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FORMATION
IT - Digital - Management
2
Placer la Data au cœur de
la stratégie d’entreprise !
21 octobre 2021
Formation flash animée par :
• François Le Corre - Fondateur ROUND DATA
Consultant indépendant - Expert Data
En coanimation avec :
• Virginie Mazza - Directrice pôle
Digital et Multimédia
Avant de rentrer dans le vif du sujet 3
La Data, élément stratégique du marketing digital 4
Depuis longtemps présente dans nos offres IT, la data est maintenant présente
dans nos offres Marketing Digital.
Pourquoi ?
Car c’est l’un des leviers principaux du marketing.
Quels sont les avantages de la data marketing pour votre performance business ?
Acquérir plus de prospects,
Engager ses clients,
Rentabiliser ses investissements…
…pourquoi intégrer la data dans sa stratégie d’entreprise ?
Pour cette raison si bien résumée par le directeur de Kompass France, société
dont l’ADN est la data
…c’est bien la data qui reste le carburant propice au développement de vos
performances et de vos résultats commerciaux.
Vous l’avez compris, la data est purement et simplement stratégique.
Et au-delà du marketing… 5
6
Placer la Data au cœur de
la stratégie d’entreprise !
Sommaire
• Présentation de l’intervenant
• Les données et la valeur des données
• L’enjeu de la Data au cœur de la stratégie d’entreprise
• L’organisation pour le succès des projets et de la transformation Data
• Conclusion
7
8
Présentation de l’intervenant
François le Corre
• Conseil et Direction de mission Data
Audit, diagnostic et feuille de route Data,
transformation par la Data, animation pour émergence
de cas d’usage, mise en place de Gouvernance des
données, monétisation des données, projets Data et
analyses comportementales/modèles IA
• Management, Management de Transition,
Et Pilotage d’activité Data
• Enseignement, Formation Et Coaching Data et IA
Université de Paris, ESG/MBA Big Data, SKEMA,
WebschoolFactory, Paris II (Assas) M2 Marketing &
Communication
CONSULTANT DATA
25 ans d’expérience
Fondateur
1. LES DONNEES
ET LA VALEUR DES DONNEES
Notre Monde 10
Le monde est aujourd’hui
« DONNEES »
Une Data omniprésente 11
Où obtenir l’information
de la vitesse de développement de l’immobilier en Chine ?
Une Data omniprésente 12
Quels sont les sources de données de la météo ?
UK Met’Office
Une Data omniprésente 13
Comment connaît-on le niveau de sécurité des personnels
sur un chantier à chaque instant ?
Une Data omniprésente 14
Une Data omniprésente 15
Femme
Cheveux bouclés
Sacs jaunes
Joie/plaisir
DATA DATA DATA
Une Data omniprésente 16
Les sources et types de données 17
SYSTÈMES MÉTIERS
TRANSACTIONNELS
(CONTRATS, ACHATS,
SOLLICITATIONS CLIENT,
LOGISTIQUE, …)
TRACES INTERNET / NAVIGATION
IoT
DATA EXTERNE
OPEN DATA
DÉCLARATIF
CONSO & ATTITUDES
PANELISTES
Données géographiques, Météo,
Trafic, Consommation énergie, Infos
socio-éco, Sinistres …
Comparateurs, Avis
consommateurs, prix
concurrents, …
Échanges Machine2Human,
Machine2Machine
Consommateurs, objets,
déplacements, …
SOCIAL
CONCURRENCE
GÉOLOCALISATION
Sites, applis, … comportements
Reconnaissance personnes/objets,
comportements, …
IMAGES ET VIDEOS
MEDIA DIGITAL
Adserveurs, bidrequest RTB,
impressions, …
DATA
Réseaux Sociaux pro et
perso, Blogs, …
18
Les sources et types de données
19
Les sources et types de données
20
Les sources et types de données
Google Trends
Scrapping sur
réseaux/blogs, …
Nb de requête du mot « Bougie » en France sur Google
21
La valeur des données
Data + Contexte = Valeur 22
DATA VALEUR
Data + Contexte = Valeur 23
« Sophie »
« 45 – 55 ans »
DATA
Communication
relationnelle
Communication
relationnelle
PERSONNALISEE
Data + Contexte = Valeur 24
Cette femme peut être qualifiée de fan d’une
marque et donc pourrait faire partie d’un
programme d’ambassadeurs de la marque.
Femme
Cheveux bouclés
Sacs jaunes
Joie/plaisir
DATA
Cette cliente devient
ambassadrice dans
un programme
Statut et mode de valorisation 25
« La valeur de la donnée tient dans ce que l’on en fait »
Actif
stratégique
Outil opérationnel
Levier de
performance
MODE DE VALORISATION
STATUT POUR L’ENTREPRISE
Utiliser les données internes
Partager les données avec des partenaires
Vendre/louer des données
Vendre le savoir-faire
sur le traitement des données
Les grandes applications de la Data 26
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes,
Acquisition (CRM et Media),
Augmentation ventes, gestion du
churn, diversification activité, création
de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique,
coût relation client, robotisation des
tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise / actif data
Monétisation des données et services
associés
Différenciation marché
La data comme actif stratégique et
différenciant (personnalisation)
Nourrir l’image inno
Préférence de marque, attractivité des
talents, …
Vertu projet fédérateur et Montée en compétence
Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?
