Présentation du webinar de Base Plus, filiale du Groupe CARTEGIE, le 7 juillet 2015, pour découvrir comment bâtir un projet de Data Visualisation et quels sont ses enjeux. Pour en savoir plus : www.base-plus.fr

1. Base Plus  Parc des Forges  13 rue Jacobi Netter  67200 STRASBOURG  Tél : 03 88 40 86 50  contact@base-plus.fr  www.base-plus.fr
7 juillet 2015
Base Plus  Parc des Forges  13 rue Jacobi Netter  67200 STRASBOURG  Tél : 03 88 40 86 50  contact@base-plus.fr  www.base-plus.fr
Piloter et décider
autrement avec
la data visualisation

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Dominique SIEGWALD
 directeur chez Base Plus depuis 13 ans
 expert en Connaissance Client depuis plus de 25 ans
Philippe NANOPOULOS
 responsable scientifique du Pôle Connaissance Client chez Base Plus
 enseignant-chercheur à l’Ecole de Management Strasbourg (Université de
Strasbourg) au sein du Département Marketing

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1. Qui sommes nous ?
2. La Data Visualisation : Qu’est-ce que c’est ?
3. Pour qui ?
4. Pourquoi ?
5. Démo
6. Quels apports/bénéfices ?
7. Comment construire son projet de Data Visualisation
8. La data visualisation dans VOTRE DMP
Sommaire

4. Base Plus  Parc des Forges  13 rue Jacobi Netter  67200 STRASBOURG  Tél : 03 88 40 86 50  contact@base-plus.fr  www.base-plus.fr
 Une SSII de 15 personnes
 Un pôle de compétences spécialisé dans les Bases de Données Marketing
 Un parti pris : être tiers de confiance
 Une garantie : confidentialité et sécurisation des données
 Une autonomie : serveurs hébergés, sécurisés, pas de sous-traitance externe
 Un label : membre du (Syndicat National de la Communication Directe)
 Une assurance : toutes nos procédures sont déposées chez
 Un groupe : en 2013, Base Plus a rejoint le Groupe CARTEGIE,
acteur majeur du Marketing Numérique et de la Relation Client
1. Qui sommes-nous ?

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2. La data visualisation: qu’est-ce que c’est ?

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La Data Visualisation couvre l’ensemble des
techniques d’exploration visuelle & interactive des
données (orientées utilisateur)
«
«

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3. La data visualisation: pour qui ?
Pour toutes les organisations (publiques/privées)
qui génèrent et/ou manipulent un grand nombre de
données.
TOUS LES
SECTEURS
D’ACTIVITÉS
TOUS LES
MÉTIERS DE
L’ORGANISATION

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4. La data visualisation: pourquoi ?
SMART DATA  BIG
DATA
VARIÉTÉ + VOLUMÉTRIE + VÉLOCITÉ
LE CERVEAU HUMAIN
LE DÉCIDEUR
« Une image vaut mieux que mille mots » Confucius

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Le quartet d’Anscombe
Propriété Valeur
Moyenne des x 9
Variance des x 10
Moyenne des y 7,5
Variance des y 3,75
Corrélation entre les x et les y 0,816
Équation de la droite de régression linéaire y=3 + 0,5x
x y x y x y x y
10 8,04 10 9,14 10 7,46 8 6,58
8 6,95 8 8,14 8 6,77 8 5,76
13 7,58 13 8,74 13 12,74 8 7,71
9 8,81 9 8,77 9 7,11 8 8,84
11 8,33 11 9,26 11 7,81 8 8,47
14 9,96 14 8,1 14 8,84 8 7,04
6 7,24 6 6,13 6 6,08 8 5,25
4 4,26 4 3,1 4 5,39 19 12,5
12 10,84 12 9,13 12 8,15 8 5,56
7 4,82 7 7,26 7 6,42 8 7,91
5 5,68 5 4,74 5 5,73 8 6,89
I II III IV

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5. La data visualisation : LA DEMO
(Exemples générés à partir de données fictives)

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6. La data visualisation : pour quels bénéfices ?
AMÉLIORER LE PILOTAGE DE L’ENTREPRISE
Stratégique et Opérationnel
 Faciliter, optimiser et accélérer la PRISE DECISION
 Décider sur la base d’informations FIABLES - FRAÎCHES - PERTINENTES
 DEMOCRATISER l’analytique dans l’entreprise
 Faciliter la COMMUNICATION de l’information
 Mobilisation des COLLABORATEURS (User Empowerment)

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DÉVELOPPER LA CONNAISSANCE CLIENT
 Fusion des données OFF LINE et ON LINE
 Compréhension globale du PARCOURS CLIENT
 Faciliter L’EXPLORATION des données disponibles
 Aller AU-DELÁ DES ÉVIDENCES: Le quartet d’Anscombe
6. La data visualisation : pour quels bénéfices ?

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?
Un acteur de VAD classique utilisant l’envoi de catalogues pour recruter et fidéliser a
ouvert le site e-commerce correspondant à son activité il y a 4 ans, il souhaite :
 Mesurer l’influence de l’e-commerce sur son activité dans une dimension
multicanale
 Mesurer l’évolution des caractéristiques de sa base client suite à l’ouverture
du site
 Suivre ces 2 mesures dans le temps de manière sécurisée, fiable,
autonome… et au meilleur coût
1er étape : Définir les objectifsCommencez par un POC

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?
Récupération de toutes les données
nécessaires au POC :
Off line :
 Client
 Commandes
 Produits
 Sollicitations catalogue
 …
On line :
 Sollicitations emails
 Navigation
 Commandes Internet
 …
2ème étape : Récolter

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?
 Data Quality : données justes
 Data Append : enrichissements en
âge, csp, socio-demo
 Variables calculées
 Segmentation : indicateurs de
performance pertinents
 …
3ème étape : Traiter

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?
 Choix des indicateurs à représenter
 Choix des représentations graphiques
 Politique de mises à jour et de gestion des
utilisateurs
 Mise en ligne
4ème étape : Visualiser

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?
 La plus belle des Dataviz ne sert à rien si les données représentées sont erronées
 Une data visualisation aboutie ne nécessite aucune intervention humaine après sa
mise en œuvre
N’oubliez pas

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VOTRE DMP

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Merci pour votre attention
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