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Implémenter un projet big data dans le marketing digital

Benoît Seignoret est directeur marketing digital chez E-NRJ, filiale numérique du Groupe NRJ. Depuis plusieurs années, il constate que les sources de données se sont multipliées rendant difficile leur interprétation. La data analytics, élément central du marketing digital s’est complexifiée aussi.
Benoît est un ancien de l’ESG : il a suivi le MBA Big Data. Il nous livre son avis quant aux facteurs clés de succès pour conduire un projet big data. Eclairage.

Le big data pour apporter du sens à des données multiples et complexes à interpréter

Benoît manage 7 collaborateurs qui exercent dans 4 domaines d’expertise : SEM, analytics, e-CRM et distribution réseaux sociaux. Leur but est d’utiliser les ressorts du marketing digital pour valoriser les contenus produits par les antennes :

  • redéfinir les stratégies du développement numérique des marques selon leurs univers, leurs promesses
  • conquérir de nouveaux territoires : création de chaînes YouTube, lancement de nouveaux sites thématiques en lien avec l’univers des marques…
  • acculturer les équipes au numérique : SEM, ab testing, test & learn, veille marché notamment…

En matière audio-visuelle, les possibilités de consommation des contenus se sont multipliés : enceintes connectées, YouTube, applications mobiles, replay, podcasts… en plus de l’hertzien et d’Internet. L’enjeu est de suivre et caractériser cette audience en quantité et qualité. L’évolution de l’écosystème digital est de plus en plus rapide et les difficultés d’exploitation devant la complexité des données sont manifestes. Le big data, associé aux data sciences et à l’IA, contribue à résoudre cette complexité et à apporter du sens aux données.

Un projet data doit apporter du concret et de l’utile

Le big data doit répondre à une attente métier : « faire de la data pour la data ne sert à rien : il faut que cela soit concret et utile pour un métier ».

De l’application professionnelle des connaissances qu’il a acquises, Benoît est persuadé que le meilleur chemin pour que les équipes assimilent une culture data, n’est pas de lancer un grand projet data, mais de procéder de manière itérative et mesurée. Certes plus lente, cette approche :

  • autorise une acquisition progressive des compétences
  • permet une évaluation rapide des solutions retenues
  • limite des risques notamment financiers (investissements) et RH (recrutements)
  • acculture les équipes aux possibilités offertes... 

Une première incarnation prend la forme de tableaux de bord « Tableau » qui consolident des indicateurs issus de la BI, de multiples systèmes et sources de données et qui sont destinés à la direction générale et aux directions métiers.

Le big data et l’IA sont devenus des préoccupations majeures chez tous les professionnels rencontrés dans la data. C’est pourquoi l’ESG a créé l’ESG Data & IA : une école de commerce spécialisée qui forme les profils hybrides dont les entreprises ont besoin. A la fois techniques et business.

Son enseignement repose sur une pédagogie agile fondée sur :

  • des cours et conférences assurés par des professionnels en activité
  • des mises en situation réelle avec la conduite de projets originaux soumis par des entreprises partenaires
  • l’acquisition de certifications prisées dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle (AWS, Microsoft, Google). 

 

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