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29.11.2017 | Evénement

Data Festival 2017 … and the winners are …

Le DataFestival 2017 a réuni 600 participants le 28 novembre 2017. Cet événement dont l’objectif est de « célébrer les marques qui ont fait de la data une alliée » a été l’occasion de remettre pas moins de 11 prix aux annonceurs ayant démontré leur capacité à s’approprier et valoriser leurs données.

Plutôt que de revenir sur ces prix décernés pendant la soirée par un jury de 29 professionnels du digital et de la data, nous vous proposons de nous pencher sur les évènements de l’après-midi et d’identifier les autres « gagnants » du DataFestival.

En prélude de la soirée se sont, en effet, succédées des conférences tout au long de l’après-midi, essentiellement menées par des prestataires technologiques. Au programme : IA, programmatique, personnalisation, attribution, monétisation ou encore RGPD. Parmi ces expertises et interventions variées, certaines se sont mis davantage en valeur que d’autres. Voici la revue de « nos gagnants ».

 

Tale of Data

D’après le constat de Jean-Christophe Bouramoué, le CEO de Tale of Data, les deux causes principales de l’échec des projets data sont le manque de préparation des données et la non-implication des experts métier. Le manque de préparation des données d’abord, puisqu’elle impacte considérablement leur qualité. En cas de préparation trop faible, on se trouve alors dans le garbage-in, garbage-out : même les meilleurs algorithmes au monde ne peuvent produire des résultats intéressants à partir de données de mauvaise qualité. La non-implication des experts métier ensuite, car ils sont trop souvent « mis sur la touche » à cause d’une complexité technologique accrue. Pourtant, c’est eux qui ont la meilleure compréhension des problématiques métier et qui peuvent s’approprier la valeur des données.

C’est fort de se double constat, qu’a été développé la plateforme de data préparation Tale of Data sur le framework Apache Spark. Cette dernière, facile à utiliser pour les équipes métier, permet d’importer tous types de données, évaluer leur qualité, les nettoyer et les préparer, faire de la data visualisation et utiliser des algorithmes intégrés à la solution.

Les cas d’usage de Tale of Data sont multiples : détection de fraude, optimisation des campagnes marketing, évaluation des risques, etc. Cependant, si cette solution a retenu notre attention c’est parce qu’elle assiste également les entreprises dans leur mise en conformité avec une partie du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) qui entrera en vigueur à compter du 25 mai 2018. Tale of Data permet de cartographier l’ensemble des données traitées par l’entreprise. La plateforme offre également la possibilité d’identifier les données personnelles (nom, numéro de téléphone, cookie, etc.) et sensibles (données biométriques, numéro de sécurité de sociale, etc.) ainsi que de constituer un registre des traitements des données personnelles, obligatoire dans le cadre du RGPD.

Notre avis :

Tale of Data est donc une solution adaptée à des équipes qui ne disposent pas de compétences poussées en Data Science et qui souhaitent reprendre le contrôle de leurs données pour en extraire plus de valeur et se mettre en conformité avec une partie du RGPD. Les entreprises ayant des Data Scientists en interne peuvent cependant adresser les enjeux identifiés par Tale of Data en employant des méthodes agiles pour faciliter la collaboration des équipes métier, des Data Scientists et des Data Engineers tout au long du cycle de vie d’un projet data.

 

Mazeberry

Mazeberry est une pépite de la French Tech, créée en 2011, et aujourd’hui implémentée dans plus de 20 pays. Elle se donne pour mission d’aider les annonceurs à prendre le contrôle sur leurs investissements. Pour cela, Mazeberry propose deux solutions qui permettent d’analyser le parcours client en profondeur. D’une part, Mazeberry Merchandising, une solution proposée depuis l’acquisition en mars 2017 de Merchandising.io, qui permet de personnaliser l’ordonnancement du mix produit. Et d’autre part, Mazeberry Attribution, le cœur de métier de Mazeberry, sur lequel nous souhaitons nous attarder.

L’attribution est une méthode qui consiste à pondérer une conversion par les canaux marketing y ayant directement ou indirectement contribuée. Si la conversion représente le plus souvent une vente, elle ne se limite pas à cela. Un média peut par exemple définir l’inscription à sa newsletter ou une création de compte comme un objectif de conversion. L’attribution permet donc de comprendre en profondeur le parcours d’un utilisateur, en identifiant les différents points de contact avec la marque qui l’ont poussé à convertir, et leur séquencement.

Il y a encore quelques années, c’était le modèle du last-click qui prévalait. Il consistait à attribuer une conversion au dernier point de contact. Par exemple, si l’utilisateur clique sur une bannière juste avant d’effectuer son achat, c’est ce canal qui se verra attribué la conversion. Romain Baert, Co-founder & Head of Solution Consultants de Mazeberry, regrette qu’à l’heure actuelle, malgré les avancées notables en matière d’attribution, certaines marques se contentent encore du modèle last-click alors qu’elles ont largement investi dans les technologies de segmentation avancée de l’audience. Le last-click néglige en effet l’apport des autres canaux dans le parcours client, et limite donc la compréhension du comportement de l’audience.

