Recherche

Comment tirer parti d'un datalab ?

Publié par le | Mis à jour le
Comment tirer parti d'un datalab ?

Pour engager la révolution du data driven marketing, la start-up Dataiku conseille le déploiement d'un "datalab". Explications, à l'occasion d'une conférence dédiée, le 26 mai 2016.

  • Imprimer

Un datalab, quèsaco ? "Il s'agit d'un environnement ouvert, et intégré, conçu pour incuber des projets Big data et Analytics innovants et porteurs de valeur dans les entreprises, explique Charlotte Pierron-Perlès, directrice Big data et Analytics au sein de ?Capgemini Consulting, intervenante de la conférence "Comment engager la révolution du data driven marketing", organisée par le spécialiste du big data Dataiku, le 26 mai 2016. Le datalab permet de créer de la valeur business, liste-t-elle, d'accélérer des projets Big data et de démontrer leur utilité, de fédérer, développer et fidéliser les talents et d'installer de nouvelles méthodes de travail entre les métiers, les data sciences et l'IT", liste-t-elle.

Dans un contexte de croissance des données récoltées par les annonceurs, l'enjeu est de réussir à capitaliser sur ce patrimoine. "La data prend de plus en plus de place dans les stratégies digitales", confirme Charlotte Pierron-Perlès, dont le cabinet a monté son propre datalab composé d'une dizaine de collaborateurs, en France, data scientists et consultants hybride data. "Si le marketing a été l'un des premiers bénéficiaires de projets Big data, cela n'a pas toujours permis de faire levier pour l'ensemble de l'entreprise", poursuit-elle.

Voyage privé : un outil de recommandation prédictive

Quelques annonceurs ont déjà sauté le pas, à l'instar de Voyage Privé. Le spécialiste de la vente privée sur Internet de vacances haut de gamme et de séjours de luxe à prix dégriffés - jusqu'a moins 70 % de la valeur réelle -, a une ambition : deviner le voyage de ses membres, avant même que ceux-ci ne le connaissent. "La collecte de l'information et l'expérience utilisateur font partie de notre ADN, commente Laurent Dupé, VP Marketing International de Voyage Privé, participant à la matinée de conférence. L'enjeu pour nous est de maîtriser les données présentes, mais, également silotées, afin de trouver quel est le produit déclencheur d'émotion qui rencontre le parcours d'envie du visiteur", explique celui pour qui le prédictif s'est imposé comme une évidence.

Construction d'un centre de collectes de données (data lake), calcul de score de l'intérêt d'un visiteur pour une offre spécifique, amélioration du scoring... Avec la plateforme collaborative d'analyse prédictive Dataiku DSS, l'e-marchand a mis en oeuvre un modèle de machine learning, afin de concocter un outil de recommandation de destinations ciblées. "Nous avons travaillé sur plusieurs algorithmes, révèle Laurent Dupé, et avons croisé les informations sur les membres afin de trouver des profils similaires à adresser." Le déploiement des recommandations est passé par la construction d'un "data tool" afin que "les membres jouent avec la navigation et s'approprient la mise en avant de produits, explique Laurent Dupé. La mise en oeuvre du datalab a pris le temps d'un échec - 1 an -, mais l'impact est exceptionnel, à savoir 6 % de croissance de ventes incrémentales." Le déploiement de la plateforme de Dataiku a également permis d'internaliser entièrement l'équipe data de l'entreprise.

Unilever : mieux converser avec ses clients

Unilever était également au centre des discussions. La multinationale, composée de huit marques, souhaitait améliorer sa prise de parole et sa connexion avec ses clients - non moins de 1 000 milliards de personnes -, avec une demande : aller vite dans le déploiement de son programme People Data Centers. "Nous avons mis sur le papier les missions sur X années, explique la directrice Big data et Analytics de Capgemini Consulting qui a accompagné le mastodonte, telles que l'expérience client, le risque et la fraude, l'excellence opérationnelle autour de l'amélioration de la maintenance - organisation des équipes, meilleure détection des talents." La professionnelle fait état des exigences : "Les services devaient être prêts au lancement du datalab, pour éviter l'effet déceptif". Les résultats sont à la hauteur de la puissance du groupe : 6,5 millions d'euros économisés et une satisfaction client à hauteur de 94 %.