data breakfast : la transformation digitale à l'heure de la data
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#DataBreakfast2016#DataBreakfast2016
#DataBreakfast2016
Aline Ducret,
Responsable E-Business
Sophie Guillot,
Responsable Acquisition & Data E-Commerce
Bintou Mariko Ouattara,
Responsable Acquisition de Trafic Digital
Matthieu Ruault,
Directeur Solutions marketing digital & Smart data
Damien Bigot,
Responsable BI Big Data
Julien Ribourt,
Manager
Adrien Bouhot,
Consultant Data Science
Trois tables rondes
Retours
d’expérience sur
les vrais apports
du Big Data en
entreprise
L’achat média à
l’heure de la data
La
démocratisation
de la data
SMART DIGITAL & DATA CONSULTANTS
#DataBreakfast2016
SMART DATACollecte et ingénierieAnalytics et Data
Science Activation et automatisati
on
SMART ORGANISATION
Expertise et culture digital & data Conduite agile du changement Gouvernance et processus
SMART MARKETINGParcours client cross-canal Media & audience management Offre produits et services
Collecte et ingénierieAnalytics et Data
Science Activation et automatisation
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#DataBreakfast2016#DataBreakfast2016
Véronique ChupinConsultante Web Analytics – Direction Marketing Digital
Matthieu RuaultDirecteur Solutions Marketing Digital & Smart Data
Damien BigotResponsable Data et Outils Marketing
La démocratisation de la data
Table ronde animée par : Raphaël Fétique - Directeur Associé (Converteo)
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Voyages-SNCF.com en quelques chiffres
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Votre position au sein de l’organisation ?
Rattaché à ?
Profils des équipes ?
Interaction avec ?
Outils ?
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Quel intérêt de démocratiser la data ?
Collecte / Traitement / Accès / Analyse / Modélisation
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Le mouvement est en marche / Chiffres à l’appui !
• 1 214 tickets JIRA traités
• + de 100 personnes formées
• 245 comptes Adobe actifs en 2016
• 30 000 pages trackées
• + de 100 tags actifs sur Eulerian
• 425 litres de café et 37 paquets de schoko-bons
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La méthode agile au service de la data ?
Pourquoi ?
Compatibilité ?
Nécessaire ?
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Le projet data democratizator
Prise besoin métier
Plan de marquag
e + création du ticket
JIRAEvaluatio
n et priorisatio
n du ticket
Rédaction des
specs et développements
Recette préliminai
reDéveloppements
Recette avant MEP
MEP
MEP
Recette post MEP
Webana Métier
Feature Team
Webana Technique
Accompagnement
métier
Développements
Support lors de la recette
MEP
Support recette
post MEP
Webana Métier
Feature Team
Webana Technique
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Le travail sur la formation
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Et le travail d’évangélisation
Les campagnes Display s’appuient sur les critères comportementaux collectés par Eulerian et transmis à la DMP Eulerian
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Mettre à disposition la donnée aux utilisateurs métiers pour qu’ils s’approprient sa visualisation
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Repenser le rôle de chacun et le travail multidisciplinaire
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Quel rôle pour la DG dans la démocratisation de la data ?
http://www.lefigaro.fr/societes/2015/04/22/20005-20150422ARTFIG00339-comment-la-sncf-compte-attirer-les-touristes-etrangers-en-france.php
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#DataBreakfast2016#DataBreakfast2016
L’achat média à l’heure de la data
Aline DucretResponsable E-Business
Sophie GuillotResponsable Acquisition & Data E-Commerce
Bintou Mariko QuattaraResponsable Acquisition de Trafic Digital
Table ronde animée par : Frédéric Marty-Debat, Manager (Converteo)
#DataBreakfast2016#DataBreakfast2016
Les exemples
Agence Organisation Outils
L’achat média à l’heure de la data
Votre écosystème média actuel ?
