Webinar Base Plus : Piloter et décider autrement avec la Data Visualisation

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7 juillet 2015

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Piloter et décider autrement avec

la data visualisation

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Dominique SIEGWALD

directeur chez Base Plus depuis 13 ans

expert en Connaissance Client depuis plus de 25 ans

Philippe NANOPOULOS

responsable scientifique du Pôle Connaissance Client chez Base Plus

enseignant-chercheur à l’Ecole de Management Strasbourg (Université de

Strasbourg) au sein du Département Marketing

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1. Qui sommes nous ?

2. La Data Visualisation : Qu’est-ce que c’est ?

3. Pour qui ?

4. Pourquoi ?

5. Démo

6. Quels apports/bénéfices ?

7. Comment construire son projet de Data Visualisation

8. La data visualisation dans VOTRE DMP

Sommaire

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Une SSII de 15 personnes

Un pôle de compétences spécialisé dans les Bases de Données Marketing

Un parti pris : être tiers de confiance

Une garantie : confidentialité et sécurisation des données

Une autonomie : serveurs hébergés, sécurisés, pas de sous-traitance externe

Un label : membre du (Syndicat National de la Communication Directe)

Une assurance : toutes nos procédures sont déposées chez

Un groupe : en 2013, Base Plus a rejoint le Groupe CARTEGIE,

acteur majeur du Marketing Numérique et de la Relation Client

1. Qui sommes-nous ?

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2. La data visualisation: qu’est-ce que c’est ?

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La Data Visualisation couvre l’ensemble des

techniques d’exploration visuelle & interactive des

données (orientées utilisateur)

««

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3. La data visualisation: pour qui ?

Pour toutes les organisations (publiques/privées)

qui génèrent et/ou manipulent un grand nombre de

données.

TOUS LES

SECTEURS

D’ACTIVITÉS

TOUS LES

MÉTIERS DE

L’ORGANISATION

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4. La data visualisation: pourquoi ?

SMART DATA BIG

DATAVARIÉTÉ + VOLUMÉTRIE + VÉLOCITÉ

LE CERVEAU HUMAIN

LE DÉCIDEUR

« Une image vaut mieux que mille mots » Confucius

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Le quartet d’Anscombe

Propriété Valeur

Moyenne des x 9

Variance des x 10

Moyenne des y 7,5

Variance des y 3,75

Corrélation entre les x et les y 0,816

Équation de la droite de régression linéaire y=3 + 0,5x

x y x y x y x y

10 8,04 10 9,14 10 7,46 8 6,58

8 6,95 8 8,14 8 6,77 8 5,76

13 7,58 13 8,74 13 12,74 8 7,71

9 8,81 9 8,77 9 7,11 8 8,84

11 8,33 11 9,26 11 7,81 8 8,47

14 9,96 14 8,1 14 8,84 8 7,04

6 7,24 6 6,13 6 6,08 8 5,25

4 4,26 4 3,1 4 5,39 19 12,5

12 10,84 12 9,13 12 8,15 8 5,56

7 4,82 7 7,26 7 6,42 8 7,91

5 5,68 5 4,74 5 5,73 8 6,89

I II III IV

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5. La data visualisation : LA DEMO

(Exemples générés à partir de données fictives)

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6. La data visualisation : pour quels bénéfices ?

AMÉLIORER LE PILOTAGE DE L’ENTREPRISE

Stratégique et Opérationnel

Faciliter, optimiser et accélérer la PRISE DECISION

Décider sur la base d’informations FIABLES - FRAÎCHES - PERTINENTES

DEMOCRATISER l’analytique dans l’entreprise

Faciliter la COMMUNICATION de l’information

Mobilisation des COLLABORATEURS (User Empowerment)

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DÉVELOPPER LA CONNAISSANCE CLIENT

Fusion des données OFF LINE et ON LINE

Compréhension globale du PARCOURS CLIENT

Faciliter L’EXPLORATION des données disponibles

Aller AU-DELÁ DES ÉVIDENCES: Le quartet d’Anscombe

6. La data visualisation : pour quels bénéfices ?

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?

Un acteur de VAD classique utilisant l’envoi de catalogues pour recruter et fidéliser a

ouvert le site e-commerce correspondant à son activité il y a 4 ans, il souhaite :

Mesurer l’influence de l’e-commerce sur son activité dans une dimension

multicanale

Mesurer l’évolution des caractéristiques de sa base client suite à l’ouverture

du site

Suivre ces 2 mesures dans le temps de manière sécurisée, fiable,

autonome… et au meilleur coût

1er étape : Définir les objectifsCommencez par un POC

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?

Récupération de toutes les données nécessaires au POC :

Off line : Client Commandes Produits Sollicitations catalogue …

On line : Sollicitations emails Navigation Commandes Internet …

2ème étape : Récolter

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?

Data Quality : données justes Data Append : enrichissements en

âge, csp, socio-demo Variables calculées Segmentation : indicateurs de

performance pertinents …

3ème étape : Traiter

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?

Choix des indicateurs à représenter Choix des représentations graphiques Politique de mises à jour et de gestion des

utilisateurs Mise en ligne

4ème étape : Visualiser

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7. Comment construire son projet de Data Visualisation ?

La plus belle des Dataviz ne sert à rien si les données représentées sont erronées

Une data visualisation aboutie ne nécessite aucune intervention humaine après sa mise en œuvre

N’oubliez pas

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VOTRE DMP

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Merci pour votre attention

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