Accenture Interactive propose la chaîne de valeur humaine et technologique idéale pour l’hyper-personnalisation
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Chez Accenture, les étapes à suivre pour une collecte, une analyse et une exploitation la plus pertinente des données ont été théorisées. Claude Chaffiotte, Directeur Exécutif Accenture Interactive France & Benelux et Laurent Thoumine, Head of retail Europe présentent cette nouvelle chaîne de valeur et sa recette pour traiter les problématiques business des retailers et de la grande distribution.
- "Le datascientist a un peu tendance à se noyer dans le lac, et 85% de son temps, il le passe à nettoyer les données" : c’est de ce constat que part Laurent Thoumine pour se poser la question de la puissance du lake - méthode de stockage de données. Toutes les entreprises se sont constituées un datalake mais bien souvent, seul, le datascientist ne peut pas en tirer le meilleur parti.
- Pour résoudre cette problématique, Accenture propose The squad - des profils à réunir pour assurer une bonne exploitation de la donnée. On y trouve :
- Dans le cockpit : le Data Twin va travailler avec le métier sur les enjeux qui sont les siens. C’est lui qui assure l’acculturation. Il agit au niveau des C-levels et travaille avec l’Explorer.
- Dans la feature team : l’Explorer va chercher les données internes et externes et les transmettra au Genius qui sera chargé de les exploiter. Un Data Nettoyeur lui prépare les données et un Guard s’assure du respect de la légalité.
- Dans la scale team : le Data Architect structure la donnée et le Data Enabler, acteur indispensable pour démocratiser et partager les stratégies data au quotidien avec les métiers. Ce dernier va propager la culture de la résolution de problématiques via la donnée, notamment par des produits de formation.
- Cette squad pourra ensuite mettre en place une combinaison unique pour développer son business et répondre à des problématiques opérationnelles. Le compte de résultat sur les clients ou Customer Keeper, outil développé par Accenture, associé au ciblage lookalike de Facebook produit d’excellents résultats tout en étant RGPD-compliant, nous précise le duo.
- 3 exemples probants d’utilisation de cette combinaison par une squad :
- Engager et personnaliser : rechercher les clients les plus rentables via l’analyse des comptes de résultats, puis les identifier sur Facebook pour ensuite rechercher les lookalike dans la zone géographique concernée. Un call-to-action est ensuite mis en place et un coupon de réduction sur ce qui lui plaît est adressé via messenger directement. Il va acheter le produit grâce à ce coupon puis à son retour, reçoit un message de remerciement et la promesse d’une autre récompense s’il télécharge l’application, etc…
- Lutter contre la déprivation de client dans une zone de chalandise donnée : faire venir plus de client dans le point de vente
- Redonner de l’autonomie à des chefs de rayons notamment au regard de la gestion de la casse, car en moyenne 5% des marchandises “frais” sont perdues : éviter la perte en proposant des promotions sur ces produits par exemple
- Ces talents “data” sont donc rassemblés pour mener à bien une transformation data-driven sur tous les maillons de l’entreprise.
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