Analyse de données + insights

La plupart des dispositifs d’analyse marketing n’existent que pour survivre aux réunions. Des tableaux de bord que personne n’ouvre entre deux points d’étape, des modèles d’attribution dont tout le monde se méfie en silence, des bilans trimestriels conçus pour qu’aucune décision ne s’impose jamais. Je construis l’inverse : une mesure qui supporterait d’être expliquée à voix haute, à votre DAF ou au client que l’on mesure.

Mes habitudes de travail sont simples et plutôt passées de mode. Le tracking est audité avant qu’on s’y fie, parce que c’est dans le paramétrage que personne ne vérifie que les chiffres déraillent en premier. L’attribution est traitée comme un ensemble de mensonges utiles à trianguler plutôt que comme une machine à vérité, et j’y réintègre les appels téléphoniques et les résultats hors ligne que votre tableau de bord ignore aujourd’hui. L’incrémentalité se prouve par des tests sur groupe témoin que toute équipe marketing peut mener, sans service de data science : c’est ainsi que j’ai validé un retour de 342 pour 1, quand la version du tableau de bord était trop belle pour que j’y appose ma signature. Le marketing mix modeling là où le budget et la répartition entre canaux le justifient, et un non lucide là où ce n’est pas le cas. Enfin, la gouvernance : la discipline profondément ennuyeuse des UTM et des conventions de nommage, qui décide s’il sera même possible de répondre aux questions de l’an prochain.

Mon exigence pour les livrables, je l’ai empruntée au meilleur client que j’aie jamais eu : chaque analyse se termine par une décision. Ni un insight ni une piste de réflexion : une décision, avec, énoncé à l’avance, le chiffre qui la ferait changer. Les tableaux de bord sont refaits jusqu’à ce que leurs destinataires les ouvrent vraiment, ce qui veut généralement dire moins de graphiques, un langage plus simple et une page qui dit quoi faire lundi.

La protection des données est intégrée dès la conception, comme une contrainte et non comme un obstacle. Une mesure soumise au consentement, des données first-party réellement mises en action, du réalisme sur les data clean rooms au lieu d’une mise en scène, et des dispositifs pour secteurs réglementés qui ont déjà passé l’examen HIPAA, la loi américaine sur les données de santé. Si vos chiffres inspirent confiance mais pas vos décisions, c’est cet écart qui fait l’objet de la mission. Elle est généralement plus courte que les trois dernières présentations de prestataires que vous avez subies, et elle se termine par des chiffres que vous défendrez sans ciller.