KEDGE Business School
21 – 22 Mai 2015
Joel Rubino
Président et co fondateur Apicube	
  
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Apicube est une société de
conseil spécialisée dans le big
data et l’étude des
conversations publiques sur
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Ils nous font confiance
3
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INSIGHTSACTIONS
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créées depuis le début de
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Espace maitrisé
Communication institutionnelle
Marque -> clients
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Modèle analytique partiel de la ville de Toulouse
METHODOLOGIE DE L’ETUDE
OUTILSANALYSE
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Ecouter pour mieux communiquer
Avant / Après
•  L‘affaire	
  Merah	
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•  Ligue	
  na'onale	
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  de	
  Toulouse	
  
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1)  Intérêt business du projet
Démarrez avec des questions (pas avec des données..)
Définissez vos KPI business (Revenu, C...
4 chantiers en parallèle : Business, opérationnel, technologique et juridique
1.  Chantier business
•  Intérêt business du...
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Joël Rubino
CEO & Co fondateur
Apicube
joel@apicube.com
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Analyse-données-aide-à-la-décision-apicube-metro'num2015

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Présentation de Mr Joel Rubino, Président et co fondateur de Apicube, sur l'analyse de données et aide à la décision lors de l'événement Metro'num 2015

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Analyse-données-aide-à-la-décision-apicube-metro'num2015