Cas distribution spécialisée parfumerie 27
► CONTEXTE
Une enseigne de distribution spécialisée en
soins/parfumerie, performante sur l’axe « Parfum »
souhaite doper les ventes sur les produits « soins » par
une approche davantage personnalisée de ses clientes.
► RESULTAT
• 20% de ventes additionnelles grâce à des mailings
ciblés auprès des clientes les plus appétentes
► PROJET
• Construction d’un score d’appétence à l’axe « Soin »
• Ciblage des clientes à plus forte probabilité d’achat de
ce type de produit (campagne emailing)
Cas entreprise de services 28
► CONTEXTE
Comprendre ses différents types de client et optimiser
l’allocation des moyens en fonction de la valeur client
► RESULTAT
• Des forces commerciales qui optimisent leur temps et
la générosité sur les offres commerciales
► PROJET
• Définition et partage de la Valeur client
• Construction d’une segmentation RFM
• Construction des fiche profil par segment client
• Recommandation d’actions
Cas enseigne spécialisée de sport 29
CHAUSSURES
ACCESSOIRE
CARTO
TEXTILE MONTAGNE
PARAMEDICAL
MATERIEL
► CONTEXTE
Comment développer la valeur client au travers d’offres
personnalisées ?
► RESULTAT
• Identification de bundles d’offre (3 produits / -
10%)
• Aide au merchandising (réaction d’univers)
• Push d’offres personnalisés par client
► PROJET
• Analyse fine des ventes des clients en identifiants les
produits achetés conjointement avec d’autres.
Cas dans l’industrie pharmaceutique 30
► CONTEXTE
La BU Grand Public souhaitait mieux maîtriser la prévision
des ventes à court terme pour orienter plus efficacement
ses actions commerciales
► RESULTAT
Une prévision des ventes à M+3 deux fois plus fiable.
• Economies promotionnelles
• Limitation du manque à gagner
Enjeu de 5 à 10% de marge
► PROJET
• Construction d’un outil fiable de prévision du CA des
commandes des 22.000 officines
Data : Historique des commandes, pathologies,
météorologie, investissements publicitaires, intensité
terrain des délégués pharmaceutiques, ruptures de stock,
incentives commerciales, …
Mais encore … 31
Détection de la fraude
Optimisation de tournées des agents
de maintenance sur le terrain
Anticipation de l’impayé Limitation du churn
Identification de nouvelles
tendances marché
Mais ATTENTION … 32
Pas de données à valeur et pérennes
sans une bonne
Gouvernance des données
La gouvernance des données, un travail de tous les instants 33
Une donnée, c’est quelque chose de vivant, à valeur, il faut donc savoir
l’entretenir. C’est un travail de fond et de tous les instants.
Les composantes de la Gouvernance des données 34
Un vocabulaire
commun, des
indicateurs et des
règles de calcul
partagés
dans l’entreprise
1 politique
générale /
Stratégie
d’investissement
dans les données
(acquisition, …)
une charte de
l’utilisation /
éthique,
compliance
privacy/GDPR,
sécurité
Des outils et process
pour orchestrer cette gouvernance, monitorer la qualité de la donnée, stocker la documentation, …
Rôles et
responsabilités
sur l’ensemble de
la (des) chaîne(s)
de valeur de la
donnée
Traçabilité /
documentation
des données
(carto), des flux,
des règles de
gestion, de
l’exploitabilité des
données, des
modèles et de leur
performance
Pilotage de la
qualité des
données :
définition de la
criticité des
données,
monitoring de la
qualité des
données, cleaning,
normalisation, …
Une organisation et une animation de la gouvernance, avec acculturation :
des responsables de la Data Gouvernance + comités à plusieurs niveaux
La gouvernance des données, vue comme réellement importante 35
Etude ROUND DATA menée en juin 2021
auprès de 82 professionnels de tous secteurs d’activité
Quel est d’après vous l’impact d’une non gouvernance des
données sur la performance de l’entreprise, sa productivité ?
Près de 50% des interviewés
considèrent un impact de + de 10% sur
la performance de l’entreprise
Quel est l’item le plus important
dans la performance marketing ?
Sources : Etude Forrester, mi-2019
1er item
1% 3%
22%
28%
26%
20%
0% - 1%
1% - 3%
3% - 5%
5% - 10%
10% - 20%
+ 20%
La gouvernance des données, vue comme réellement importante 36
14%
62%
22%
1%
1. Absolument pas
2. Plutôt pas
suffisamment
3. Plutôt suffisamment
4. Tout à fait
Etude ROUND DATA menée en juin 2021 auprès de 82
professionnels de tous secteurs d’activité
Pensez-vous que votre entreprise investit
suffisamment dans la gouvernance des données ?
