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Notre recommandation DATA 2018

Etes-vous prêts pour 2018 ?

Avez-vous tous les outils pour relever les objectifs de l’année 2018 ?

Avis d'expert : Samuel Stratmains, co-fondateur de Know Your People

>> Un accompagnement expert ou multi expert peut vous faire gagner du temps et vous faire franchir une marche cruciale.
Vous n’êtes pas sans savoir que la Data va encore jouer un rôle primordial dans la réussite de l’année 2018. Il faudra bien entendu avancer avec la nouvelle législation qui entrera en vigueur dès le mois de mai. Mais au-delà de l’environnement extérieur, la question est plutôt de savoir si vous êtes équipés des bons outils pour relever les défis.

Nous constatons chez nos clients et sur le marché en général, que les BDD CRM et Digitales sont matures. Il y a eu une vraie prise de conscience sur l’organisation et la gestion de la donnée depuis ces 10 dernières années. Tout le monde n’est pas encore au summum de la qualité et de l’exploitation des BDD, mais chacun à son niveau sait les chantiers à réaliser pour progresser ! Tout cela va bien évidemment dans le sens d’une meilleure relation et une expérience client réussies !

Les clés de la réussite sur le sujet de la Data résident dans la préparation des chantiers prioritaires. Il est nécessaire d’anticiper et de mesurer les besoins humains et technologiques afin d’obtenir tout ou partie des budgets associés pour atteindre l’ambition. Sans entrer dans une vision à 3 ans sur ce que sera la data dans votre entreprise, il est important d’écrire des feuilles de routes (road map) sur la gestion de la Data et sur l’exploitation de celle-ci, sans oublier l’usage que vous allez en faire ; le fameux pour quoi faire ? Notre agence experte et hybride « Technique – Analytique – Marketing » a cette capacité à vous accompagner sur l’ensemble de la chaine métier CRM & digitale. De nos jours, il faut savoir donner du sens au projet et mesurer les résultats de ce que nous entreprenons.

Nous vous proposons 3 types de road maps :

#1 La road map en Data Management
Nous pouvons vous accompagner avec un de nos partenaires* en fonction des sujets identifiés (Collecte, Architecture, Flux, Qualité, Organisation, Gestion des règles, Enrichissement, …). La finalité est de construire un rapport compréhensible par la technique et accessible du métier.

#2 La road map en Data Analyse ou Data Science
C’est notre cœur de métier. Cette road map se décompose en plusieurs projets qui pourraient être, en fonction de votre demande :
  • Expression ou construction des besoins métiers. Exploiter la Data, oui, mais pourquoi faire, pour quel usage ? Et pour atteindre quels objectifs ?

  • Diagnostic des datas existantes et identification des chantiers d’amélioration ou de traitements de la data. C’est une étape facultative si vous avez une bonne connaissance de votre capital client.

  • Diagnostic des datas existantes et identification des chantiers d’amélioration ou de traitements de la data. C’est une étape facultative si vous avez une bonne connaissance de votre capital client.

  • Identification des principaux outils analytiques à mettre à place sur les axes transactionnel, relationnel, social, communautaire, digital, produit, … Il s’agira dans cette phase de déterminer les nouveaux groupes et/ou scores stratégiques permettant de faciliter la personnalisation.

  • Accompagnement des équipes à la réalisation des projets analytiques. Nous intervenons de plusieurs manières. Soit, vous êtes autonomes sur la production à partir de la feuille de route créée. Soit, nous accompagnons les équipes opérationnelles à la réalisation des productions en maintenant un suivi régulier (point bimestriel ou mensuel à définir). Soit, nous réalisons en prestation de service les productions et nous vous livrons les résultats.

  • Intégration dans la méthodologie de la mesure des outils créés. Sont-ils efficients ? Ont-ils créé de la valeur ? A court, moyen ou long terme ? Le tout étant de construire dès le départ la mécanique de mesure permettant d’apporter de la visibilité et d’approcher un ROI.

#3 La road map orientée marketing
Il s’agira de construire un plan d’activation mesurable prenant en compte les nouveaux segments analytiques. Une nouvelle fois, nous pouvons vous accompagner avec un de nos partenaires* spécialisés en marketing client & digital et marketing stratégique afin d’intégrer ces nouveaux outils avec cohérence vis-à-vis de l’existant. Dans cette partie, il existe 2 niveaux. Un premier niveau qui consiste à réaliser un ensemble de tests & learn. Un second qui intègre ces nouveaux outils dans le plan d’animation existant, phase d’extrapolation. Dans les 2 cas, nous mettons en place une méthodologie de mesure des résultats afin de se forger des convictions et prouver la performance.

