À l’ère du Big Data, un nombre grandissant d’entreprises et d’agences web se dotent d’anthropologues. Il semble qu’un arrimage probant des efforts de recherche conduits sur le web et sur le terrain reste toujours à faire. Ici comme dans l’imaginaire collectif, la frontière entre virtuel et réel persiste. Éliminer cette frontière pour aborder le virtuel et le réel comme de simples facettes de la réalité humaine permet de penser et de créer le numérique avec, pour point focal, l’humain plutôt que l’utilisateur. Comment créer des produits numériques arrimés à la réalité du consommateur? Comment combiner les données issues du numériques à celles issues du terrain? Comment profiter de cette approche novatrice? Une présentation de Catherine Bourbeau, anthropologue numérique, TELUS Québec et Marie-Nathalie Poirier, stratège numérique, TELUS Québec

1. 1-May-14
L e F u l l D a t a
Le Full Data
L’avenir du numérique?
Catherine Bourbeau | anthropologue numérique, TELUS Québec | @catbourbeau
Marie-Nathalie Poirier | stratège numérique, TELUS Québec | @mnpoirier

2. 1-May-14
L e F u l l D a t a

3. Les gens ont changé.
1-May-14
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4. Les entreprises n’ont plus le choix que
de répondre à cette nouvelle réalité.
1-May-14
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5. “Il faut connaître le consommateur!”
1-May-14
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6. Coin droit : Doc Brown, le data scientist
1-May-14
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7. Le Big Data
1-May-14
L e F u l l D a t a

8. Big data is like teenage sex: everyone
talks about it, nobody really knows
how to do it, everyone thinks
everyone else is doing it, so
everyone claims they are doing it...
-Dan Ariely
1-May-14
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9. Coin gauche : Marty, l’intuitif
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10. L’ethnographie
1-May-14
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11. Ethnography is like teenage sex:
everyone talks about it, nobody
really knows how to do it, everyone
thinks everyone else is doing it, so
everyone claims they are doing it...
1-May-14
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12. Bref, nous avons quelques enjeux au
niveau de l’application des
méthodes…
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13. Et des disciplines qui se
tournent le dos!
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14. Au-delà de tout cela :
un problème dans la façon
dont on perçoit l’individu.
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15. Consommateur
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16. Consommateur > Usager
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17. Consommateur > Usager > Humain
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18. IRL, c’est partout!
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19. 1 réalité = 1 stratégie de recherche
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20. Notre solution : Le Full Data
1-May-14
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21. Big Picture
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22. Big Picture < Full Picture
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23. Approche couplant des méthodes de
recherche quantitatives et qualitatives et visant
à atteindre un plus haut niveau de validité sans
pour autant sacrifier l’agilité au passage.
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DÉFINITION DU FULL DATA

24. Full Data ≠ Tout le data
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25. “Bref, l’approche Full Data c’est aussi
l’art de couper les coins rond…
Intelligemment.”
1-May-14
L e F u l l D a t a

26. Aborder les types de données dans un même
état d’esprit, en faisant place à l’instinct et en
usant de créativité, de souplesse et de rigueur.
1-May-14
L e F u l l D a t a
FULL DATA : COMMENT?

27. Doit avoir plus de créativité dans les sources
de données à utiliser et plus de souplesse
dans l’analyse mais plus de rigueur pour
vérifier l’intégrité des sources.
1-May-14
L e F u l l D a t a
LE QUANTITATIF

28. Doit faire preuve de plus de rigueur dans la
planification et la conduite de la recherche
et de plus de souplesse et de créativité
dans l’adaptation de ses méthodes
au contexte d’affaires.
1-May-14
L e F u l l D a t a
LE QUALITATIF

29. Arrimer les activités de recherche pour qu’elles
se nourrissent l’une l’autre et se répondent.
1-May-14
L e F u l l D a t a
LE NERF DE LA GUERRE

30. 1-May-14
L e F u l l D a t a
1948
2 Mariages
2 Enfants
Succès en affaires
Riche
Aime les chiens
Passe les vacances
d’hiver dans les Alpes
1948
2 Mariages
2 Enfants
Succès en affaires
Riche
Aime les chiens
Passe les vacances
d’hiver dans les Alpes
?

31. 1-May-14
L e F u l l D a t a
Prince Charles
Prince des Ténèbres
1948
2 Mariages
2 Enfants
Succès en affaires
Riche
Aime les chiens
Passe les vacances
d’hiver dans les Alpes
1948
2 Mariages
2 Enfants
Succès en affaires
Riche
Aime les chiens
Passe les vacances
d’hiver dans les Alpes

32. Full Data : en pratique
1-May-14
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33. Une équipe pluridisciplinaire
1-May-14
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34. Le temps, le budget, la nature du projet.
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3 VARIABLES

35. 1-May-14
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3 TYPES DE SOURCES
Froid
Tiède
Chaud
Cybermétrie
Sondage
Observation
Intentions de recherche
Écoute sociale
Shadowing
Données média
Tests UX
Entrevues
Données de vente POS
Tri de carte
Idéation
Données d’industrie
Analyse contextuelle
Product testing

36. 1-May-14
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4 SPHÈRES D’ÉTUDE
COMPÉTITION
CONSOMMATEURS
ENTREPRISE
MARQUE

37. Le but : atteindre la validité plus
rapidement, à moindre coût
1-May-14
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38. Le but ultime: un full ROI!
1-May-14
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39. 1-May-14
L e F u l l D a t a
EN RÉSUMÉ
1. Mise en place d’une équipe pluridisciplinaire
2. Paramétrage de la recherche selon la nature du
projet, le temps et le budget
3. Sélection des sources de données qualitatives et
quantitatives
4. Étude de l’entreprise, de la marque, de la
compétition et des consommateurs

40. 1-May-14
L e F u l l D a t a
Le Full Data
Le présent du numérique
@catbourbeau
@mnpoirier