Seul 1/3 des entreprises possèdent une
structure dédiée de gouvernance des données
Quelques unes gèrent la gouvernance des
données en mode distribué
+ 1/2 des entreprises ne possèdent aucune
organisation ni fonction de gouvernance des
données
Benchmark ROUND DATA menée en avril 2021
auprès de 24 sociétés sur les organisations Data
Zoom structuration des entités de gouvernance des
données
+75% des interviewés considèrent que leur
entreprise n’investit pas suffisamment
Mais alors pourquoi cette situation actuelle ? 37
1. C’EST COMPLIQUE.
3. CA NE DONNE PAS ENVIE D’INVESTIR. « OU SE TROUVE LE ROI ? »
2. CE N’EST PAS SEXY.
2. L’ENJEU DE LA DATA
AU CŒUR DE LA STRATÉGIE
D’ENTREPRISE
Les points clés pour une stratégie Data successful 39
1. Être lucide sur ce que la Data peut apporter
(et ne peut pas apporter)
2. L’importance d’écrire une ambition Data
3. Les 8 dimensions d’un programme Data
4. Dessiner et piloter SA feuille de route
1. Etre lucide sur ce que la Data peut apporter 40
• Ventes x2 via l’IA ?
• NPS +20pts en 6 mois via une vision
client 360 ?
• Campagnes marketing +20% ROI ?
• Churn -2% ?
• Impayé : -5% ?
ON PEUT FAIRE
BEAUCOUP DE CHOSES
AVEC LA DATA …
… MAIS IL FAUT RESTER
LUCIDE SUR « SA VALEUR »
2. L’importance d’écrire une ambition Data 41
Cette ambition est structurante car elle donne le « la » pour le projet ou le
programme de transformation Data.
Cette ambition permet de fédérer autour d’un projet Data clairement
exprimé et garder le CAP.
• A quoi la Data doit-elle servir pour
l’entreprise à court et moyen termes ? Quel
rôle lui faire jouer ?
• Un Big Bang ou dans la continuité ?
• Un levier de performance ou un Asset
stratégique ?
• Au service d’un projet de transformation de
l’entreprise ou indépendant de ce type de
projet ?
Les grandes applications de la Data 42
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes,
Acquisition (CRM et Media),
Augmentation ventes, gestion du
churn, diversification activité, création
de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique,
coût relation client, robotisation des
tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise/ actif data
Monétisation des données et services
associés
Différenciation marché
La data comme actif stratégique et
différenciant (personnalisation)
Nourrir l’image inno
Préférence de marque, attractivité des
talents, …
Projet fédérateur et Montée en compétence
Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?
2. L’importance d’écrire une ambition Data 43
La Data au service de l’ensemble des métiers
aide l’entreprise
dans ses réflexions et choix moyen terme,
et à impacter le business par des prises de décisions
éclairées.
2. L’importance d’écrire une ambition Data 44
La Data doit soutenir notre projet à 5 ans
« Plus forts ensemble ».
La Data est un appui pour prendre les bonnes décisions chaque jour
et un révélateur de valeur pour nos clients et pour nos partenaires.
2. L’importance d’écrire une ambition Data 45
La Data doit nous permettre 3 choses :
Piloter l’activité day to day
Mieux comprendre des comportement globaux clients et prospects
Développer les vente par une activation de la data beaucoup plus forte
3. Les 8 piliers d’un programme Data 46
Métier / Cas d’usage
Valeur de la donnée
RH et compétences
Organisation
Culture
Réglementaire
Ethique
Projet
Pilotage
Données
Gouvernance
des données
Solutions
techniques
3. Les 8 piliers d’un programme Data 47
Métier / Cas d’usage - Valeur de la donnée
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes, Acquisition
(CRM et Media), Augmentation ventes,
gestion du churn, diversification activité,
création de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique, coût
relation client, robotisation des tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise/ actif data
Monétisation des données et services
associés
1. Aligner les clients internes sur les
priorités Data pour l’entreprise
2. Piloter le backlog des projets Data en
continu
3. Les 8 piliers d’un programme Data 48
Techno
Infrastructure
Type de bases de données / Modèle de données
Outils Dataviz
Cloud ?
Privé/Public
Type de BDD : SQL NoSQL ?
Solutions temps réel ou pas ?
Environnement de dév Data engineering
Environnement Data Science / IA
Open source ou pas ?
IA/Data Science assisté par plate-
forme ou dev en propre ?
Niveau de sécurité ?
Applications / Activation / Déploiement :
API ? Dockerisation ? …
4. Dessiner SA trajectoire 49
1. Bien savoir où
on souhaite aller :
l’Ambition
2. Bien savoir d’où on part :
un vrai diagnostic
est souvent nécessaire
3. Dessiner et ajuster
SA trajectoire
4. Se laisser l’espace d’essayer
et de faire des erreurs
4. Dessiner SA trajectoire 50
De quoi dépend SA trajectoire ?
