Recherche de données : 3 KPIs essentiels à suivre pour l’optimiser dans votre data product marketplace

Les volumes de données et les outils se multiplient, mais une question demeure : quel est leur usage réel ? Une donnée peut être extrêmement utile, mais si elle n’est pas facilement trouvable dans un outil adapté ou mal positionnée dans les résultats de recherche, son potentiel reste inexploité.

Inspirées du e‑commerce, les data marketplaces s’appuient sur des indicateurs pour garantir que chaque actif est visible, compréhensible et exploitable. Cet article présente les 3 KPIs essentiels pour maximiser la performance de recherche et l’impact de vos données.

Une data marketplace est une solution qui optimise l’accès, la compréhension et l’usage des données par des utilisateurs non techniques, tout en permettant aux équipes data de mesurer l’usage. Elle constitue une brique stratégique (et complémentaires aux autres outils de la stack data) dédiée à la consommation des données à grande échelle, et agit comme le « dernier kilomètre » qui transforme des actifs packagés en leviers de valeur concrets.

Face à l’abondance d’informations, les données constituent aujourd’hui plus que jamais une source de vérité fiable. Avec leur volume croissant, il devient essentiel de mesurer leur usage réel pour soutenir des décisions pertinentes. Une data marketplace joue un rôle central en structurant, enrichissant et en rendant les données visibles. Cette solution favorise également de bonnes pratiques comme des métadonnées et des descriptions claires pour les rendre facilement découvrables et compréhensibles par tous les utilisateurs.

Qu’est-ce que c’est et pourquoi c’est important ?

Le taux de clic (ou click-through-rate) mesure le pourcentage d’utilisateurs qui cliquent sur un actif de données après l’avoir vu dans les résultats de recherche du catalogue. C’est un indicateur clé qui révèle l’intérêt et la pertinence des données : un taux de clic élevé montre que les utilisateurs trouvent l’actif utile et adapté à leurs besoins.

Comment se mesure-t-il et quel taux faut-il viser ?

Taux de clic (CTR) = nombre de clics sur un actif de données du catalogue x 100 / nombre d’impressions de l’actif dans les recherches

Un résultat situé entre 15 % et 25 % est généralement considéré comme satisfaisant. En dessous de 10 %, il faut retravailler la pertinence ou la présentation de l’actif de données.

Comment l’améliorer ?

Voici trois leviers concrets pour augmenter le taux de clic de vos actifs de données et renforcer leur visibilité dans le moteur de recherche :

• Vérifier qu’ils répondent à un besoin métier réel et clairement identifié
• Rédiger des titres clairs, explicites et pensé pour l’usage
• Renseigner les métadonnées de manière claire et explicite
• Ajouter une vignette inspirante (les actifs de données dotés d’un visuel attirent nettement plus de clics dans le catalogue)

Exemple concret

Imaginons un actif de données intitulé “Ventes par région “. S’il est difficile à identifier, à comprendre ou qu’il ne retient pas l’attention, son taux de clic restera faible. En le renommant “Chiffre d’affaires par région – données 2025”, l’actif devient immédiatement plus clair pour les utilisateurs métiers à la recherche de données récentes, les incitant naturellement à cliquer pour en savoir plus.

Qu’est-ce que c’est et pourquoi c’est important ?

La position du clic moyen indique sur quels résultats les utilisateurs cliquent dans le moteur de recherche. Un positionnement en haut de la recherche signifie que les informations les plus pertinentes apparaissent en priorité, ce qui reflète une bonne performance du moteur et une expérience utilisateur efficace.

Comment se mesure-t-il et quel taux faut-il viser ?

On calcule la moyenne ou la médiane des positions des résultats cliqués. L’objectif : que les utilisateurs trouvent les résultats les plus pertinents pour eux en haut de la page des résultats de recherche.

Comment l’améliorer ?

Voici deux leviers pour optimiser la position du clic moyen de vos données :

• Optimiser l’indexation des données
• Enrichir et mieux structurer les métadonnées

Exemple concret

Imaginons que pour la requête “Clients par segment”, les clics se fassent en moyenne sur le 12ᵉ résultat du catalogue. En enrichissant les métadonnées des actifs les plus pertinents pour cette requête, par exemple en reformulant la description ou en ajoutant un thème, leur position moyenne peut remonter. Les utilisateurs trouvent alors plus rapidement les données pertinentes, grâce à une meilleure visibilité dans le moteur de recherche.

Qu’est-ce que c’est et pourquoi c’est important ?

Le taux de recherches sans clics correspond aux recherches populaires qui n’aboutissent pas à des résultats pertinents pour les utilisateurs. Il permet d’identifier deux types de problèmes :

• Manque de contenus adaptés : aucun contenu ne répond au besoin exprimé par la recherche, ce qui indique une opportunité de créer de nouveaux contenus.
• Contenus existants peu visibles : les contenus sont présents, mais leurs métadonnées, descriptions ou indexation ne correspondent pas aux recherches, ce qui limite leur visibilité dans le catalogue.

Analyser ce taux aide à décider s’il faut créer de nouveaux contenus ou améliorer ceux déjà disponibles pour mieux répondre aux utilisateurs.

Comment se mesure-t-il et quel taux viser ?

Taux de recherches sans clics = nombre de recherches sans clic x 100 / nombre de recherches total

Le taux de recherches sans clics doit être le plus faible possible. Si l’on se réfère aux standards du e-commerce, un taux compris entre 20 et 35 % est considéré comme normal. Au‑delà de 45 %, il peut être utile de revoir et d’optimiser les résultats proposés dans le catalogue.

Comment l’améliorer ?

Pour réduire le taux de requêtes sans clics, il est important de compléter ou corriger le contenu manquant, d’optimiser l’indexation et la pertinence des résultats. En améliorant le processus de recherche, l’expérience globale sur votre data product marketplace sera ainsi améliorée.

Quelle est la différence avec la position du clic moyen ?

La position du clic moyen se concentre sur l’endroit où les utilisateurs cliquent dans les résultats existants, tandis que les requêtes fréquentes sans clics se concentrent sur les recherches qui ne génèrent pas de clic du tout, même si des résultats sont affichés. Ces deux indicateurs sont complémentaires et essentiels pour évaluer à la fois la visibilité des données et l’efficacité globale des recherches dans une data marketplace.

Comme dans le e‑commerce, le succès d’un produit dépend de sa qualité et de sa mise en avant. Pour les données, leur visibilité dans le moteur de recherche détermine leur adoption. Suivre la performance du search à l’aide d’indicateurs clés permet d’identifier ce qui fonctionne, de corriger les points de friction et de s’assurer que les utilisateurs trouvent rapidement les données pertinentes.

La data marketplace Huwise facilite cette démarche en intégrant le suivi automatique de ces indicateurs pour chaque actif de données. Elle permet de comprendre exactement ce qui coince et d’agir efficacement, avec un objectif clair : placer les bonnes données devant les bonnes requêtes pour maximiser leur usage et la création de valeur à partir des données.

Vous souhaitez améliorer la performance de vos données et mieux en mesurer l’impact ? Contactez-nous pour découvrir comment Huwise peut vous accompagner.