La data dans tous ses états - Aline Deschamps
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Conférence "La data dans tous ses états" du 5 juillet 2018 au salon "Connect Le Mans", par Aline Deschamps, Data Scientist et fondatrice de la société DACTA
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Semelhante a La data dans tous ses états - Aline Deschamps
Semelhante a La data dans tous ses états - Aline Deschamps (20)
La data dans tous ses états - Aline Deschamps
- 2. 2 BIG DATA
- 7. 7 Don’t Panic ! La data est partout, tout est data
- 8. 8 Don’t Panic ! La data est partout, tout est data La data, ce n’est pas que pour les autres
- 9. 9 Qui suis-je ? Aline Deschamps • Data Scientist - dans le domaine de la data depuis 10 ans • Fondatrice de la société DACTA (2016) : accompagnement des entreprises et organismes publics dans la valorisation de données et projets data science • Exemples de domaines métiers : marketing, connaissance client, enquêtes, médical, pharmaceutique, industrie, web, smart city, … @alinedeschamps alinedeschamps
- 10. 10 La donnée : c’est quoi ?
- 11. 11 QUANTITÉ S Différents types de données CATÉ GORIES TEXTE
- 12. 12 Actions / événements = données Où trouver la donnée ? Outils accessibles Pas réservé qu’aux « experts »
- 13. 13 Contacts clients / prospects 01 Ventes 02 Visites site internet03 Réseaux sociaux04 Enquête de satisfaction / recueil avis clients 05 Campagne de communication (ex: emailing) 06 Exemples de données
- 14. 14 Que faire avec ses données?
- 15. 15 Que faire avec ses données ? Intuitions / Tendances Chiffres et indicateurs concrets Données = Eclairage !
- 16. 16 Informations Connaissances Données A quoi ça sert ? Observations / mesures Mise en contexte Apprentissage sur son activité / le domaine étudié
- 17. 17 Intérêts d’exploiter la donnée Améliorer et optimiser ses process / son fonctionnement Se rassurer et se libérer Business plus performant Discours plus percutant Valeurs concrètes à avancer à divers interlocuteurs : banque, investisseurs, clients, partenaires, prospects, employés, …
- 18. 18 Exemples de valorisations de données
- 19. 19 Suivi des prospects et clients E x e m p l e 1
- 20. 20 01 OUTILS • Papier-Crayon • Tableur (Excel, OpenOffice Calc) • CRM (= outil de gestion de la relation client) • … Exemple 1 : suivi des prospects et clients
- 21. 21 02 INDICATEURS • Delta de temps entre 1er contact et signature devis • Delta de temps entre signature devis et paiement • Pourcentage de rentabilité de la vente • … Exemple 1 : suivi des prospects et clients
- 22. 22 03 UTILISATIONS • Anticiper les entrées d’argent • Repérer les clients les plus « intéressants » : plus rentable, payant le plus rapidement, … Exemple 1 : suivi des prospects et clients
- 23. 23 Visites de votre site internet E x e m p l e 2
- 24. 24 01 OUTILS • Google Analytics • Piwik • XiTi • Open Web Analytics • … Exemple 2 : visites de votre site internet
- 25. 25 02 INDICATEURS • Nombre de visiteurs • Provenance des visiteurs • Temps passé sur le site • Pages visitées • Clic sur un bouton particulier Exemple 2 : visites de votre site internet
- 26. 26 03 UTILISATIONS • Avoir un aperçu concret de l’intérêt pour votre site • Repérer les endroits moins visités • Fixer des objectifs de conversion et les suivre • … Exemple 2 : visites de votre site internet
- 27. 27 Enquête de satisfaction E x e m p l e 3
- 28. 28 01 OUTILS • Enquête papier • Enquête téléphonique • Enquête web • Outils web : Google Forms / Survey Monkey / TypeForm / … Exemple 3 : enquête de satisfaction
- 29. 29 02 INDICATEURS • Note de satisfaction globale • Notes de satisfaction détaillées (sur des points particuliers) • Note de recommandation (NPS) • Informations sur les répondants (sexe, âge, emploi, etc.) Exemple 3 : enquête de satisfaction
- 30. 30 03 UTILISATIONS • Evaluer les points forts et points faibles (d’un produit, du SAV, etc.) • Suivi de l’évolution au cours du temps ou entre différents points de vente • Segmenter sa clientèle • Se comparer aux autres entreprises du même secteur (NPS) • Amélioration de l’expérience client en repérant les mécontents et récompensant les contents / promoteurs Exemple 3 : enquête de satisfaction
- 31. 31 RGPD Recueillir le consentemen t explicite de l’utilisateur Objectifs du recueil des données, traitements réalisés, organismes ayant accès à la donnée, durée de conservation Mise en place d’une procedure de récupération des données par l’utilisateur Réalisation d’une cartographie des données, mise en place d’un registre des traitements Mise en place de processus de sécurité adéquats au type de données recueillies, analyse d’impact CONSENTEMENT INFORMATION RECUPERATION DOCUMENTATION SECURITE
- 32. 32 Les questions à se poser
- 33. 33 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ?
