ou des comportements similaires. L’objectif est d’identifier ces groupes homogènes afin de pouvoir élaborer et appliquer des stratégies marketing, commerciales ou de service adaptées à chaque segment, améliorant ainsi l’efficacité des actions et la satisfaction des clients.
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