Qui a-t-il de plus fiable pour définir les usages et attentes d’un consommateur, que ses données ? Grâce à une connaissance précise de leurs consommateurs, les marques sont aujourd’hui en mesure de cibler, planifier, personnaliser et mesurer leurs actions. Pour cela, il devient indispensable de former et d’intégrer en agences des métiers jusqu’ici méconnus. Data Architect, Data Modeler, Data Steward, Data Engineer, Data Developer, cela ne vous inspire peut-être pas, mais ces spécialistes de la donnée préfigurent ce que devrait-être l’agence de demain : un partenaire indispensable pour nos annonceurs, en mesure d’optimiser chacun de leur investissement et de consolider leur légitimé créative… Pour comprendre les enjeux de cette Big Data, je suis parti à la rencontre de Stéfan Galissié CDO (Chief Data Officier) d’Ogilvy One.
Les acteurs classiques de la communication prennent actuellement un virage capital, celui de la Big Data. Preuve de l’importance de ce sujet, il se raconte que les géants Publicis et Omnicom se seraient rapprochés dans l’optique de mieux s’armer face aux géants du net, principaux détenteurs de la Data en ligne. Pour Stéfan Galissié CDO chez Ogilvy One, il n’y a pas d’affrontement, mais plutôt une véritable opportunité d’offrir aux annonceurs et leurs clients des espaces de communications les plus personnalisés et donc les plus pertinents possible. Attention cependant à bien veiller à ce que l’information reste disponible et que la concentration des acteurs n’en limite pas l’accès.
Plus globalement, les agences ont accès à bien plus de data depuis l’émergence des Google, Facebook et autres Twitter et c’est un bénéfice clair pour les annonceurs. «Nous ne sommes qu’au début de la Big Data. De nouveaux modèles internet plus puissants pourront recréer plus de concurrence dans le domaine de la data. Les annonceurs eux-mêmes finiront par maîtriser de plus en plus de flux d’informations et de points de contact, notamment via des objets connectés ou la désintermédiation » ajoute Stéfan Galissié.
Des mathématiciens dans les agences de communication
Pour encadrer cette mutation, certaines structures ont engagé leur propre Chief Data Officier, dont le rôle consiste à faciliter de façon transversale et intégrée l’accès à la «donnée» (qu’elle soit Shopper, eCommerce, CRM ou Média) lors des prises de décisions. Chez Ogilvy One, Stéfan Galissié accompagne les clients et prospects dans la découverte de nouvelles opportunités avec des outils agiles adaptés aux enjeux commerciaux. Il fait en sorte que les recommandations de l’agence s’appuient sur des données objectives, mesurées et traitées par des méthodes de Data Mining robustes. Enfin, il fait le pont depuis l’acquisition et les médias jusqu’à l’attrition en étudiant l’ensemble des points de contacts disponibles.
Pour mener à bien l’ensemble des problématiques liées à la donnée, ces managers qu’ils évoluent chezOgilvy, Digitas ou Fullsix font aujourd’hui appel à un panorama impressionnant de métiers aux noms plutôt barbares. Vous ne les connaissez peut-être pas pourtant ils n’ont rien de nouveau… Il s’agit du Data Architect, Data Modeler, Data Steward, Data Engineer, Data Developer, Data Manager, Data Researcher, Data Miner, Data Analyst, Data Scientist, ou encore Data Planner.
Le Data Analyst par exemple est avant tout un statisticien. Il s’assure de la bonne qualité des données les exploite pour en extraire de l’information qu’il transforme en connaissance grâce à des méthodes d’analyse et de modélisation. Le Data Scientist quand à lui est un Data Analyst avec des compétences supplémentaires en analyse des réseaux sociaux, data visualisation et surtout en programmation. On demande également au Data Scientist d’être un véritable business partner. «C’est ce qui fait la rareté de ces profils : le haut niveau de compétences techniques demandées associé à une proximité business importante» affirme le Chief Data Officier d’Ogilvy One.