L’ambition qu’on se donne,
le rôle que l’on souhaite faire jouer à la Data
Le point de départ, la maturité actuelle
Du temps qu’on se donne
pour atteindre son ambition
Des moyens économiques, voire d’intégration
de nouvelles ressources et compétences
3. L’ORGANISATION
POUR LE SUCCÈS DES PROJETS
ET DE LA TRANSFORMATION DATA
52
La place de l’Humain dans les projets Data
Lorsque l’on pose la question
à des spécialistes de la Data
Le facteur Humain
a une place
CENTRALE
dans les projets Data
53
La place de l’Humain dans les projets Data
LA DATA
EST PARTOUT
mais
L’HUMAIN
EST PARTOUT
DANS
LES PROJETS DATA
54
De quels profils parle-t-on ?
Data
Scientist
Data
Analyst
Data
Architect
Data
Engineer ML
Engineer
ML
Ops
Data
Stewart PO
Data
Chef de projet
Data
Chief
Data Officier Data
coach
Data
Evangelist
Business
Métier
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Mathématiques
Informatique
Métier
Soft skills
Mathématiques
appliqués
Développement
/ Coding
Algorithmie /
Machine L.
Data
Visualisation
55
8 compétences pour les profils Data
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Problème du dernier kilomètre
« Un modèle Machine Learning très
performant, mais que le métier ne comprend
pas ne sera pas utilisé. »
Comment rester update sur les
technos/méthodos dans un monde qui
évolue à vitesse exponentielle ?
Il n’existe pas de recette à appliquer
pour valoriser la data.
La créativité dans la méthode est un
précieux allié.
3 soft skills clés 56
57
8 compétences pour les profils Data
Data
Architecte
Business
Métier
Mathématiques
appliqués
Développement /
Coding
Data Visualisation
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Data
Scientist
Business
Métier
Mathématiques
appliqués
Développement /
Coding
Algorithmie /
Machine L.
Data Visualisation
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
vs
Algorithmie /
Machine L.
Architecture
des systèmes
techniques et
Structuration
des données
Sourcing
et préparation
des données
Exploitation
et valorisation
des données
(analyse,
modélisation)
Mise en
perspective
métier,
utilisation
opérationnelle
Industrialisation
Chief Data Officer
Définit la politique générale et gouverne l’exploitation et de valorisation des données
Le Gouverneur
L’urbaniste
Le maître d'œuvre,
celui qui construit
la route
Celui qui a découvert
l'endroit pour la route
Le guide pour un bon
usage de la route
La chaîne de la valorisation de la Data nécessite des profils spécifiques 58
59
Les différents schémas d’organisation
2 modèles socles + 1 modèle mixte qui s’installe
1 2 M
…
Proximité métier
(acculturation, cas d’usage),
mais
Complexité de travaux transversaux
et de taille critique d’équipe pour
animation de la filière
Mutualisation des ressources et
développement de + gros projets,
mais
Eloignement des problématiques
métier, et parfois manque d’agilité
Réunion du meilleur des 2 mondes
mais
Complexité du mode de fonctionnement et
quid de la frontière entre les entités locale
et l’entité centrale ?
Equipe data dédiée à
chaque métier
1 unique équipe centrale 1 entité centrale
+ des pools dédiés
Mode de fonctionnement entre les entités Data et les autres directions
Quelques questions clés autour de l’organisation et des compétences 60
La question du recrutement de ces talents : la « bonne » jobdesc, ce qui les motive, la
performance du recrutement et les solutions alternatives au recrutement
La question de la fidélisation de ces talents : ce qu’ils attendent, les moyens de les
engager durablement
La question de l’upskilling : l’enjeu dans le domaine de la data, les différentes voies
de montée en compétence, …
La constitution de ses équipes Data et surtout leur déformation dans le temps :
dimensionnement, mixité de profils, mixité de séniorité, mix interne/prestataire, …
Mode agile ou pas mode agile ?
4. CONCLUSION
Take Away
• Les 8 dimensions pour une
accélération ou transformation Data
62
• L’enjeu d’écrire SON ambition et dessiner SA trajectoire
• Les choses prennent du temps et les erreurs sont « naturelles ».
Elles façonnent l’apprentissage, car développer la Data c’est parcourir un
chemin.
POUR ALLER PLUS LOIN…
64
Pour aller plus loin…
Découvrez les filières complètes sur la Data en Marketing et en IT !
👉 https://www.m2iformation.fr/formations/informatique/big-data/33/
👉 https://www.m2iformation.fr/formations/multimedia/data-et-analyses-mesurez-presentez-optimisez-
l-efficacite-de-vos-donnees-digitales/75/
Des nouveaux modules animés par François 65
DES QUESTIONS ?