  1. 1. KEDGE Business School 21 – 22 Mai 2015 Joel Rubino Président et co fondateur Apicube   Analyse de données et aide à la décision. Où comment garder client et citoyen au coeur de votre stratégie.
  2. 2. Apicube est une société de conseil spécialisée dans le big data et l’étude des conversations publiques sur internet. Nous permettons aux entreprises et aux collectivités de mieux comprendre les attentes des consommateurs et des citoyens afin de mieux les servir en les gardant au cœur de leur stratégie. 2
  3. 3. Ils nous font confiance 3
  4. 4. Un univers digital en expansion INSIGHTSACTIONS 90% des données publiques créées depuis le début de l’humanité et accessibles légalement ont été créées ces 2 dernières années (Source IBM) Explosion exponentielle de la quantité de données. Nous ne sommes qu’au début d’un phénomène d’ampleur. Focus sur la valeur pas sur la donnée Depuis Adam et Eve jusqu’en 2011 2012 - 2013 90%  
  5. 5. Espace maitrisé Communication institutionnelle Marque -> clients Site Corporate Publicité Espace semi-maitrisé Modération du dialogue entre la marque et ses clients Page Facebook Blog Corporate S.A.V. Compte Twitter Chaine Youtube … Espace subi Expression totalement libre et incontrôlée Sites Concurrents Presse en ligne Forum de discussions Instagram Tripadvisor Twitter Facebook Google+ … Les 3 espaces de communication.
  6. 6. …. « A Bordeaux, j’ai acheté un sac Vuitton à mon épouse. C’est sa marque préférée mais les coutures viennent de lâcher »…. Séman'que  et  sen'ments   Opinion positive sur la marque Identification du lieu Identification de la marque Vuitton Homme Marié Opinion négative sur le produit …. « A Bordeaux, j’ai acheté un sac Vuitton à mon épouse. C’est sa marque préférée mais les coutures viennent de lâcher »….
  7. 7. Toulouse  Métropole:     +700  000  habitants,  37  communes,  460  km²  
  8. 8. •  Stratégie:     –  Toulouse  Métropole  a  la  convic'on  que  les  Médias  Sociaux   doivent  être  le  fer  de  lance  de  sa  stratégie  de  communica'on.   •  Problème:     –  Le  disposi'f  actuel  est  principalement  réac'f  sur  la  base  des   besoins  entrants  et  d’un  radar  ar'sanal   –  Difficulté  à  écouter  des  flux  d’informa'on  en  dehors  des   médias  majeurs   –  Interven'ons  sur  requête  et  donc  pas  forcément   représenta'ves  des  besoins  du  plus  grand  nombre   –  Priorisa'on  des  contenus  éditoriaux  à  créer  et  améliorer   –  Difficulté  à  détecter  les  sujets  émergents  avant  qu’ils  ne   deviennent  majeurs   –  Incapacité  à  prévenir  d’éventuelles  crises   Toulouse  Métropole:     +700  000  habitants,  37  communes,  460  km²  
  9. 9. •  Développement  à  'tre  expérimental  un  modèle  de  données  qui  analyse  les  grandes   théma'ques  importantes  pour  la  ville,  comme  les  transports,  la  sécurité  ou  la  culture.   •  Plus  d’1,6  millions  de  documents  ont  servi  de  base  à  la  1ère  analyse,  le  modèle  étant   maintenant  défini  et  op'misé  il  pourrait  être  alimenté  en  con'nu  et  temps  réel,  au  fil  de   l’appari'on  de  nouvelles  données  et  servir  à  de  nouvelles  analyses.   •  Un  rapport  comprenant  des  synthèses  qualita'ves  et  quan'ta'ves  sur  chaque  grand   thème  a  été  transmis  à  la  Direc'on  de  la  Communica'on  afin  d’adapter  leurs  ac'ons  sur   la  base  de  ces  informa'ons,  améliorant  ainsi  l’efficacité  globale  de  leur  travail  et  du   service  aux  citoyens.   Big  Data  Analy'c     Ecouter  les  Toulousains  pour  mieux  les  servir  
  10. 10. Modèle analytique partiel de la ville de Toulouse
  11. 11. METHODOLOGIE DE L’ETUDE OUTILSANALYSE SMA (Social Media Analytics) traite un large volume de données issues du web. La technologie sémantique traite et analyse les conversations selon un modèle prédéterminé. Ce modèle d’analyse a été paramétré afin de faire ressortir toutes les discussions autour de l’univers de la metropole Toulousaine en réduisant au maximum les conversations « polluantes » AXESD’ÉTUDE L’étude analytique va croiser 3 dimensions: Types: Grandes Thématiques Concepts: Segmentation des thématiques principales (Bus, Metro, Tramway,…) Hotwords: Sujets transverses et non spécifiques à une des 4 marques (Ville, quartier, …)
  12. 12. Ecouter pour mieux communiquer
  13. 13. Avant / Après
