Dashboard en startup: nos « best practices » pour mettre la donnée au service de la logistique.

Article écrit par Alexandre Laloo (Data & Growth Analyst)

Il y a presque 2 ans de cela, j’écrivais une nouvelle page de ma vie professionnelle en postulant chez Everoad – Convargo à l’époque, une “jeune pousse” qui n’avait ni plus ni moins que l’ambition de révolutionner le marché européen du transport routier de marchandises. 

Je m’en souviens très bien, l’intitulé du poste était formulé “data analysis and transformation project” et j’étais convaincu de la mission présentée, mesurant l’océan de possibilités que suggérait la combinaison du monde de la logistique avec celui des données.


Si cela me stimulait énormément, cela me faisait quelque part tout aussi peur : de mon passé non technique dans l’entrepreneuriat, je confiais péniblement lors de mon premier entretien ne maîtriser ni Python, ni SQL quand tout le monde semblait s’acharner déjà à dire que cela était essentiel. 

Ceci dit, c’était bien ma chance et, je ne m’en suis rendu compte qu’après, les startups pré-séries A – dites early stage – n’ont que très rarement besoin d’un data analyst à proprement parler.
Bien au contraire, à défaut d’ingénieurs capables d’appliquer des analyses avancées dans un environnement de données bien structuré, elles ont besoin de couteaux-suisses prêts à mettre les mains dedans. Analyser des chiffres de manière simple et factuelle, apprendre rapidement des méthodes et à maîtriser de nouveaux outils, mettre en place des processes afin d’aider à structurer la croissance, c’est là que repose véritablement cette mission difficilement descriptible.

Ceci étant, il existe bien toutefois une part du travail du data analyst dont aucune startup early ne peut réellement s’affranchir : le dashboarding, ou la création de tableau de performances autour des principaux KPIs de la boîte. 

Que ça soit pour galvaniser les équipes autour de performances chiffrées, aligner les différentes équipes autour de KPIs intelligibles, communiquer avec ses investisseurs, ou simplement par souci d’étiquette dans le monde moderne des startups, l’exercice est essentiel.

Et il n’a rien de facile. En deux ans chez Everoad, nous avons eu largement le temps de nous planter de presque toutes les manières possibles. Nous avons fort heureusement beaucoup appris en parallèle.

Les paragraphes qui suivent présentent les principaux éléments que nous avons observés et auxquels nous veillons chaque fois que nous mettons en place de nouveaux dashboards.
Il ne s’agit pas de rentrer dans le détail technique concernant les choix optimaux en visualisation, ni les choix techniques à effectuer. Il sera présenté simplement quelques clefs facilement applicables afin d’éviter de tomber dans le principal écueil de l’exercice : passer du temps à construire quelques chose qui finalement ne servira à rien. 

Un bon dashboard répond à des questions simples et prédéfinies.

Les bons dashboard répondent de manière clair, visuelle et précise à ces questions.
Il est donc essentiel de les avoir clairement formulées avant même de se jeter dans l’exercice. C’est une chose à laquelle nous veillons systématiquement chez Everoad.

Cela permet d’éviter de tomber dans l’écueil le plus fréquent : un dashboard qui répondrait à tous les besoins en une seule fois. The “ubiquitous dashboard”, un dashboard pour les gouverner tous. Cela ne fait qu’apporter de la confusion, fait perdre le sens donné à l’initiative, et mène trop souvent à la création d’outils inutilisés.

Un Dashboard n’est pas un outil d’exploration.

Un dashboard est un outil de réponse, pas de recherche.

Il ne doit aucunement être construit dans l’optique de chercher des insights, simplement de suivre des indicateurs maîtrisés dans un contexte connu. La production de dashboard et la phase expérimentale cherchant les angles sous lesquels mesurer une initiative sont deux tâches à séparer absolument.
En d’autres termes, le dashboard est la toute dernière étape d’un projet, de fait précédé de phases de définition, d’analyse, de mise en place de processes et finalement de monitoring – où finalement le dashboard justifiera sa valeur.

