CDiscount : de la data pour comprendre à la data pour agir

Mature sur les sujets data, les moteurs de recherche externes et internes, Cdiscount exploite facilement les données de navigation. Le client reste cependant relativement absent de cette liste. Cela s’explique par l’erreur régulière de s’identifier à lui. "Si on comprend le client, on va pouvoir agir efficacement sur lui", indique François Marical, faisant référence au mythe de la personnalisation. 

Dès qu’on parle de client, on s’identifie à lui, on essaye de le comprendre. Le problème, c’est de vouloir comprendre les mécaniques qu’on va mettre en oeuvre pour agir auprès de lui, sans pour autant agir.

- François Marical, Directeur datascience, transformation et innovation (CDiscount)

Cdiscount dispose, à l’aide de la data, de nouvelles informations très hétérogènes pas forcément exploitables. L’entrée de la donnée est fructueuse, les possibilités d’action aussi, l’entreprise décide de finalement se rapprocher des sujets data. L’objectif n’est pas de comprendre, mais d’agir dans un sens qui est intéressant pour le client. La question à se poser tourne autour de la valeur des clients. Que faire pour que le client achète ? Il faut ainsi être capable d’estimer la valeur du client et rejoindre la voie de l’efficacité. Pour rendre la data efficace en entreprise, il y a trois enjeux à mettre en place :

• Un enjeu technologique.
• Un enjeu organisationnel : mélanger les équipes data scientists avec les équipes métiers et opérationnelles.
• Un enjeu méthodologique : devenir agnostique. Mettre l’action en premier lieu, et ne pas se focaliser sur la compréhension du client. Mettre en place les objectifs de chaque équipe. Pour le site e-commerce, il s'agit d’optimiser les ventes. En ce qui concerne le SEO, il s'agit d’optimiser le maillage du site pour être le mieux classé dans les moteurs de recherche.  

Au lieu de construire une stratégie marketing sur une histoire du client, il faut faire converger toutes les actions marketing vers un même but, optimiser et modéliser la valeur du client. 

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