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Plan de bataille pour devenir une

entreprise Data Driven

NicolasThénoz


POURQUOI VOUS N’AVEZ PAS LE CHOIX

Nous avons généré plus de données sur les deux dernières années que dans tout le reste de l’histoire de l’humanité.

2

1

2

En 2020, ~ 1,7 Mb / seconde / humain


DATA DRIVEN, UNE DÉFINITION ?

“A data-driven company is an organization where every person who can use data to make better decisions, has access to the data they need when they need it”

Amir Orad, CEO of Sisense

4

1

“Data-driven enterprises are companies that relentlessly measure and monitor the pulse of the business, and are doing so in a continuous and often automated manner.”

Asaf Yigal, co-Founder of Logz.io4

Mettre la donnée au coeur du processus de décision


DATA DRIVEN, UN IMPACT À TOUS LES NIVEAUX

5

2

TECHNOLOGIES

SCALABLE

ÉVOLUTIF



6

2

COMPÉTENCES



7

2

MÉTHODOLOGIES

AGILITÉ

ÉTHIQUE

CONFIDENTIALITÉ



8

2

ORGANISATIONAGILITÉ

GOUVERNANCE

EXPÉRIMENTATION



9

2

CULTURE


L’OBSESSION DE LA MESURE

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2

Tout mesurer, tout stocker

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Qualité des données


FREINEZ VOTRE INSTINCT

11

Expert ≠ Dieu

“In God we trust, all others bring data”

W. Edwards Deming

2


ACCEPTER LES ÉCHECS

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➔ Expérimentation = possibilité de rater

➔ Culture de l’apprentissage

12

2


DATA DRIVEN, LES CLÉS

➔ Mesurer

➔ Analyser

➔ Décider

➔ Vérifier

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QUELQUES FONDAMENTAUX

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➔ Feedback loop� Ex : A/B Testing

➔ Continuous Delivery

3


Now, shall we begin ?15


WHAT? - DÉFINISSEZ VOTRE OBJECTIF

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Quel problème allez-vous résoudre ?

Déterminez vos KPIs : the pulse of the business

4


WHAT? - FAITES LA REVUE DE L’ARSENAL

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Etat des lieux de vos données :

➔ Quelles données sont disponibles ?

➔ Quelle qualité ont-elles ?

➔ Sont-elles faciles d’accès ?

17

4


WHAT? - ANALYSEZ CE QU’IL S’EST PASSÉ

18

Comment mon business s’est-il comporté ces derniers temps ?

Reporting

Calcul des KPIs

4


EXEMPLE : L’ENTREPRISE ALPHA

19

Pourquoi nos ventes stagnent-elles aujourd’hui ?

Total des ventes

Nombre d’opportunités Moyenne des ventes Ratio de succès

● Nombre de comptes ciblés

● Nombre de prospects générés

● Taux de conversion

● Nombre de produits / vente

● Nombre d’unités / vente

● Prix moyen / unité

● % vente directe

● % ventes abandonnées

● Suivi de la formation

4



20

-20%

-20%

-15%

4

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EXEMPLE : L’ENTREPRISE ALPHA4


WHY? - DIAGNOSTIQUEZ LE PROBLÈME

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Quels sont les facteurs qui ont donné ces résultats ?

Exploration avancée des données :

➔ Recherche de corrélations

➔ Etablissement de modèles et de key features

5



137

variables

CRM

Service client

ERPMarketing

Formation

RH

5



Top performers Bottom performers

# produits uniques vendus 12 4

% ventes avec partenaire 65% 32%

Taille moyenne d’une vente 250 000€ 120 000€

Nombre d’opportunités créées 3 1

% ventes abandonnées 22% 43%

# ventes groupées 47 12

Taux de réussite 55% 16%

% vente directe 20% 55%

# comptes 7 3

Taille moyenne comptes (utilisateurs) 10 000 1 500

5


WHAT’S NEXT? - PRÉDISEZ

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Aux vues de mon historique, que puis-je attendre dans un futur proche ?

➔ Machine learning

6


WHAT SHOULD WE DO? - PRESCRIVEZ

30

Que faire pour optimiser mon business ?

➔ Recommandation

➔ Fine tuning

➔ Analyse des signaux faibles

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7



Août Sept. Oct. Nov.


ET DANS LA VRAIE VIE?8

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TAKE AWAY

➔ Mettre l’analyse de la donnée au coeur du processus de décision

➔ Recruter les bonnes personnes

➔ Allez-y par étape et itérez :◆ Mesurez◆ Analysez◆ Décidez◆ Vérifiez

9

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DES QUESTIONS ?

?

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?

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