[Tribune] Quand les data scientists et les métiers se parlent

Les données sont partout et, pour les collecter là où elles sont, les entreprises ont de plus en plus besoin de faire appel à des spécialistes de la donnée qui vont être en mesure d'intégrer et de centraliser toutes les sources de données. Ces spécialistes, qu'on appelle aussi data scientists, ont un rôle qui ne consiste pas uniquement à gérer les données, mais aussi et surtout à analyser et interpréter les données pour en extraire des significations précieuses qu'ils vont communiquer auprès des responsables métier. Ces profils, encore nouveaux, restent difficiles à cerner et à appréhender pour les entreprises, qui ne savent pas toujours comment les utiliser au mieux.

Pour tenter d'éclaircir ce sujet parfois abstrait, on peut dire qu'un data scientist est un profil qui a la capacité de traiter des données brutes en utilisant les dernières technologies ou techniques en la matière (datamining, analyse prédictive, business intelligence, etc.), et capable d'effectuer l'analyse nécessaire afin de transformer les données en connaissances utiles pour les responsables métier.

On dit souvent qu'il faut laisser aux data scientists la liberté d'expérimenter et d'explorer toutes les possibilités. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que pour mener à bien leur mission, les data scientists ont besoin d'être en relation étroite avec le reste de l'entreprise, notamment avec les directions métier. En effet, c'est avec eux qu'ils vont définir les bons indicateurs, les implémenter, et les aider à les piloter et à les optimiser.

Quelle valeur ?

La valeur que va apporter un data scientist ne réside pas juste dans la création de rapports ou de présentations pour les métiers, mais dans sa capacité de sélectionner et d'organiser les données, et d'effectuer l'analyse nécessaire pour en présenter les connaissances acquises de façon opérationnelle.

Cette valeur va se concrétiser dans l'innovation des produits et des offres, et dans des processus orientés clients.

Grâce à la donnée et à une approche analytique, les data scientists vont donc apporter de la valeur aux métiers. C'est pourquoi il ne faut pas opposer Analytics et Métiers, mais plutôt les associer, parce qu'ils sont complémentaires et que cette collaboration est nécessaire pour :

• S'assurer de la bonne compréhension de la problématique et pouvoir la transformer en question " analytique " juste et optimum.

• S'assurer que l'interprétation des données est complète et intègre les processus métier sous-jacents.

• Garantir que les leviers identifiés font écho à une réalité opérationnelle.

• Donner toute la compréhension au métier pour un usage maximal et efficace des résultats.
  

La Data Science au service du marketing et de la relation client

La personnalisation est au coeur des préoccupations de toutes les entreprises, et particulièrement des directions marketing. Pour répondre à cet objectif, les entreprises n'hésitent plus à s'équiper d'une multitude d'outils, CRM, business intelligence, modèles prédictifs, etc. et à faire appel à des data scientists.

Dans un monde de plus en plus digitalisé, la relation humaine et la qualité de la relation n'ont jamais été aussi importantes. Écoute du client et connaissance client, voilà deux éléments clés d'une relation client de qualité.

Pour construire une relation client pertinente, il faut parler à ses clients, mais pas n'importe comment, et pas de n'importe quoi. Il faut parler à ses clients de ce qui les intéresse. C'est là qu'intervient la data science qui va prendre en compte les données liées au contexte et au comportement du client pour mieux le décrypter et le connaître.

Aboutir à une relation personnalisée, c'est parler à ses clients d'une offre, d'un produit ou d'un service, en adéquation avec ses centre d'intérêts et ses attentes. On arrive ainsi à une relation où on est soucieux du consommateur, plus fin dans sa communication, et donc plus respectueux.

Grâce à l'analytique, les entreprises vont pouvoir avoir une vision plus précise de la typologie de leurs clients et une meilleure connaissance.

Mais attention, l'intelligence mathématique ou l'intervention des data scientists ne remplacent ni les intuitions, ni l'inspiration du marketing pour proposer des offres pertinentes aux consommateurs. La combinaison gagnante : une collaboration data science et métier !