Un autre métier fait parler de lui, il s’agit de celui de Data Scenarist. «De mon point de vue, il s’agit d’un gestionnaire de campagnes data driven. Par exemple, au moment de la conception de sa campagne, il saura utiliser la data pour définir sa cible, ses exclusions et le moment le plus propice pour la contacter. Il saura également adapter son contenu via des moteurs de recommandations personnalisés et choisir le canal de contact le plus approprié». En résumé, le Data Scenarist sait exploiter le fruit du travail d’un Data Scientist ou Data Analyst.
Vous l’aurez compris, après les informaticiens c’est au tour des mathématiciens de rejoindre le rang des agences de communication. Pour répondre à ce besoin de nouveaux profils que ce soit en agences de communication ou dans d’autres industries, les formations dédiées en école d’ingénieur devraient se multiplier. Ainsi, Telecom Paristech a ouvert à la rentrée la seule formation en Europe préparant au métier de data scientist, doté de compétences techniques et stratégiques.
Certaines structures évoluant dans la sphère publicitaire sont d’ailleurs dirigées par ces mathématiciens. C’est notamment le cas de MFG labs, rachetée au début de l’été par le groupe Havas Media. L’un de ses fondateurs, Pierre-Louis Lions est récipiendaire de la média Fields, l’équivalent du Prix Nobel pour les mathématiques, rien que ça.
La Big Data n’est qu’à son balbutiement et devrait poursuivre son développement avec la démocratisation de ces métiers. « En particulier, le métier de Data Steward devrait prendre de l’ampleur dans les prochaines années. La maîtrise de la qualité de la donnée étant prépondérante lorsqu’elle provient de sources de plus en plus diverses et que son volume augmente autant » ajoute Stéfan Galissié.
Du Data Mining à la Big Data
Concrètement ce que l’on appelle big data n’a rien de nouveau. Les méthodes d’analyse et de compréhensions des comportements des consommateurs n’ont que très peu évolué. Ce qui change aujourd’hui, c’est notre capacité de stockage et d’accès (plus rapide) à l’information (plus riche et diversifiée). Ce changement de paradigme s’illustre à travers un buzzword : Big Data « De la même manière que sont apparus les termes de Data Mining, Web Mining dans les années 90. Il y avait déjà dans ces termes des notions de traitements massifs de données en plus de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle. Le Big Data c’est donc d’abord un mot à la mode comme l’a été le Data Mining avant lui. »
Cet accès accru à l’information offre avant tout un plus grand nombre d’insights aux annonceurs. Cela génère aussi une plus grande pertinence dans les opérations marketing par la prise en compte facilitée des informations en temps réel.
Ces changements amènent surtout les professionnels de la communication et du marketing à s’intéresser enfin à leurs clients et donc à s’en rapprocher pour tisser des liens.
«Lorsque vous vous intéressez à ce qu’évoquent les consommateurs sur une marque, une thématique, un sujet d’intérêt particulier pour un annonceur, vous avez besoin de toutes ces compétences.»
- Un Data Scientist permet d’accéder rapidement à la donnée brute grâce à sa capacité de manipulation d’API des réseaux sociaux, blogs et autres forums de discussions.
- Un Data Manager saura structurer cette donnée, la rendre homogène et exploitable pour des besoins d’analyses.
- Le Data Miner (ou Analyst) prendra le relais à la recherche de corrélations, de regroupements thématiques de cette information.
- Le Data Planner, enfin, pourra interpréter ces éléments et travailler en collaboration étroite avec la direction du planning stratégique afin d’intégrer ces insights dans la réponse stratégique ou opérationnelle de l’agence
Si vous avec de la chance (et surtout beaucoup d’argent) ces étapes seront réalisées par une seule et même personne qui disposera de toutes ces compétences. Dans le cas contraire, vous combinerez plusieurs profils pour arriver au même résultat.
Au final, les agences qui ne disposeront pas de ces compétences, qui se serviront uniquement d’outils de listening, fourniront des recommandations pauvres en insight (basés sur des nuages de mots les plus fréquents qui n’apportent souvent que des évidences) ou bien basées sur des visions tronquées.
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