64
CONTACT
Pour toutes vos demandes d’inscription aux sessions :
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flecorre@round-data.com
65
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Formation M2i - Placer la Data au cœur de la stratégie de l'entreprise

  • 1. FORMATION IT - Digital - Management
  • 2. 2 Placer la Data au cœur de la stratégie d’entreprise ! 21 octobre 2021 Formation flash animée par : • François Le Corre - Fondateur ROUND DATA Consultant indépendant - Expert Data En coanimation avec : • Virginie Mazza - Directrice pôle Digital et Multimédia
  • 3. Avant de rentrer dans le vif du sujet 3
  • 4. La Data, élément stratégique du marketing digital 4 Depuis longtemps présente dans nos offres IT, la data est maintenant présente dans nos offres Marketing Digital. Pourquoi ? Car c’est l’un des leviers principaux du marketing. Quels sont les avantages de la data marketing pour votre performance business ? Acquérir plus de prospects, Engager ses clients, Rentabiliser ses investissements…
  • 5. …pourquoi intégrer la data dans sa stratégie d’entreprise ? Pour cette raison si bien résumée par le directeur de Kompass France, société dont l’ADN est la data …c’est bien la data qui reste le carburant propice au développement de vos performances et de vos résultats commerciaux. Vous l’avez compris, la data est purement et simplement stratégique. Et au-delà du marketing… 5
  • 6. 6 Placer la Data au cœur de la stratégie d’entreprise !
  • 7. Sommaire • Présentation de l’intervenant • Les données et la valeur des données • L’enjeu de la Data au cœur de la stratégie d’entreprise • L’organisation pour le succès des projets et de la transformation Data • Conclusion 7
  • 8. 8 Présentation de l’intervenant François le Corre • Conseil et Direction de mission Data Audit, diagnostic et feuille de route Data, transformation par la Data, animation pour émergence de cas d’usage, mise en place de Gouvernance des données, monétisation des données, projets Data et analyses comportementales/modèles IA • Management, Management de Transition, Et Pilotage d’activité Data • Enseignement, Formation Et Coaching Data et IA Université de Paris, ESG/MBA Big Data, SKEMA, WebschoolFactory, Paris II (Assas) M2 Marketing & Communication CONSULTANT DATA 25 ans d’expérience Fondateur
  • 9. 1. LES DONNEES ET LA VALEUR DES DONNEES
  • 10. Notre Monde 10 Le monde est aujourd’hui « DONNEES »
  • 11. Une Data omniprésente 11 Où obtenir l’information de la vitesse de développement de l’immobilier en Chine ?
  • 12. Une Data omniprésente 12 Quels sont les sources de données de la météo ? UK Met’Office
  • 13. Une Data omniprésente 13 Comment connaît-on le niveau de sécurité des personnels sur un chantier à chaque instant ?
  • 15. Une Data omniprésente 15 Femme Cheveux bouclés Sacs jaunes Joie/plaisir DATA DATA DATA
  • 17. Les sources et types de données 17 SYSTÈMES MÉTIERS TRANSACTIONNELS (CONTRATS, ACHATS, SOLLICITATIONS CLIENT, LOGISTIQUE, …) TRACES INTERNET / NAVIGATION IoT DATA EXTERNE OPEN DATA DÉCLARATIF CONSO & ATTITUDES PANELISTES Données géographiques, Météo, Trafic, Consommation énergie, Infos socio-éco, Sinistres … Comparateurs, Avis consommateurs, prix concurrents, … Échanges Machine2Human, Machine2Machine Consommateurs, objets, déplacements, … SOCIAL CONCURRENCE GÉOLOCALISATION Sites, applis, … comportements Reconnaissance personnes/objets, comportements, … IMAGES ET VIDEOS MEDIA DIGITAL Adserveurs, bidrequest RTB, impressions, … DATA Réseaux Sociaux pro et perso, Blogs, …
  • 18. 18 Les sources et types de données
  • 19. 19 Les sources et types de données
  • 20. 20 Les sources et types de données Google Trends Scrapping sur réseaux/blogs, … Nb de requête du mot « Bougie » en France sur Google
  • 21. 21 La valeur des données
  • 22. Data + Contexte = Valeur 22 DATA VALEUR
  • 23. Data + Contexte = Valeur 23 « Sophie » « 45 – 55 ans » DATA Communication relationnelle Communication relationnelle PERSONNALISEE
  • 24. Data + Contexte = Valeur 24 Cette femme peut être qualifiée de fan d’une marque et donc pourrait faire partie d’un programme d’ambassadeurs de la marque. Femme Cheveux bouclés Sacs jaunes Joie/plaisir DATA Cette cliente devient ambassadrice dans un programme
  • 25. Statut et mode de valorisation 25 « La valeur de la donnée tient dans ce que l’on en fait » Actif stratégique Outil opérationnel Levier de performance MODE DE VALORISATION STATUT POUR L’ENTREPRISE Utiliser les données internes Partager les données avec des partenaires Vendre/louer des données Vendre le savoir-faire sur le traitement des données
  • 26. Les grandes applications de la Data 26 Accélération business Expérience/Engagement clients et professionnel, ROI campagnes, Acquisition (CRM et Media), Augmentation ventes, gestion du churn, diversification activité, création de nouveaux services Optimisation productivité Coût fabrication, chaîne logistique, coût relation client, robotisation des tâches Valoriser patrimoine Valoriser l’entreprise / actif data Monétisation des données et services associés Différenciation marché La data comme actif stratégique et différenciant (personnalisation) Nourrir l’image inno Préférence de marque, attractivité des talents, … Vertu projet fédérateur et Montée en compétence Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?