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Les exemples
1st 2nd 3rd
L’achat média à l’heure de la data
Quelle data pour votre écosystème?
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Les exemples
L’achat média à l’heure de la data
Intégrer le CRM dans l’achat Média ?
Scénarii Avec ou Sans DMP ?
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Les exemples
L’achat média à l’heure de la data
GAFAS juge et partie ?
Challenger les outils
Connaissance Client & Ressource Interne
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Les exemples
L’achat média à l’heure de la data
Confiance & Transparence?
Interne Partenaires Clients
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Retours d’expérience sur les vrais apports du Big Data en entreprise
Adrien BouhotConsultant Big Data
Table ronde animée par : Thomas Faivre-Duboz, Co-fondateur (Converteo)
Julien RibourtManager
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La technologie au service de la libération des contraintes traditionnelles associées à la gestion des actifs data des organisations
Possibilité de traitements et d’exploitation
Volumes de stockage & Variété des données
Coûts de stockage & de calcul
Temps
Silos
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Des architectures scalables permettant de stocker toutes les données accessibles au plus grand nombre
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Des données capables d’être processées en temps réél
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Le nouvel écosystème Big Data permet aussi de diminuer les coûts
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Désiloter la donnée ne signifie pas la mettre au même endroit !
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Retravailler et documenter ses données pour pouvoir les exploiter
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#DataBreakfast2016#DataBreakfast2016Suiveurs
Conservateurs
Observateurs
Meneur
CopierLes concurrents et acteurs étrangers
AméliorerProduits, services, études, procédés
CréerRéunion de créativité,
brainstorming
AdapterLes innovations
d’autres secteurs
Rapide à mettre en place
Générateur de valeur
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Les exemples “Notre client connait chaque année des périodes de pic d’activité. Afin de staffer au mieux les équipes logistiques, un algorithme de prévision des ventes a été créé pour mieux anticiper la demande.”
Google BigQueryLes données issues de
différentes sources (transactions, analytics, plan
commercial, etc.) ont été centralisées et processées par Google BigQuery (+1TB total)
PredictionUn modéle “maison” basé
sur les séries temporelles a été construit en R afin de prévoir les ventes selon 5
catégories produits pour plus de 6 pays
Small teamUne équipe restreinte autour de 2 consultants Converteo
a permis de rapidement délivrer le projet. Au total, moins de 10 personnes
différentes sont intervenues
ValueLe projet a permis de
disposer d’un outil permettant d’ajuster au mieux les effectifs en
entrepôt en fonction de l’activité réélle
Sales Forecast
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Les exemples “Notre client souhaitait croiser ses données provenant de différentes sources (analytics, crm, survey, …). Un datalake basé sur Amazon a permis de répondre à leurs attentes.”
AWS RedshiftUtilisation du stack AWS
d’Amazon afin de constituer un socle de données pour le
décisionnel
VisualisationLes dashboards ont été
construits sur Qlikview qui se nourrit directement des données issues du socle
Redshift
PythonPython a permis de
récupérer, structurer et diffuser les données à travers
les différents outils. Il fait désormais partie du nouveau
socle “Data Science”
ValueLa nouvelle infrastructure
permet de désiloter les données et de disposer d’un
puissant outil capable de processer d’importantes volumétries de données
DataLake
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Les exemples
Google Speech API
Utilisation de la Google API Speech afin de transcrire les échanges téléphoniques en
texte
NLPAnalyse textuel des retranscriptions afin
d’identifier des arguments clés parmi les meilleurs
vendeurs
“Notre client cherchait à rendre les campagnes marketing plus performantes. Avec Converteo, un outil permettant d’extraire le meilleur argumentaire à partir des conversations a été construit.”
2 moisC’est un projet qui peut être
mis en place sous deux mois, de la phase de conception à la phase
d’implémentation
ValueMeilleures formations des
opérateurs et compréhension des attentes
des clients par rapport au produit proposé
Speech Analysis
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Merci