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Nestlé et Ekimetrics : implémenter et passer à l'échelle un programme MMM

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Nestlé et Ekimetrics : implémenter et passer à l'échelle un programme MMM

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Mesurer sa performance marketing et commerciale en temps réel est devenu une nécessité pour les retailers, et c’est un défi auquel la data science peut répondre. Samuel Baroukh (Nestlé) Nestlé, et Manuella Boujard (Ekimetrics), étaient sur la scène du RETAIL & E-COMMERCE Forum & Meetings pour faire part de leur collaboration autour de cette question.

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Évolution des attentes des consommateurs, nouveaux canaux, nouveaux players, mais aussi digitalisation et personnalisation du parcours client grâce à la data… Les acteurs de la consommation ont fait face à de nombreuses vagues de transformation. La façon dont les retailers pilotent leur performance est “complètement à revoir”, selon les deux experts ; conduire une étude sur ses leviers tous les 2-3 ans ne suffit plus, il s’agit maintenant d’être beaucoup plus réactif.

L’équipe intégrée de Nestlé sur les sujets data et IT a formulé une ambition : industrialiser la modélisation de la mesure de performance, et rendre disponibles les résultats sur une même plateforme pour que les acteurs finaux (plus d'une centaine) puissent les consulter. Cette façon de procéder, assure Samuel Baroukh, permet de projeter l’impact et de formuler des scénarios.

Durant la genèse du projet, la marque partait déjà forte d’une crédibilité sur les sujets de la data : Nestlé avait déjà consolidé ses données en les mettant sur un réseau commun, mis un dashboard à disposition des utilisateurs, et revendiquait un taux de satisfaction de 99%. À ce tableau s’est ajoutée l’expertise d’Ekimetrics, entreprise de solutions en data science qui accompagne ses clients sur l’ensemble des leviers marketing, notamment le Marketing Mix Modeling (MMM).

Le projet s’est décomposé en 4 étapes

  1. Phase de design avec deux chantiers : la création de personas, user stories, KPIs pour créer une maquette de produits permettant de répondre à l’ensemble de ces prises de décisions; la conception d’un langage commun de performance pour assurer la scalabilité du projet sur plusieurs pays
  2. Construction des premiers modèles (+ de 50) sur 2 catégories pilotes
  3. Automatisation et industrialisation avec + de 30 sources de données connectées
  4. Roll out et adoption en France, et préparation du terrain en Europe, avec + 20 sessions de formation pour que la plateforme soit intégrée dans l’ensemble des prises de décisions

Manuella Boujard fait mention de 3 challenges importants dans la mise en œuvre d’un outil de MMM

  • Standardisation : la plateforme a besoin d’un langage commun de performance
  • Industrialisation de la donnée média
  • Changement, adoption & impact avec support à la prise en main de la solution
Il y a plein de façons de créer de la valeur pour une entreprise via la data, mais il est essentiel de dessiner son ambition selon sa maturité.

- Manuella Boujard

Pour Samuel Baroukh, quand bien même la prise de décision sera digitalisée, les équipes resteront clé ; l’outil va juste faire une suggestion, à laquelle il faudra injecter de la connaissance métier. “Les équipes ne nous ont pas attendu pour bien travailler”, dit-il, “ce projet, c’est 10% de tech, 20% de data et 70% d’humain”. L’expert explique que “déjouer la défiance” des équipes, qui avaient plutôt tendance à faire confiance “aux anciennes façons de collaborer sur ces sujets” s’est révélé être un défi supplémentaire.

Quelques chiffres sur l’avancement du projet

  • 3 modules from steering to execution
  • + de 200 modèles always on
  • + de 20 utilisateurs quotidien
  • + de 50 scénarios créés

Pour les entreprises cherchant à créer de la valeur en faisant appel à la data science, reprend Manuella Boujard, il faut qu’elles soient dès le départ claires sur leurs ambitions, en fonction de la maturité data, de la maturité entreprise, etc. Le risque est de sous-estimer la complexité de la donnée et du change management qui va avec, conclut-elle.

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