  • 27. Cas distribution spécialisée parfumerie 27 ► CONTEXTE Une enseigne de distribution spécialisée en soins/parfumerie, performante sur l’axe « Parfum » souhaite doper les ventes sur les produits « soins » par une approche davantage personnalisée de ses clientes. ► RESULTAT • 20% de ventes additionnelles grâce à des mailings ciblés auprès des clientes les plus appétentes ► PROJET • Construction d’un score d’appétence à l’axe « Soin » • Ciblage des clientes à plus forte probabilité d’achat de ce type de produit (campagne emailing)
  • 28. Cas entreprise de services 28 ► CONTEXTE Comprendre ses différents types de client et optimiser l’allocation des moyens en fonction de la valeur client ► RESULTAT • Des forces commerciales qui optimisent leur temps et la générosité sur les offres commerciales ► PROJET • Définition et partage de la Valeur client • Construction d’une segmentation RFM • Construction des fiche profil par segment client • Recommandation d’actions
  • 29. Cas enseigne spécialisée de sport 29 CHAUSSURES ACCESSOIRE CARTO TEXTILE MONTAGNE PARAMEDICAL MATERIEL ► CONTEXTE Comment développer la valeur client au travers d’offres personnalisées ? ► RESULTAT • Identification de bundles d’offre (3 produits / - 10%) • Aide au merchandising (réaction d’univers) • Push d’offres personnalisés par client ► PROJET • Analyse fine des ventes des clients en identifiants les produits achetés conjointement avec d’autres.
  • 30. Cas dans l’industrie pharmaceutique 30 ► CONTEXTE La BU Grand Public souhaitait mieux maîtriser la prévision des ventes à court terme pour orienter plus efficacement ses actions commerciales ► RESULTAT Une prévision des ventes à M+3 deux fois plus fiable. • Economies promotionnelles • Limitation du manque à gagner Enjeu de 5 à 10% de marge ► PROJET • Construction d’un outil fiable de prévision du CA des commandes des 22.000 officines Data : Historique des commandes, pathologies, météorologie, investissements publicitaires, intensité terrain des délégués pharmaceutiques, ruptures de stock, incentives commerciales, …
  • 31. Mais encore … 31 Détection de la fraude Optimisation de tournées des agents de maintenance sur le terrain Anticipation de l’impayé Limitation du churn Identification de nouvelles tendances marché
  • 32. Mais ATTENTION … 32 Pas de données à valeur et pérennes sans une bonne Gouvernance des données
  • 33. La gouvernance des données, un travail de tous les instants 33 Une donnée, c’est quelque chose de vivant, à valeur, il faut donc savoir l’entretenir. C’est un travail de fond et de tous les instants.
  • 34. Les composantes de la Gouvernance des données 34 Un vocabulaire commun, des indicateurs et des règles de calcul partagés dans l’entreprise 1 politique générale / Stratégie d’investissement dans les données (acquisition, …) une charte de l’utilisation / éthique, compliance privacy/GDPR, sécurité Des outils et process pour orchestrer cette gouvernance, monitorer la qualité de la donnée, stocker la documentation, … Rôles et responsabilités sur l’ensemble de la (des) chaîne(s) de valeur de la donnée Traçabilité / documentation des données (carto), des flux, des règles de gestion, de l’exploitabilité des données, des modèles et de leur performance Pilotage de la qualité des données : définition de la criticité des données, monitoring de la qualité des données, cleaning, normalisation, … Une organisation et une animation de la gouvernance, avec acculturation : des responsables de la Data Gouvernance + comités à plusieurs niveaux
  • 35. La gouvernance des données, vue comme réellement importante 35 Etude ROUND DATA menée en juin 2021 auprès de 82 professionnels de tous secteurs d’activité Quel est d’après vous l’impact d’une non gouvernance des données sur la performance de l’entreprise, sa productivité ? Près de 50% des interviewés considèrent un impact de + de 10% sur la performance de l’entreprise Quel est l’item le plus important dans la performance marketing ? Sources : Etude Forrester, mi-2019 1er item 1% 3% 22% 28% 26% 20% 0% - 1% 1% - 3% 3% - 5% 5% - 10% 10% - 20% + 20%
  • 36. La gouvernance des données, vue comme réellement importante 36 14% 62% 22% 1% 1. Absolument pas 2. Plutôt pas suffisamment 3. Plutôt suffisamment 4. Tout à fait Etude ROUND DATA menée en juin 2021 auprès de 82 professionnels de tous secteurs d’activité Pensez-vous que votre entreprise investit suffisamment dans la gouvernance des données ? Seul 1/3 des entreprises possèdent une structure dédiée de gouvernance des données Quelques unes gèrent la gouvernance des données en mode distribué + 1/2 des entreprises ne possèdent aucune organisation ni fonction de gouvernance des données Benchmark ROUND DATA menée en avril 2021 auprès de 24 sociétés sur les organisations Data Zoom structuration des entités de gouvernance des données +75% des interviewés considèrent que leur entreprise n’investit pas suffisamment
  • 37. Mais alors pourquoi cette situation actuelle ? 37 1. C’EST COMPLIQUE. 3. CA NE DONNE PAS ENVIE D’INVESTIR. « OU SE TROUVE LE ROI ? » 2. CE N’EST PAS SEXY.
