Data Breakfast : La transformation digitale à l'heure de la data

#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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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)


Voyages-SNCF.com en quelques chiffres


Votre position au sein de l’organisation ?

Rattaché à ?

Profils des équipes ?

Interaction avec ?

Outils ?


11000101010101110

Quel intérêt de démocratiser la data ?

Collecte / Traitement / Accès / Analyse / Modélisation


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


La méthode agile au service de la data ?

Pourquoi ?

Compatibilité ?

Nécessaire ?


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


Le travail sur la formation


Et le travail d’évangélisation

Les campagnes Display s’appuient sur les critères comportementaux collectés par Eulerian et transmis à la DMP Eulerian


Mettre à disposition la donnée aux utilisateurs métiers pour qu’ils s’approprient sa visualisation


Repenser le rôle de chacun et le travail multidisciplinaire


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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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)


Les exemples

Agence Organisation Outils


Votre écosystème média actuel ?


Les exemples

1st 2nd 3rd


Quelle data pour votre écosystème?


Les exemples


Intégrer le CRM dans l’achat Média ?

Scénarii Avec ou Sans DMP ?


Les exemples


GAFAS juge et partie ?

Challenger les outils

Connaissance Client & Ressource Interne


Les exemples


Confiance & Transparence?

Interne Partenaires Clients


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

#DataBreakfast2016


Des architectures scalables permettant de stocker toutes les données accessibles au plus grand nombre


Des données capables d’être processées en temps réél


Le nouvel écosystème Big Data permet aussi de diminuer les coûts


Désiloter la donnée ne signifie pas la mettre au même endroit !


Retravailler et documenter ses données pour pouvoir les exploiter

#DataBreakfast2016

#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


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

#DataBreakfast2016


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

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Marketing

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