  14. 14. •  L‘affaire  Merah  a  maximisé  la  sensa'on  d’insécurité   •  Après  dépollu'on  du  modèle  on  retrouve  une  sensa'on   d‘insécurité  comparable  aux  autres  grandes  métropoles   Française  et  en  deçà  de  métropoles  telles  que  Paris/Marseille/ Lyon.   •  En  bâ'ssant  le  modèle  de  données,  nous  avons  pu  constater   que  la  théma'que  sécuritaire  est  écrasante  pour  les   Toulousains  qui  ressentent  la  ville  comme  peu  sûre.  (79.559   Documents,74%)   –  Pour  Toulouse  Métropole,  ce  sen'ment  est  un  réel  enjeux  car  le  besoin  de   sécurité  est  fondamental  pour  la  popula'on.  L’insécurité  a  une  influence   l’économie,  la  créa'on  d’entreprise,  la  natalité,  le  dynamisme  culturel,  la   santé,  etc...   –  En  analysant  les  informa'ons  disponibles,  on  constate  une  prédominance   d’affaires  na'onales,  de  délinquance  ou  de  terrorisme,  qui  n’ont  pas  de   corréla'on  directe  avec  Toulouse.   –  Toulouse  acquiert  une  visibilité  mondiale  sur  le  sujet  et  un  matraquage   média'que  quo'dien  s’abat  sur  les  habitants  pendant  plusieurs  mois.     Toulouse La sensation d’insécurité au centre des débats – 1/2
  15. 15. •  En  géolocalisant  par  quar'er  les     expressions  des  Toulousains   –  Le  sen'ment  d’insécurité  est     globalement  homogène   –  Les  quar'ers  pourtant  généralement     considérés  comme  «difficiles»,  ne  sont     pas  différents   •  Analyse  par    «  Media  Set  »  spécifique    (c.a.d.  par  typologies  de  sources  d’informa'on)   –  La  PQR,  principal  média  local,  traite  énormément  la  théma'que  sécuritaire,  venant  indirectement  renforcer   la  percep'on  néga've  de  la  popula'on.   Toulouse La sensation d’insécurité au centre des débats – 2/2
  16. 16. Quelques  exemples  de  réalisa'ons:   •  Ligue  na'onale  de  Football   •  Mairie  de  Toulouse   •  La  Poste   •  SFR   •  Seb   •  Toulouse  Métrople   •  IBM   •  PSG   •  Dynamo   •  …  
  17. 17. 1)  Intérêt business du projet Démarrez avec des questions (pas avec des données..) Définissez vos KPI business (Revenu, Croissance, Marge, Satisfaction client, Part de marché, délais de livraison, co^t de recrutement HR, etc, 2) Établissez une cartographie des données disponibles dans l’entreprise Objectif: Décloisonner les « silos » qui peuvent exister au sein de chaque organisation pour obtenir une cartographie des données non pas par département mais par typologie ou usage. Par  où  commencer  ?   source   description   exemples   web •  contenu généré par les utilisateurs: réseaux sociaux, stockage de documents, photos, vidéos, etc. •  e-commerce: historique des transactions et données clients •  Facebook, Twitter, YouTube, LinkedIn, FlickR •  Amazon, Ebay, etc.  machine to machine (M2M) et internet des objets •  RFID, capteurs, etc. NFC, QR code… •  log (i.e. mobile, internet, fixe) et données d’appels •  localisation de produits •  localisation d’individus, analyse du trafic en temps réel, points de vente données commerciales •  CRM: profil des clients, comportements, logs, etc. •  historique des transactions •  programmes de fidélité: points d’intérêts données personnelles •  informations légales (identité, statut marital,…), informations médicales, etc. •  passeport, dossiers médicaux, casier judiciaire open data •  dossiers des administrations publiques, statistiques, etc. •  datapublica.com, data.gouv.fr 3) Identifier des premiers cas d’utilisation faciles à tester L’objectif est de parvenir rapidement à une mise en application concrète où les données qui ont été retenues comme pertinentes vont pouvoir être testées, transformées et analysées. La clef de la réussite est de commencer avec des projets simples impliquant des tailles et une complexité de jeux de données faibles. Pour apporter un retour d’expérience rapide, ce premier projet doit être effectué avec des données de valeur, faciles à collecter,, être restreint à un secteur, une filiale ou un pays et porter sur un projet avec un ROI court terme.
  18. 18. 4 chantiers en parallèle : Business, opérationnel, technologique et juridique 1.  Chantier business •  Intérêt business du projet •  Retour sur investissement 2.   Chantier opérationnel. •  Faciliter le partage des données. Les données étant éparpillées au sein des entreprises (ou en externe) , il faut les traiter de façon globale. •  Création d’une business unit transverse à tous les départements en charge de la Data •  Eventuellement lancer un programme de recrutement : •  des spécialistes technologiques : pour la gestion et la surveillance des outils et des plateformes •  des Data scientists : pour le traitement et l’analyse des données •  des Business managers : pour la compréhension des enjeux data des clients. 3.  Chantier technologique: implémenter les bons outils technologiques  •  Orienté OPEX : externalisation de la gestion, du traitement et du stockage des données via un achat en mode « as a service » de services. •  Orienté CAPEX : achat d’une start-up ou d’outils big data à intégrer à votre SI interne   4.  Chantier Juridique: •  Trouver le juste milieu entre confidentialité et monétisation des données utilisateurs •  S’entourer des conseils d’un avocat spécialisé « data » Comment  Con'nuer  ?  
  19. 19. Q  &  A   Joël Rubino CEO & Co fondateur Apicube joel@apicube.com 06 70 47 10 71

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