  • 38. 2. L’ENJEU DE LA DATA AU CŒUR DE LA STRATÉGIE D’ENTREPRISE
  • 39. Les points clés pour une stratégie Data successful 39 1. Être lucide sur ce que la Data peut apporter (et ne peut pas apporter) 2. L’importance d’écrire une ambition Data 3. Les 8 dimensions d’un programme Data 4. Dessiner et piloter SA feuille de route
  • 40. 1. Etre lucide sur ce que la Data peut apporter 40 • Ventes x2 via l’IA ? • NPS +20pts en 6 mois via une vision client 360 ? • Campagnes marketing +20% ROI ? • Churn -2% ? • Impayé : -5% ? ON PEUT FAIRE BEAUCOUP DE CHOSES AVEC LA DATA … … MAIS IL FAUT RESTER LUCIDE SUR « SA VALEUR »
  • 41. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 41 Cette ambition est structurante car elle donne le « la » pour le projet ou le programme de transformation Data. Cette ambition permet de fédérer autour d’un projet Data clairement exprimé et garder le CAP. • A quoi la Data doit-elle servir pour l’entreprise à court et moyen termes ? Quel rôle lui faire jouer ? • Un Big Bang ou dans la continuité ? • Un levier de performance ou un Asset stratégique ? • Au service d’un projet de transformation de l’entreprise ou indépendant de ce type de projet ?
  • 42. Les grandes applications de la Data 42 Accélération business Expérience/Engagement clients et professionnel, ROI campagnes, Acquisition (CRM et Media), Augmentation ventes, gestion du churn, diversification activité, création de nouveaux services Optimisation productivité Coût fabrication, chaîne logistique, coût relation client, robotisation des tâches Valoriser patrimoine Valoriser l’entreprise/ actif data Monétisation des données et services associés Différenciation marché La data comme actif stratégique et différenciant (personnalisation) Nourrir l’image inno Préférence de marque, attractivité des talents, … Projet fédérateur et Montée en compétence Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?
  • 43. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 43 La Data au service de l’ensemble des métiers aide l’entreprise dans ses réflexions et choix moyen terme, et à impacter le business par des prises de décisions éclairées.
  • 44. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 44 La Data doit soutenir notre projet à 5 ans « Plus forts ensemble ». La Data est un appui pour prendre les bonnes décisions chaque jour et un révélateur de valeur pour nos clients et pour nos partenaires.
  • 45. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 45 La Data doit nous permettre 3 choses : Piloter l’activité day to day Mieux comprendre des comportement globaux clients et prospects Développer les vente par une activation de la data beaucoup plus forte
  • 46. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 46 Métier / Cas d’usage Valeur de la donnée RH et compétences Organisation Culture Réglementaire Ethique Projet Pilotage Données Gouvernance des données Solutions techniques
  • 47. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 47 Métier / Cas d’usage - Valeur de la donnée Accélération business Expérience/Engagement clients et professionnel, ROI campagnes, Acquisition (CRM et Media), Augmentation ventes, gestion du churn, diversification activité, création de nouveaux services Optimisation productivité Coût fabrication, chaîne logistique, coût relation client, robotisation des tâches Valoriser patrimoine Valoriser l’entreprise/ actif data Monétisation des données et services associés 1. Aligner les clients internes sur les priorités Data pour l’entreprise 2. Piloter le backlog des projets Data en continu
  • 48. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 48 Techno Infrastructure Type de bases de données / Modèle de données Outils Dataviz Cloud ? Privé/Public Type de BDD : SQL NoSQL ? Solutions temps réel ou pas ? Environnement de dév Data engineering Environnement Data Science / IA Open source ou pas ? IA/Data Science assisté par plate- forme ou dev en propre ? Niveau de sécurité ? Applications / Activation / Déploiement : API ? Dockerisation ? …
  • 49. 4. Dessiner SA trajectoire 49 1. Bien savoir où on souhaite aller : l’Ambition 2. Bien savoir d’où on part : un vrai diagnostic est souvent nécessaire 3. Dessiner et ajuster SA trajectoire 4. Se laisser l’espace d’essayer et de faire des erreurs
  • 50. 4. Dessiner SA trajectoire 50 De quoi dépend SA trajectoire ? L’ambition qu’on se donne, le rôle que l’on souhaite faire jouer à la Data Le point de départ, la maturité actuelle Du temps qu’on se donne pour atteindre son ambition Des moyens économiques, voire d’intégration de nouvelles ressources et compétences
