Interview de Meteors : Clés de succès d’une démarche de pilotage de la Performance marketing-ventes grâce à la Data Science

La Data Science permet d’analyser la Performance Client à un niveau granulaire, de prédire le comportement futur des clients à partir de leurs comportements passés, d’identifier des axes d’amélioration des Parcours Clients. Elle permet d’exploiter au plus haut niveau cet actif si précieux que sont les données, en particulier les données clients au sens large.

Comment construit-on un projet data, et plus précisément une démarche basée sur la Data Science ? Pour le savoir, nous sommes allés à la rencontre de l’agence Meteors, spécialisée dans le Data Marketing. Nous avons recueilli le témoignage d’Olivier Guillouzouic, fondateur de Meteors et directeur de projet, de Louis-Antoine Pottier, architecte data, et d’Alexandre Langlois, data scientist.

interview agence meteors data

Le point de départ est la collecte et l’organisation des données – le carburant de toute démarche de Data Science. L’intégration des données personnelles pose un défi sur lequel nous sommes revenus dans l’interview. Une fois les données à disposition, vient la deuxième étape : la construction du modèle d’analyse mathématique. Nous avons longuement abordé ce sujet. Meteors nous a également partagé dans cet entretien les clés de réussite d’une démarche de pilotage basée sur la Data Science.

Découvrez la retranscription de cette interview croisée de Meteors.

Le témoignage de Meteors a été recueilli par Antoine Coubray, directeur du développement de CustUp. CustUp est un cabinet de conseil en Données Clients et en CRM. Nous accompagnons nos clients dans la construction et la mise en place de projets data au service de la Performance Client.

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Au début, il y a les données…

Louis-Antoine Pottier : Il est très important de commencer par identifier le catalogue de données que l’on souhaite utiliser pour construire le modèle d’analyse. Les données sont le carburant du modèle. Il peut s’agir de données comportementales, transactionnelles, web auxquelles s’ajoutent les données personnelles si on souhaite produire des analyses différenciées en fonction des différents types de population.

Une fois que l’on a identifié les données à intégrer dans le modèle, se posent des questions plus techniques. Il faut identifier les sources de données et les manières de capter les données dont on a besoin.

A ce moment-là, il y a deux scénarios possibles :

  • Soit l’entreprise dispose déjà d’un entrepôt de données qui centralise les données et sur lequel on va pouvoir se baser. 
  • Soit l’entreprise ne dispose pas de base de données centrale, et dans ce cas il va falloir réaliser un travail de centralisation en allant piocher dans les différentes sources d’information : systèmes d’encaissement, site ecommerce, agences media, reportings…Les données dont on a besoin sont alors récupérées et chargées dans un environnement efficace pour les traiter : une plateforme pouvant traiter de gros volumes de données, des données disparates, pas toujours structurées et dans laquelle nous pourrons faire les analyses via des méthodes appropriées, avec des outils d’IA, des langages spécialisés…

La question des données personnelles dans le cadre du RGPD

Olivier Guillouzouic : L’utilisation de données personnelles permet d’aller plus loin et de produire des analyses plus fines. Travailler sur des données anonymisées ne permet pas de produire des modèles efficients, cela limite le champ des possibles sur les enjeux d’activation et de suivi de la performance.

L’intégration des données personnelles dans le modèle d’analyse implique d’embarquer le Data Protection Officer dès le départ du projet pour traiter la question de la conformité RGPD. Cela permet d’obtenir le blanc-seing qui permettra de lancer les actions. Sans ce tampon juridique, il est difficile d’aller très loin, on s’expose à un risque juridique.

Les entreprises ont compris l’enjeu autour du traitement des données personnelles. Elles connaissent le RGPD et ses principes. En revanche, les entreprises ne savent pas toujours comment traiter cette problématique. Le niveau de maturité et la capacité de prise de décision varient beaucoup d’une entreprise à l’autre.

