Plutôt que de vous proposer un énième article consacré à la gestion de projets, nous préférons ici partager de nouvelles « Brèves de data ». Elles semblent, en effet, bien plus illustratives de la nécessité de penser data dans vos projets.

Voici donc un nouveau lot de phrases entendues lors de projets marketing, CRM, Web… Elles ont été prononcées par des marketeurs, des chefs de projet, des product owner, des DSI…

Elles ont pour points communs d’avoir :

• Pour origine, un manque de culture data.
• Pour conséquences, un mauvais signal managérial vers les équipes d’analystes, des retards voire l’impossibilité de réalisation de certaines parties du projet ou, encore, de mesurer ses performances.

 Quand vous aurez 5 minutes, pouvez-vous me donner tous les chiffres sur ce projet ?

Projet, quel projet ?

 

Si l’analyste ne connaît rien du projet en question, comment peut on penser qu’il puisse donner des informations pertinentes ?

Et en 5 minutes ? Ce n’est clairement pas possible, même pour les plus agiles d’entre nous.

L’analyste va devoir rattraper son retard d’information. Quels sont les objectifs du projet ? Quels sont les indicateurs de succès ? Quelles informations sont présentes en base, sous quelle forme, avec quelle qualité ? S’il s’agit de tester un nouveau protocole vs un ancien, quelle est la validité statistique du protocole mis en place ?

Même si vous voulez aller vite, couper au plus court, n’oubliez pas d‘intégrer vos analystes, ou votre Chief Data Officer, dès le lancement d’un projet.

Les quelques minutes investies en début de projet seront largement rentables ensuite. Et c’est à cette condition que votre analyste aura la connaissance du dossier nécessaire à sa pertinence. Il pourra alors tenir des délais serrés et réellement vous aider à :

– Bâtir vos protocoles de tests : Définition des échantillons, validation de l’absence de biais dans votre protocole, capacité à déployer le test sur une large population,…

– Vous assurer que l’ensemble des informations utiles à l’analyse et à l’action seront bien présentes en base.

– Définir les meilleurs indicateurs à utiliser pour analyser, en aval, les performances du projet.

 Tu veux définir des indicateurs de succès du projet ? Commence par monter les bases et les rapports. Ensuite on parlera des objectifs du test.

Un analyste produit de la connaissance en croisant les informations, en analysant les contextes et en identifiant les corrélations entre différents indicateurs. C’est ainsi qu’il est capables de trouver ce qu’il cherche dans les données, de déterminer les différentes tendances d’évolution, et les facteurs clés de succès.

Chaque projet est différent et les indicateurs de succès se définissent en amont de chacun.

Ce devrait être ceux grâce auxquels vous avez obtenu le go pour le projet : Accroissement de l’efficience, accroissement des ventes, baisse des accidents du travail, diminution de l’immobilisation d’un matériel,…

Mais, il faut aussi penser aux autres informations dont vous aurez besoin pour l’analyse détaillée et les rapports récurrents. Vous avez accru l’efficience de votre centre d’appel. C’est gagné.. Enfin, sauf, si pour y arriver, vous avez dégradé la qualité du service à vos clients.

Un analyste ne peut analyser que ce qui existe.

S’il n’y a pas d’informations cohérentes en base, il n’y a pas d’analyse possible. Et, pas d’analyse veut dire pas d’apprentissage. Pas d’apprentissage… je vous passe la suite vous avez compris.

De même, un chargé de marketing automation ne pourra pas plus inventer des informations pour ses ciblages ou ses personnalisations de communication.

Le début d’un projet est le bon moment pour se poser la question de quelles données peuvent être collectées, pour quels usages, dans quel cadre légal,…

Il est donc indispensable, dès la constitution du projet, de s’assurer que les besoins seront couverts et que les conditions même du test permettent l’action et une analyse fiable.

De plus, entre nous, si on veut être honnête dans l’analyse, on ne va tout de même pas définir l’objectif à atteindre a posteriori, non ?