  • 51. 3. L’ORGANISATION POUR LE SUCCÈS DES PROJETS ET DE LA TRANSFORMATION DATA
  • 52. 52 La place de l’Humain dans les projets Data Lorsque l’on pose la question à des spécialistes de la Data Le facteur Humain a une place CENTRALE dans les projets Data
  • 53. 53 La place de l’Humain dans les projets Data LA DATA EST PARTOUT mais L’HUMAIN EST PARTOUT DANS LES PROJETS DATA
  • 54. 54 De quels profils parle-t-on ? Data Scientist Data Analyst Data Architect Data Engineer ML Engineer ML Ops Data Stewart PO Data Chef de projet Data Chief Data Officier Data coach Data Evangelist
  • 56. Créativité Curiosité Envie d’apprendre /tester Communication Problème du dernier kilomètre « Un modèle Machine Learning très performant, mais que le métier ne comprend pas ne sera pas utilisé. » Comment rester update sur les technos/méthodos dans un monde qui évolue à vitesse exponentielle ? Il n’existe pas de recette à appliquer pour valoriser la data. La créativité dans la méthode est un précieux allié. 3 soft skills clés 56
  • 57. 57 8 compétences pour les profils Data Data Architecte Business Métier Mathématiques appliqués Développement / Coding Data Visualisation Créativité Curiosité Envie d’apprendre /tester Communication Data Scientist Business Métier Mathématiques appliqués Développement / Coding Algorithmie / Machine L. Data Visualisation Créativité Curiosité Envie d’apprendre /tester Communication vs Algorithmie / Machine L.
  • 58. Architecture des systèmes techniques et Structuration des données Sourcing et préparation des données Exploitation et valorisation des données (analyse, modélisation) Mise en perspective métier, utilisation opérationnelle Industrialisation Chief Data Officer Définit la politique générale et gouverne l’exploitation et de valorisation des données Le Gouverneur L’urbaniste Le maître d'œuvre, celui qui construit la route Celui qui a découvert l'endroit pour la route Le guide pour un bon usage de la route La chaîne de la valorisation de la Data nécessite des profils spécifiques 58
  • 59. 59 Les différents schémas d’organisation 2 modèles socles + 1 modèle mixte qui s’installe 1 2 M … Proximité métier (acculturation, cas d’usage), mais Complexité de travaux transversaux et de taille critique d’équipe pour animation de la filière Mutualisation des ressources et développement de + gros projets, mais Eloignement des problématiques métier, et parfois manque d’agilité Réunion du meilleur des 2 mondes mais Complexité du mode de fonctionnement et quid de la frontière entre les entités locale et l’entité centrale ? Equipe data dédiée à chaque métier 1 unique équipe centrale 1 entité centrale + des pools dédiés
  • 60. Mode de fonctionnement entre les entités Data et les autres directions Quelques questions clés autour de l’organisation et des compétences 60 La question du recrutement de ces talents : la « bonne » jobdesc, ce qui les motive, la performance du recrutement et les solutions alternatives au recrutement La question de la fidélisation de ces talents : ce qu’ils attendent, les moyens de les engager durablement La question de l’upskilling : l’enjeu dans le domaine de la data, les différentes voies de montée en compétence, … La constitution de ses équipes Data et surtout leur déformation dans le temps : dimensionnement, mixité de profils, mixité de séniorité, mix interne/prestataire, … Mode agile ou pas mode agile ?
  • 62. Take Away • Les 8 dimensions pour une accélération ou transformation Data 62 • L’enjeu d’écrire SON ambition et dessiner SA trajectoire • Les choses prennent du temps et les erreurs sont « naturelles ». Elles façonnent l’apprentissage, car développer la Data c’est parcourir un chemin.
  • 63. POUR ALLER PLUS LOIN…
  • 64. 64 Pour aller plus loin… Découvrez les filières complètes sur la Data en Marketing et en IT ! 👉 https://www.m2iformation.fr/formations/informatique/big-data/33/ 👉 https://www.m2iformation.fr/formations/multimedia/data-et-analyses-mesurez-presentez-optimisez- l-efficacite-de-vos-donnees-digitales/75/
  • 65. Des nouveaux modules animés par François 65
  • 67. 64 CONTACT Pour toutes vos demandes d’inscription aux sessions : Virginie Mazza v.mazza@m2iformation.fr Pour toutes vos questions concernant la formation flash : François Le Corre flecorre@round-data.com
  • 68. 65
  • 69. MERCI DE VOTRE PARTICIPATION !