Cela dépend aussi du DPO, qui est rattaché soit à la DSI soit au département juridique. On constate que les projets avancent plus vite lorsque le DPO avec lequel on travaille a un ADN business. Une clé de succès est donc de réussir à embarquer le DPO dans le projet.

Louis-Antoine : En tant que partenaire de traitement, nous fournissons les assurances et des certifications pour pouvoir utiliser les données personnelles de nos clients dans le respect du RGPD. Tous les traitements doivent être documentés, ce qui suppose qu’il y ait les bons interlocuteurs de part et d’autre afin d’établir la bonne documentation et d’assurer les bonnes conditions de traitement. Le RGPD n’est donc pas un verrou, mais il faut une volonté commune de traiter cet enjeu.

Le choix du bon modèle mathématique

Alexandre Langlois : Une fois que l’on dispose de données cataloguées, exploitables, idéalement individualisées, nous pouvons enclencher le travail de Data Science. C’est alors que se pose la question du choix des modèles mathématiques.

Trouver un modèle en adéquation avec l’objectif de l’entreprise

Alexandre : Il n’y a pas forcément de “bons” modèles en soi, cela dépend de la problématique de l’entreprise. L’enjeu est de trouver le modèle en adéquation avec la problématique à traiter, avec les objectifs de l’analyse.

Un algorithme, c’est une réponse à une question. Il faut savoir à quelles questions on souhaite répondre : réduire le churn, optimiser l’allocation des budgets, mieux activer les clients, etc.

Chercher la simplicité

Alexandre : Deuxièmement, il ne faut pas chercher à faire compliqué quand on peut faire simple. Avant de s’embarquer dans des modèles complexes et sur-mesure, il faut s’assurer des cas d’usage métier du dispositif. Cela nous ramène à la question des finalités. Le modèle a vocation à donner des réponses exploitables par le métier.

L’objectif n’est pas de faire tourner un algorithme, mais d’aider la prise de décision et d’aider les équipes métier. Il faut toujours garder en tête la manière dont le modèle sera activé par le métier.

Trouver un modèle adapté au secteur d’activité et aux parcours clients

Alexandre : Troisièmement, il faut un modèle adapté au secteur d’activité et aux parcours clients. Dans la mode, dans le Retail, les parcours clients ne sont pas les mêmes que ce qui existe dans le secteur automobile par exemple. Les temps interachat ne sont pas du tout les mêmes. Résultat : le modèle sera différent.

Un modèle a vocation à évoluer dans le temps

Alexandre : Une fois que le modèle a délivré les premiers résultats, on peut venir l’enrichir avec de nouvelles données. Il est toujours possible de complexifier les modèles avec de nouvelles informations. Par exemple, dans le cas d’un modèle d’attribution, on peut commencer par intégrer les communications par email, par sms – tout ce qui est traçable.

Plus tard, on peut enrichir le modèle en intégrant des données offline : affichages, radio, TV. Dans ce cas, le tracking n’est plus possible, on ne sait pas qui a été exposé à telle communication, mais on peut deviner avec des outils probabilistes et ainsi rattacher les canaux aux personnes.

L’affinage des modèles au contact de la recherche universitaire

Alexandre : Meteors a noué des partenariats avec des universités. Ces partenariats nourrissent notre travail et nous donnent accès à toutes les avancées dans la recherche mathématique. Être en contact avec la recherche en train de se faire est quelque chose de stimulant. Cela nous permet de mettre à jour en continu nos techniques d’analyse et de mettre en application des avancées théoriques.

Olivier : Les modèles d’analyse et d’attribution ne sont pas beaucoup étudiés dans le monde de la recherche universitaire. C’est dommage, car les enjeux sont grands. Les modèles d’attribution permettent d’affiner la rentabilité des actions marketing. C’est un sujet clé pour toutes les entreprises. C’est peut-être la toute-puissance des GAFAMs qui explique ce peu de littérature scientifique. Les facultés chinoises et russes sont beaucoup plus en pointe dans ce domaine.