Mazeberry Attribution va au-delà du last-click, en développant des modèles d’attribution plus sophistiqués qui analysent finement la contribution de chaque canal jusqu’à la conversion. Ces modèles sur-mesure, sont développés à partir d’algorithmes de Data Science et de méthodes agiles de Test & Learn.

Cette connaissance enrichie du parcours client permet ensuite d’identifier les canaux les plus pertinents et d’optimiser ainsi les investissements publicitaires. A un premier niveau d’abord, en stoppant les investissements peu rentables. A un second niveau ensuite, en identifiant le bon mix media et le séquencement le plus adapté à chaque segment d’audience.

Notre avis :

L’utilisation d’une méthode d’attribution intelligente est essentielle à l’optimisation des campagnes marketing et a démontré son ROI à maintes reprises. Des plateformes d’Analytics ou des DMP sont aujourd’hui capables de proposer des modèles d’attribution intégrés plus avancés que le last-click, qui permettent a minima d’identifier les canaux les plus rentables. Cependant, les solutions comme Mazeberry mettent à disposition des algorithmes et des rapports plus sophistiqués qui permettent d’avoir une compréhension plus fine des synergies entre les différents canaux et aident à optimiser le mix media en profondeur.  Ces solutions sont donc adaptées à des clients disposant d’une maturité avancée sur l’utilisation de la data.

 

Sirdata

Les trois co-fondateurs de Sirdata, forts du constat que les données comportementales étaient sous-exploitées, ont lancé une plateforme technologique permettant d’analyser les données de navigation d’internautes. En utilisant des algorithmes liant analyses sémantiques et statistiques quantitatives, la solution Sirdata parvient à construire des segments d’audience qui sont ensuite mis à disposition des annonceurs.

La plateforme propose ainsi plus de 400 segments préconstruits, intentionnistes et affinitaires et plus de 2500 catégories, mises à jour en temps réel, qui permettent aux annonceurs de construire leurs segments sur-mesure. Ces segments peuvent ensuite être activés sur différents canaux grâce aux intégrations avec les principales plateformes de l’AdTech (DMP, CRM, DSP, etc.) pour in fine mieux cibler les audiences et personnaliser les messages.

Si Sirdata cherche naturellement sa clientèle parmi les annonceurs, la solution s’adresse également aux éditeurs. Ces-derniers peuvent monétiser leurs données auprès de Sirdata qui les valorisera ensuite en agrégeant les données issues de multiples sources pour construire des segments plus riches.

Benoît Oberlé, CEO de Sirdata, explique que le process de monétisation des données est d’une grande complexité puisqu’il faut en assurer la promotion et la distribution, contrôler et sécuriser le partage des données pour éviter le data leakage et intégrer le privacy by design, i.e. la capacité à assurer la protection de la vie privée malgré la monétisation des données. La promesse de Sirdata est de se charger de tout cela à la place de l’éditeur, qui n’aurait qu’à fournir les données. Et cette promesse a déjà séduit plus de 150 éditeurs.

Notre avis :

Côté annonceurs, la solution est intéressante pour les entreprises qui sont déjà matures sur les données first-party et chercher à les enrichir. En revanche, il est important de maîtriser ses données first-party avant de se lancer dans l’acquisition de données externes.

Côté éditeurs, ceux de taille modeste cherchant à monétiser leurs données peuvent simplifier ce process grâce à Sirdata et se concentrer sur leur cœur de métier. Attention cependant à bien cadrer le consentement des utilisateurs quant à l’utilisation de leurs données pour assurer la conformité réglementaire. Concernant les éditeurs de taille plus importante, nous trouvons dommage d’externaliser la valorisation des données qui peut considérablement augmenter le prix de vente de l’inventaire publicitaire.

 

En plus de ces trois technologies de la French Tech, d’autres solutions intéressantes sur lesquelles nous ne nous attarderont pas se sont également illustrées :

  • LiveRamp : un leader du CRM OnBoarding.
  • Makazi : un éditeur de DMP.
  • Alphalyr : une solution de reporting automatisée et alimentée par l’intelligence artificielle.

Le DataFestival 2017 n’était donc pas simplement l’occasion de célébrer les marques qui ont fait de la data une alliée mais aussi de mettre en lumière les technologies qui permettent d’exploiter la data.

Nous espérons que l’édition 2018 sera l’occasion de voir d’autres solutions s’illustrer et nous présenter les dernières avancées technologiques du data-marketing !

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Ludovic Debray

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