[ITW] La Data Quality chez Norauto : MARIANE nous raconte !

MARIANE GAY WIBAUX est Responsable Digital Analytics chez Norauto. Dans le cadre de notre livre blanc  » Mission Data Quality », elle a accepté de répondre à nos questions sur la gestion de la donnée et de sa qualité chez l’un des retailers clé du marché français.

Mariane, pouvez-vous nous faire un état des lieux de la data collectée chez Norauto  et de son exploitation, quels sont vos objectifs ? 

Norauto est aujourd’hui avant tout un retailer avec un réseau de plus de 300 centres en France. De ce fait nous héritons d’un grand nombre de données à traiter aussi bien pour le canal magasin/centre que pour le canal digital.

Comme pour toute entreprise, l’objectif final est d’être au plus près des attentes de nos clients et du business.Cela nécessite de pouvoir faire des analyses rapidement afin d’enclencher des actions correctrices sur les leviers à notre disposition. 

Cette analyse passe bien entendu par l’analyse de nos clients, de nos prospects mais aussi l’analyse de nos produits et services ainsi que des pricings associés. La complexité est d’autant plus forte que nous proposons des produits avec de nombreuses caractéristiques techniques et qui doivent être adaptées aux véhicules. Cette offre de produits est complétée par une offre de services et prestations qui doit répondre au mieux aux attentes de nos clients.

Cette mixité de canaux de distributions, de produits et services, de clients/véhicules implique la collecte d’un grand nombre de data qu’il est nécessaire de fiabiliser, automatiser et restituer de la manière la plus efficace possible.

 

Quels freins rencontrez-vous dans votre quête d’une data de Qualité ?

Les freins sont tout d’abord liés à la multiplicité des points de collecte et des prismes d’analyse. La capacité à disposer d’une vision unifiée de nos clients est complexe à mettre en place et cela est bien souvent accéléré par des lieux de stockage différents et hermétiques. Comment croiser la donnée ? Sur quels critères ? Quelle priorisation ? Comment standardiser les indicateurs ?

La qualité de la data est aussi bien souvent freinée par un manque de ressources. Peu d’entreprise ont les moyens de disposer d’une équipe entière dédiée à la fiabilisation de la data. Les recettes sont bien souvent partielles faute de temps et de ressources avec des situations qui souvent empirent avec le temps.

Comment avez-vous procédé pour mettre en oeuvre une démarche de Data Quality chez Norauto ?

La data quality doit être selon moi envisagée sous plusieurs axes :

  • La capacité à documenter les emplacements de collecte, leur contenu. Cette documentation doit être pérenne dans le temps et donc réactualisée de manière régulière ce qui n’est pas toujours le cas. 
  • La capacité à impliquer/former les personnes responsables de la mise en place de cette collecte. Si les personnes ne comprennent pas ce qu’ils font et dans quel but, la mise en place pourra être de mauvaise qualité et donner lieu à des analyses erronées. Ces personnes doivent être aussi formées afin d’avoir les bons réflexes lors de la mise en place d’un projet pour que la première recette soit systématique et intuitive. 
  • Disposer d’outils adaptés pour le stockage, l’analyse et la restitution. Il est nécessaire de pouvoir s’appuyer sur des outils solides. C’est pourquoi sur la partie analyse digitale nous nous sommes appuyés sur l’outil Adobe qui nous permet de disposer d’une information non échantillonnée et facilement exploitable.
  • Disposer d’outils de monitoring de la qualité de la donnée et c’est ici qu’intervient seenaptic. Nous avons été trop souvent confrontés à des remontées de données erronées, voire à des suppressions complètes d’emplacement de collecte donnant lieu alors à de mauvaises interprétations et ou à une impossibilité totale d’analyser certaines parties de nos sites. En effet, la recette manuelle est malheureusement bien souvent partielle mais aussi fastidieuse et chronophage, pour les équipes opérationnelles.

Après l’entrée en vigueur du RGPD en 2018, une nouvelle réglementation relative au consentement utilisateur est prévue en 2020. Comment prévoyez-vous de gérer cette nouvelle directive ?

Nous sommes en contact régulier avec les équipes juridiques au sein de Norauto. La nouvelle loi va impliquer de nouveaux changements probablement orientés vers un consentement obligatoire et la capacité pour les visiteurs de nos sites à choisir de manière fine les cookies qu’ils souhaitent activer sur nos sites.

La première étape passe évidemment par une bonne compréhension avec le juridique des contours de la loi et de ce qu’il sera possible de faire demain sur nos sites. 

Il sera alors nécessaire de choisir l’outil et la mise en avant la plus adaptée pour permettre à nos clients de choisir les options les plus proches de leurs besoins sans pour autant dégrader la collecte et donc la qualité de la data remontée. 

Un travail de pédagogie autour du jargon juridique et de la loi sera aussi nécessaire en interne mais aussi en externe pour qu’ils comprennent précisément ce que nous allons collecter dans quel but et pour quelle durée.

Quels sont les grands chantiers Data à venir chez Norauto ? 

Comme dans beaucoup d’entreprises la data est aujourd’hui un incontournable avec des nombreux chantiers en cours sur des aspects très différents et cela favorisé par un prix de stockage moins important qu’auparavant. La data implique de nombreux métiers et services (juridique, architecture, marketing, data-scientist, data-analyst) et est devenue une priorité.

En tout premier lieu il a été nécessaire de procéder à l’identification et la priorisation de nos objectifs notamment en terme de collecte, de personnalisation, de segmentations…

Cette première étape a permis ensuite la co-construction d’une roadmap afin de bien identifier les interlocuteurs impliqués mais aussi les projets en cours. Cela a nécessité l’identification d’un leader data en capacité de comprendre les enjeux et de coordonner les interlocuteurs associés

L’objectif principal était ici de favoriser les synergies, éviter les projets en doublon et disposer d’un document de travail permettant de centraliser et prioriser les projets autour de la data.

Les experts data sont ainsi identifiés pour chaque domaine et nous pouvons fédérer tout le monde autour d’une seule et même roadmap. Des instances régulières ont été aussi créées de façon à pouvoir partager les avancées des différents projets et identifier les nouveaux chantiers.

Un travail de pédagogie et de démocratisation de la donnée est aussi nécessaire afin que chaque membre de l’entreprise puisse comprendre les enjeux liés à la data et la nécessité de l’intégrer dans leur quotidien pour l’analyse mais aussi l’activation des leviers à disposition. Comment faire en sorte que demain 100% des décisions soient prises sur des chiffres et non plus des intuitions.

Enfin et comme beaucoup de retailer nous souhaitons disposer d’une vision unifiée de nos clients afin de pouvoir faire une analyse complète des points de contact de nos clients. Cette analyse permettra ensuite la mise en place de customer journey adaptées à nos clients et prospects. Cette vision à 360 nécessite au préalable de disposer d’un socle technique solide, d’identifier les différents points de collecte, les clés de réconciliation à notre disposition mais aussi de déterminer de manière précise les KPI de suivi…

Encore un grand merci à Mariane et aux équipes de Norauto pour ce témoignage !

Ne manquez pas notre dernier livre blanc « Mission Data Quality » téléchargeable ici : www.seenaptic.com

< [FOCUS DATA 3/4] Check list pour une data de qualité
La pertinence de vos web analyses dépend de la fiabilité de votre data >

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *