Réussir son projet data analytique

réussir son projet analytique
De plus en plus d’entreprises veulent exploiter leurs données clients, pour mieux connaitre leurs clients, et mettre en place des actions plus efficaces.
Mais comment commencer ? Faut-il d’abord mettre à plat toutes les données, repenser son système informatique, créer un data lake  ? Quelle équipe réunir, et quels outils choisir pour garantir le succès du projet ?
A COMPLEX SYSTEMS nous aidons nos clients depuis 20 ans à mieux exploiter leurs données pour mieux cibler leurs campagnes, optimiser la pression marketing, proposer des offres plus pertinentes, allouer les investissements marketing selon la valeur client…
Voici les 5 questions à se poser, et nos réponses pour réussir son projet data analytique :

1- Quel est l’objectif du projet ?

 C’est la première question et elle est essentielle. Ainsi segmenter sa base clients n’est pas un objectif en soi, mais passer d’un marketing de masse à un traitement plus personnalisé, ou allouer les investissements marketing en fonction de la valeur client, sont des objectifs, qui bien que différents , conduiront tous à mettre en place une segmentation, mais bien sur pas la même.
Parmi les objectifs les plus courants : cibler ses clients afin d’augmenter le roi des campagnes, avoir un profil complet de sa base clients, ou encore savoir quels produits proposer à chacun de ses clients …

2- Quelles données choisir ?

Lorsqu’on se lance dans un projet data, la tentation peut être forte de commencer par inventorier, puis collecter et enfin agréger toutes les sources de données possibles, voire de passer par une phase d’enrichissement par des données externes. L’expérience montre que c’est rarement un choix judicieux. Mieux vaut démarrer rapidement avec les données les plus faciles à obtenir, en général, les données transactionnelles. On sous estime d’ailleurs trop souvent la masse d’informations contenue dans une « simple » table d’achats. Obtenir rapidement des premiers résultats contribue à maintenir l’enthousiasme initial du projet, étaie la réflexion, et révèle en général de nouvelles pistes à creuser. Par la suite, il faudra bien sur alimenter le référentiel initial avec de nouvelles données, pour avoir une vision client de plus en plus complète.

3- Faut-il externaliser son projet data analytique ?

Confier son projet analytique a un tiers permet de bénéficier d’une large expertise. A COMPLEX SYSTEMS, nous travaillons aussi bien pour des ONG qu’en B2B et B2C. Ces expériences  multi-sectorielles,  croisées, nous donnent plus de recul et nous permettent de vous proposer des solutions plus pertinentes.
Au départ, sans ressources internes, l’externalisation est la voie la plus économique et la plus rapide.

4- Comment constituer une équipe interne ?

Vous vous rendrez vite compte que vos données constituent un véritable trésor. Et naturellement, vous voudrez en avoir la maîtrise.
Faut-il dès lors constituer une équipe de dataminers ou data scientisits ? Tout dépend de l’ampleur de vos ambitions analytiques. Un projet réussi passe en tout cas par l’association de profils complémentaires à fois techniques avec des analystes,  et métier avec des marketers. Des outils de business intelligence permettent au départ de se familiariser avec les données, et d’extraire une connaissance factuelle des comportements. Pour aller plus loin, selon la solutions choisie, vous aurez besoin de plus ou moins de profils experts.
A la fois bureau d’étude et éditeur de logiciels, COMPLEX SYSTEMS peut vous aider à monter en compétences sur ces sujets, en assurant la formation de vos équipes sur des problématiques concrètes, puis en intervenant en tant que support data mining. Vous serez ainsi très vite autonome.

 5- Quelle solution analytique choisir ?

Il existe une multitude de solutions analytiques, open source ou propriétaires, sans parler des langages de programmation, pour coder directement.
La solution data mining KNOWLBOX éditée par COMPLEX SYSTEMS, est conçue pour apporter, en quelques clics, des résultats opérationnels aux problématiques marketing. Reposant sur le concept de Data Scientist Inside, KNOWLBOX affranchit l’utilisateur de l’étape la plus longue et technique d’extraction et traitement des données de la base. KNOWLBOX permet ainsi à des profils métier de réaliser simplement de véritables études datamining en toute sécurité, et aux experts de travailler beaucoup plus vite.

Vous voulez vous lancer dans un projet data ? Contactez-nous vite !

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