Juste, livré sans frictions et utilisé.

La plupart du temps, capturer la véritable qualité d’un dashboard s’avère complexe:
parce qu’il est avant tout un outil visuel affichant des partis pris et des designs pas nécessairement du goût de tous, la confusion se retrouve souvent à portée de main.
Nous n’avons pas échappé à cela chez Everoad.
Nous avons donc pré-défini 3 conditions que doivent satisfaire tout dashboard.

Premièrement, et quand bien même cela doit aller de soi, un dashboard doit être sans fautes il doit être juste. La qualité des chiffres présentés est irréprochable et ne peut conduire aucunement à une incompréhension.
Ensuite, le dashboard doit être parfaitement livré – sans friction. Cela signifie qu’il est accessible, utilisable et suffisamment puissant techniquement pour supporter les demandes des utilisateurs sans montrer de failles (latences, erreurs de display…).

Enfin, il doit être utilisé et cela doit être mesurable.
Il s’agit là du KPI du dashboard: est-il utilisé ou non. Chez Everoad, nous utilisons Google Analytics pour systématiquement mesurer le taux d’utilisation de nos outils. En complément des deux conditions ci-dessus, un bon dashboard est utilisé, un mauvais ne l’est pas, et cela peut être mesuré en fonction d’objectifs précis d’utilisations dans le temps.  

La question du design.

Faire un dashboard, c’est avant tout rendre de la donnée accessible et compréhensible de tous. Une très bonne manière de parvenir à ces finalités est effectivement de rendre la donnée visuelle, ce qui permet de bien plus facilement “raconter une histoire” aux travers des graphiques. Tell a story with data, tel est le mantra moderne des data analysts.

Et c’est bien là que se posera la question du design. Ca sera même la toute première chose sur laquelle votre outil va être jugé, quand bien même sa valeur n’est pas première. Enfin, absolument tout le monde aura un avis sur le sujet – au contraire des chiffres, plus rarement contestés. C’est potentiellement une vraie perte de temps collective.

Heureusement ce coup ci, il est possible d’être design-efficient sans avoir à se tortiller les méninges en appliquant quelques règles.
D’abord, moins il y a de couleurs, mieux c’est. Pas la peine non plus de se risquer à aller inventer une palette de couleur: prenez les teintes principales de votre site web, déclinez les sur des outils tels que coolors.co et ça fera l’affaire.
Deuxièmement, il faut toujours se référer à cette règle simple : un minimum d’éléments doivent permettre d’en apprendre le plus possible. La simplicité et l’efficacité uniquement. Et pour cela, 90% des histoires peuvent être exprimées efficacement par les 3 éléments suivants: scorecard, bar chart et des tableaux et c’est tout. 


Enfin, je vous recommande de lire le post de Wells Riley à ce sujet, qui résume tout ce qu’il faut savoir sur le design en startup.

La mise en valeur des données est donc un exercice complexe, au croisement de diverses compétences. L’exercice du dashboard en est un des aboutissements. 

Chez Everoad, nous veillons depuis nos débuts à ce que ces datas informent chacune de nos décisions. Nous développons une véritable culture de la donnée, où chaque collaborateur utilise ces informations afin de rendre nos opérations plus fluides et notre produit plus performant.
Et parce qu’il nous faut les gens les plus talentueux pour réaliser nos ambitions, n’hésitez pas à nous contacter, nous recrutons 😉
https://www.welcometothejungle.co/fr/companies/everoad/jobs

Alexandre Laloo
Alexandre Laloo

Alexandre travaille chez Everoad sur tous les sujets mêlant data et problématiques de croissance. Arrivé dans la société avant la série A, il a notamment développé le data warehouse d'Everoad, aujourd'hui utilisé par l'intégralité de la société. Avant cela, Alexandre a fondé une startup suite à sa diplomation à l'EDHEC Business School.