Data analyst freelance : se lancer en 7 étapes

Un guide pour vous donner la marche à suivre pour vous lancer en tant que freelance data analyst et trouver vos premiers clients.

Dans un monde où les compétences en data sont de plus en plus prisées, de nombreux professionnels choisissent de se tourner vers le freelancing pour bénéficier d’une plus grande flexibilité et multiplier les opportunités de projet.

Pour vous aider à vous lancer en indépendant, nous vous avons préparé un guide en 7 étapes détaillées.

Bonne lecture 🙂 !

Étape 1 : Se former à la data analyse

Le métier de « data analyst » (analyste de données) est accessible par 2 voies : 

• La plus classique est généralement celle de la formation traditionnelle à l’université, afin d’obtenir un master en data analyse ou data science.

• Il est également possible de se former en accéléré à la data analyse, grâce à des parcours proposés par des organismes de formation. De type bootcamp, ces organismes proposent notamment à des personnes en poste de se former en l’espace de quelques semaines, en parallèle de leur emploi.

L’avantage de devenir data analyst après plusieurs années d’expérience en entreprise, est que l’on a généralement une bien meilleure compréhension des besoins et enjeux données d’un environnement professionnel. 

Étape 2 : Acquérir le statut de freelance

Le statut de freelance s’obtient aujourd’hui très facilement ! La première étape concerne l’administratif et plus précisément le statut à choisir pour devenir freelance.

En France vous pouvez créer une micro-entreprise, une entreprise individuelle, une EIRL (entreprise individuelle à responsabilité limitée) ou encore une SASU (société par actions simplifiée unipersonnelle). Chacune de ces options à ses avantages et ses inconvénients mais, généralement, le plus simple pour démarrer est de passer par la micro-entreprise. Il vous suffit alors de faire une demande de numéro de SIRET, que vous recevrez ensuite en quelques jours.

La question du changement de statut se posera par la suite en fonction du succès de votre activité !

Étape 3 : Se différencier de la concurrence

C’est fait, vous êtes désormais freelance, et vous devez trouver comment vous mettre en avant afin de différencier votre offre de celle de vos concurrents.

Premièrement, vous avez tout intérêt à personnaliser votre offre en fonction du prospect que vous avez en face de vous. Aujourd’hui, la demande évolue et les clients cherchent un service de qualité et qui répond précisément à leurs besoins et à leurs enjeux. Mettez donc en place une offre personnalisée en fonction de chaque profil de client, et essayez de vous démarquer avec des services complémentaires après vente. Montrez également que vous êtes experts de votre domaine et que vous connaissez les derniers outils et tendances liés à la data analyse.

Enfin, soignez votre image de marque. En tant que freelance, l’un des meilleurs canaux de prospection que vous pouvez utiliser pour faire valoir vos services est l’image que vous allez donner à votre réseau. Utilisez LinkedIn, Instagram ou encore votre blog personnel pour partager votre savoir sur l’analyse de données. Vous allez ainsi apparaître comme une référence dans le domaine et gagner en crédibilité auprès de vos futurs clients, qui auront plus tendance à vous faire confiance et à vous recommander à leur réseau. 

Étape 4 : Trouver ses premiers clients

Maintenant que votre offre est prête, il s’agirait de convertir vos premiers clients. Pour ce faire, utilisez votre réseau personnel et professionnel, informez vos contacts de votre activité de freelance en data analyse et expliquez-leur les services que vous proposez.

Participez à des événements, des conférences ou des meetups liés à l’univers de la Data pour établir des contacts professionnels. Utilisez les plateformes en ligne spécialisées dans le freelancing, telles que Upwork, Freelancer, Malt ou Fiverr, pour trouver des opportunités de projets et répondre aux appels d’offres émis par les entreprises. 

Étape 5 : Quels types de missions pour un data analyste freelance ?

Désormais, vous allez vous attaquer à vos premières missions. En tant que data analyst freelance, vous pouvez être impliqué dans une variété de missions et de projets liés à l’analyse de données. Voici quelques exemples de types de missions que vous pourriez réaliser :

1. Analyse de données exploratoire : Vous pourriez être amené à explorer des ensembles de données pour en comprendre les tendances, les modèles et les insights pertinents.
2. Tableaux de bord et visualisations : Concevoir et créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations attrayantes pour aider les clients à mieux comprendre leurs données et à prendre des décisions éclairées.
3. Analyse de marché : Étudier les tendances du marché, la concurrence et les comportements des clients en utilisant des données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques.
4. Analyse des performances commerciales : Évaluer les performances commerciales en analysant les métriques clés et en identifiant les domaines d’amélioration.
5. Analyse des utilisateurs : Utiliser les données sur les utilisateurs pour comprendre leur comportement, leurs préférences et leurs besoins, afin d’améliorer l’expérience utilisateur.
6. Nettoyage et préparation des données : Assurer la qualité et la cohérence des données en effectuant des opérations de nettoyage, de traitement et de préparation avant l’analyse.