Les clefs d’appropriation d’une démarche de pilotage de l’omnicanalité par l’entreprise

Alexandre : Le sujet de l’appropriation de la démarche par les équipes métier est clé. Il faut qu’elles s’approprient l’outillage et l’exploitent efficacement. Pour faire en sorte que les résultats de la Data Science soient exploitables par des équipes marketing-ventes, il faut que les équipes métiers soient embarquées dans la construction du dispositif, notamment dans la définition des indicateurs et la définition des cas d’usage.

Il faut aussi construire un outil simple, comme je le disais plus tôt. Revenir à la simplicité. Être simple et efficace.

Louis-Antoine : Les professionnels de la data impliqués dans le projet doivent être capables de restituer le fruit de leur travail. Les modalités varient suivant la nature du projet. Si l’entreprise souhaite améliorer ses communications clients, nous serons amenés à restituer des études, des documents, des rapports.

Si le dispositif est construit pour améliorer l’acquisition de trafic, les retours seront plus immédiats. Nous allons analyser le ROI et restituer les résultats aux équipes métier sous forme de présentations.

On peut être amené, par exemple, à recommander une fréquence cible ou un canal cible d’envoi par segment d’audience. On pourra construire des indicateurs techniques qui viendront alimenter les outils d’activation.

Les modalités de restitution doivent être adaptées aux usages cibles.

Un projet data est le “bien commun” de l’ensemble de l’entreprise

Olivier : Il ne faut jamais perdre de vue que les enjeux d’une entreprise sont globaux. Dans une organisation, il y a toujours le risque que chacun tire la couverture à soi. Je pense particulièrement à la question des finances. Parfois, dans une volonté de clarifier les budgets, on en arrive à fragmenter là où l’on avait une volonté de “bien commun”.

Notre expérience nous a amenés à prendre conscience de cette réalité : une marque est multiforme. Une marque s’incarne dans une boutique, dans une communication radio, sur du display, sur le site internet. Il faut voir la marque dans sa globalité, ce que j’appelle voir le “bien commun”.

Dans la même logique, c’est toujours plusieurs canaux qui rendent raison d’une conversion. Le mérite ne revient pas uniquement au dernier canal, d’où l’enjeu des modèles d’attribution et de l’omnicanalité. D’où l’importance aussi, par-delà les silos, de bien aligner le online et le offline sur le même objectif.

Il y a vraiment une pédagogie à faire auprès de l’ensemble des équipes pour intégrer cette notion de “bien commun”.

3 témoins Meteors : Olivier Guillouzouic, Louis-Antoine Pottier, Alexandre Langlois

Olivier Guillouzouic est le fondateur de l’agence Meteors, dont il est aussi directeur de projet. Il est par ailleurs le CEO de fourseeds, un logiciel d’unification des données clients et d’enrichissement des parcours clients, basé sur l’IA.

Louis-Antoine Pottier travaille comme architecte des données. Alexandre Langlois est Data Scientist. Tous deux font partie des talents qui constituent l’équipe de l’agence Meteors.

Meteors en quelques mots

Meteors est une agence Data Marketing qui accompagne les entreprises dans une meilleure exploitation de leurs données. Meteors propose plusieurs formats d’accompagnement : délégation, formation, conseil. Ses domaines d’intervention sont, notamment, la gestion de campagnes marketing, l’analyse et le reporting, le conseil et la formation des utilisateurs aux outils CRM / Data.

Meteors, c’est :

  • 62 clients stratégiques.
  • 10 années d’expérience.
  • +142% de croissance en 3 ans.
  • Des clients dans 7 pays.
Antoine COUBRAY, directeur du développement CustUp, accompagne votre entreprise dans sa mise en conformité GDPR / RGDP

Propos recueillis par Antoine Coubray, Directeur du Développement de CustUp.

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