- 34. 34 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ? De quelles données je dispose et de quelles données en plus j’aurais besoin ?
- 35. 35 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ? De quelles données je dispose et de quelles données en plus j’aurais besoin ? Ces données sont-elles facilement accessibles ou non ? => actions à mettre en place
- 36. 36 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ? De quelles données je dispose et de quelles données en plus j’aurais besoin ? Ces données sont-elles facilement accessibles ou non ? => actions à mettre en place Analyse de ces données => qu’est-ce que j’en apprends ?
- 37. 37 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ? De quelles données je dispose et de quelles données en plus j’aurais besoin ? Ces données sont-elles facilement accessibles ou non ? => actions à mettre en place Analyse de ces données => qu’est-ce que j’en apprends ? Mise en place d’actions suite à ces analyses => retour sur « investissement data »
- 38. 38 Les questions à se poser ? Qu’est-ce que j’aimerais bien savoir/apprendre, quel impact je souhaite étudier ? De quelles données je dispose et de quelles données en plus j’aurais besoin ? Ces données sont-elles facilement accessibles ou non ? => actions à mettre en place Analyse de ces données => qu’est-ce que j’en apprends ? Mise en place d’actions suite à ces analyses => retour sur « investissement data » Re-analyses pour évaluer impacts et améliorer les connaissances…
- 39. 39 Les questions à se poser ? PENSER « BESOINS »
- 40. 40 Intérêt du statisticien / data scientist ? Aller plus loin avec la donnée Prendre des décisions éclairées PREVOIR ET EVALUER COMPRENDRE DES MECANISMES SOUS- JACENTS NON EXPLICITES FAIR LE LIEN ENTRE LA SCIENCE ET LE METIER
- 41. 41 Pour aller plus loin
- 42. 42 Salon de la Data Mercredi 12 septembre 2018 Cité des Congrès de Nantes • 40 conférences et tables rondes : retours d’expériences, réflexions et présentations de cas d’usages réels et de projets autour de la donnée • 25 stands exposants d’acteurs “data” français • 10 ateliers démo d’outils / solutions “data” • Des rencontres et échanges passionnants avec plus de 600 visiteurs attendus Entrée gratuite sur inscription : https://www.eventbrite.fr/e/billets-salon-de-la-data-2018-45545 https://salondata.fr/
- 43. 43 Des Questions ? Aline Deschamps aline.deschamps@dacta.fr 06 42 99 53 29 alinedeschamps http://www.dacta.fr/
Notas do Editor
- Comprendre des mécanismes sous-jacents non visibles directement (exemple : les gens qui quittent votre site sans valider leur panier sont principalement les hommes de moins de 35 ans qui sont restés plus de 5 minutes sur la page d’aide) Prévoir ce qui peut se passer ensuite (exemple : estimer le chiffre d’affaires potentiel en se basant sur la satisfaction client)