Notre accompagnement se fait sur la durée afin de vous garantir un accompagnement adéquat. Nous faisons régulièrement des points d’arrêt afin de valider que nous sommes toujours en phase avec la ou les road map. C’est un moment privilégié où nous actons les modifications de la road map. Concernant les budgets, l’engagement se fait step by step et en fonction de vos besoins. Il faudra compter en moyenne 10K€ par road map. En termes de résultats, nous avons constaté des rendements en croissance de 10% à 15% minimum.

Besoin de faire le point ?

Pour établir une simulation de vos besoins sur votre environnement, appelez-nous !

Samuel

*Pour connaitre nos partenaires, contactez-nous. Nous activons les meilleurs experts en fonction de votre problématique.
Quand le prédictif s’invite dans les stratégies marketing 2/2

Comme nous vous l’évoquions le mois dernier, Il existe trois paramètres importants à prendre en compte avant de se lancer dans l’aventure du marketing prédictif :
  • La matière première : les data
  • La problématique : la variable ou le phénomène à expliquer
  • L’exploitation du modèle créé

Mais qu’en est-il de cette phase de modélisation à proprement parler ? Alors que le mois dernier nous vous expliquions la partie fonctionnelle du marketing prédictif, nous vous proposons ici de vous expliquer la manière dont nous travaillons sur les méthodes de scoring et de modélisation. Cette méthodologie d’analyse éprouvée repose sur 6 étapes clés :
1. La compréhension des données disponibles : Au travers d’un diagnostic analytique, nous définissons les variables utiles à l’analyse. Il s’agit de répondre aux questions suivantes : est-ce que toutes vos données sont exploitables ? Certaines ne présentent-elles pas des biais ? Sont-elles suffisamment renseignées ? Quelles sources de données sont disponibles ? Nous allons jusqu’à définir une stratégie de data collect.

2. La construction de la variable cible : la première question est bien de savoir ce que l’on cherche à faire d’un point de vue CRM (lutter contre l’attrition, améliorer les ciblages,…). Au travers d’une phase d’analyse exploratoire des données et d’interviews avec le métier, nous construisons les règles de gestion permettant de définir cette variable. Notre premier objectif est d’impliquer notre interlocuteur dans la compréhension globale de la démarche analytique.

3. La construction des agrégats utiles : cette phase est majeure, elle est la plus longue dans la construction du modèle. Elle représente 60 à 70% du temps de réalisation. En lien avec la variable cible, il est nécessaire de transformer certaines données, d’en combiner d’autres. Bref trouver les agrégats les plus pertinents issus de vos données brutes pour expliquer la variable cible. Des analyses croisées entre données brutes et variable cible nous permettent de trouver les agrégats à construire.

4. La réalisation d’un échantillonnage pertinent : en modélisation statistique, il ne faut pas réaliser votre modèle sur toute la population. Deux explications à cela : des millions de lignes de données à analyser qui peuvent prendre beaucoup de temps sans améliorer les modèles et la nécessité d’avoir une population test pour valider les modèles. Plusieurs méthodologies d’échantillonnage existent, il faut être vigilant lors de la construction de l’échantillon de travail à ce que cet échantillon soit représentatif statistiquement de votre population globale.

5. La modélisation ou la réponse à la problématique : la modélisation repose sur 2 grands éléments, le choix du type de modèle à appliquer et la réalisation du modèle (le calcul des coefficients) à proprement parler. Aujourd’hui les outils de Machine Learning ont grandement contribué à avancer dans cette problématique car ils trouvent à notre place le modèle le plus performant. Attention toutefois à s’assurer de la pertinence du modèle tant à court terme qu’à moyen terme.

6. La mesure des résultats et la validation du modèle : une première étape de validation de cette pertinence va reposer dans la mesure des résultats obtenus au travers de la confrontation des résultats entre la population d’apprentissage et la population test, en particulier par l’utilisation des matrices de classement. Ceci va nous permettre d’éprouver la qualité du modèle et donc d’en valider la pertinence.
C’est par la maitrise de ces 6 étapes que l’on réussit à mettre en œuvre des modèles pertinents et robustes.

L’objectif final est bien de vous accompagner dans l’exploitation du modèle au travers d’un plan d’actions opérationnel. La mesure des résultats confirmera la création de valeur.

Prêts pour l’aventure prédictive ?