Je veux mesurer tout ce qui peut l’être

Mon interlocuteur était ici très appètent à l’analyse et aux données. Je salue son ambition, mais soyons raisonnable.

Tout mesurer sans objectifs précis n’est pas une solution viable.

L’idée n’est pas de collecter et analyser autant de données que possible. C’est de cibler quelles sont les données pertinentes, celles qui vont vous permettre d’apprendre, de décider et d’ajuster les actions.

Un spectre trop large va considérablement rallonger le délai de rendu (et on veut aller vite, non ? ), les coûts et vous amener un bruit qui risque de masquer l’essentiel.

Vous avez juste à vous brancher sur le nouvel outil de contact clients/ le nouveau CRM et nous sortir les mêmes rapports qu’avant. Vous n’avez rien à faire, ça ira vite.

Récemment, une de mes interlocutrices, responsable data d’une belle organisation en pleine réforme de ses outils CRM, m’a rapporté cette phrase de son I.T. Cela m’a rappelé un souvenir identique.

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Alors, disons le tout net. C’est faux ou a minima un coup de chance énorme.

Permettez moi une analogie mécanique. En cette période où les taxes sur le gas oil montent, où ce carburant est pointé du doigt pour ses particules fines, pourquoi ne pas simplement mettre de l’essence dans son réservoir à la place ? Il y a juste 2 ou trois choses à modifier mais cela reste une voiture, non ?

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Modifier un CRM ou un outil de contact client, en amont d’une base de données et de ses rapports, revient à modifier le carburant qui alimente le moteur.

Il va falloir étudier très sérieusement les impacts et les temps à passer pour adapter les bases, les rapports, les flux de données et les algorithmes data science.

Mettre du E95 à la place du E98 est aujourd’hui indolore pour les véhicules récents. Convertir un véhicule essence au bio éthanol ou au gaz va nécessiter des adaptations. Elles sont bien maîtrisées, mais pas indolores sur le plan budgétaire. Convertir un véhicule diesel, en véhicule essence ou en véhicule électrique, demande un chantier extrêmement lourd qui va toucher, par exemple, la motorisation, l’échappement, le système électrique et électronique, l’équilibrage du véhicule, l’instrumentation de bord, la carte grise,…

Pour les bases il en est exactement de même. La montée en version d’un CRM, ou d’un outil de contact clients, se passe généralement avec peu de douleurs, son changement pour une application différente va immanquablement modifier la façon de gérer les données clients, les canaux de contacts, la décomposition des phases d’un appel,…, la façon dont sont stockées les informations dans les bases de l’outil, etc.

Si la définition de ce qu’est un client, un prospect, une commande, une campagne, un appel,.., n’est pas modifiée par le projet, alors, au prix d’un long travail de chargement, de transcodage, de re-calcul dans les bases, vous pouvez, au mieux, espérez minimiser les impacts sur les reportings utilisateurs.

N’oubliez pas de voir aussi, avec vos data scientists, quels sont les impacts éventuels sur leurs algorithmes. Au-delà des impacts techniques, si vous avez décidé de changer d’outil, c’est sûrement pour faire des choses différentes. Vous souhaitez probablement faire mieux et avoir un autre impact sur vos clients. A lui seul, votre propre changement de comportement va induire une évolution de vos besoins et un changement de comportement de vos clients. Cela suffit à déstabiliser ou rendre obsolète des scores, des segmentations… Un chantier sera donc à prévoir.

En résumé :

Pour une analyse d’impact fiable et complète, la présence de la B.I., de la data science, du marketing automation, est indispensable dès le début d’un projet se situant en amont de leurs actions.

Mais je vous la recommande aussi pour l’aide que cela apportera à votre projet dans les phases d’analyse du besoin, de transcription de ce besoin en cahier des charges, dans les phases de recette, et bien évidemment les phases de transformation de leurs outils et d’analyse des résultats du projet.

Retrouver l’épisode précédent ici.

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