Ces exemples ne sont que quelques-unes des missions possibles pour un data analyste freelance. En fonction de vos compétences, de votre expérience et des besoins spécifiques de vos clients, vous pourriez être impliqué dans une plus grande variété de projets liés à l’analyse de données.

Étape 6 : Comment fixer son TJM en tant que data analyste freelance ?

Fixer votre TJM (Taux Journalier Moyen) est une étape indispensable pour déterminer votre tarification et votre rentabilité. Voici quelques étapes à suivre pour vous aider à déterminer votre TJM :

1. Évaluez votre valeur : Prenez en compte votre niveau d’expertise, vos compétences techniques, votre expérience professionnelle et vos réalisations passées en tant que data analyste. Les clients seront prêts à payer davantage si vous avez des compétences spécialisées ou une expertise rare.
2. Recherchez les tarifs du marché : Renseignez-vous sur les tarifs pratiqués par d’autres data analysts freelances dans votre domaine d’expertise. Cela vous donnera une idée des normes du marché et vous aidera à fixer un tarif compétitif.
3. Définissez vos coûts et vos dépenses : Prenez en compte vos frais professionnels, tels que les logiciels, le matériel, les frais de déplacement, les assurances, les taxes et autres dépenses liées à votre activité freelance. Assurez-vous de couvrir ces coûts dans votre TJM.
4. Évaluez la demande : Si la demande de data analysts freelances est élevée dans votre région ou votre secteur, vous pourrez peut-être facturer un TJM plus élevé. La demande peut varier en fonction de votre spécialisation et de la disponibilité d’experts dans ce domaine.
5. Offrez des options tarifaires : Vous pouvez envisager d’offrir différentes options tarifaires en fonction de la durée et de la complexité des projets. Par exemple, vous pourriez proposer un tarif horaire pour les petites tâches et un tarif journalier pour les projets plus importants. Vous pouvez également choisir de fixer un tarif par offre.
6. Soyez flexible : Dans certains cas, il peut être judicieux d’être flexible sur votre TJM, surtout si vous débutez en tant que freelance ou si vous cherchez à établir des relations à long terme avec des clients potentiels.
7. N’oubliez pas la négociation : Soyez prêt à négocier avec vos clients, mais sachez aussi jusqu’où vous êtes prêt à baisser votre tarif sans compromettre votre rentabilité.
8. Mettez en avant votre valeur ajoutée : Lorsque vous discutez de votre tarification avec des clients potentiels, mettez en avant la valeur ajoutée que vous apportez à leurs projets. Expliquez comment votre expertise en analyse de données peut les aider à atteindre leurs objectifs.

Étapes 7 :  Quelles sont les différentes spécialisations d’un data analyst freelance ?

En tant que data analyste freelance, vous avez la possibilité de vous spécialiser dans différents domaines en fonction de vos intérêts, compétences et expériences. 

Voici les 4 spécialisations les plus courantes chez les data analysts freelance :

1. Analyse de données commerciales : Cette spécialisation implique l’analyse des données liées aux activités commerciales d’une entreprise, telles que les ventes, les revenus, les coûts, les tendances du marché, la rentabilité des produits, etc. Les analyses commerciales peuvent aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques et à améliorer leurs performances.
2. Analyse de données marketing : En se concentrant sur les données liées aux efforts marketing d’une entreprise, un data analyst spécialisé dans le marketing peut étudier l’efficacité des campagnes publicitaires, l’engagement des clients, les taux de conversion, l’analyse des réseaux sociaux, etc. Ces informations aident les entreprises à optimiser leur stratégie marketing.
3. Analyse de données financières : Les data analysts spécialisés dans la finance se concentrent sur l’analyse des données financières d’une entreprise, y compris les bilans, les comptes de résultat, les flux de trésorerie, les prévisions financières, etc. Cette spécialisation est essentielle pour évaluer la santé financière et la viabilité d’une entreprise.
4. Analyse de données web et UX : Les data analysts spécialisés dans ce domaine analysent les données liées aux sites web, aux applications et à l’expérience utilisateur. Ils peuvent étudier le comportement des utilisateurs, les taux de conversion, les problèmes d’ergonomie et les parcours clients pour améliorer la convivialité et les performances du site internet.

Il est important de noter que certaines spécialisations peuvent se chevaucher et qu’il est possible pour un data analyst d’avoir des compétences dans plusieurs de ces domaines. En tant que freelance, vous pouvez choisir de vous concentrer sur un domaine spécifique qui correspond le mieux à vos compétences et à vos intérêts, ou bien vous diversifier pour être en mesure de répondre à une plus large gamme de projets.

Conclusion

Vous êtes maintenant prêt à vous lancer en tant que data analyst freelance ! Formez-vous, choisissez le bon statut, différenciez-vous de la concurrence et trouvez vos premiers clients en utilisant votre réseau et votre expertise. Pensez à vous créer un portfolio solide, et à gérer efficacement vos projets pour satisfaire vos clients et clients. Et enfin, n’oubliez pas de vous former en continu et à élargir vos compétences pour rester compétitif 😉.