Build in public : UnNest 2023

Quelle honte ! Cela fait tellement longtemps que je n’ai rien partagé, que je ne sais même plus par où commencer… Alors je vais essayer de faire simple et factuel, en espérant que cela m’aidera à publier plus ensuite.

• Tracking et web analyse (tracking Web et app, web analyse)

• Data ingénierie / analytics engineering (Pipeline de données, data warehouses, Composable CDPs)

• Exploitation de la donnée :
• DataViz et BI
• Data analystes
• CRO
• Activation des données 1st party (segmentation client, publicité ciblée, personnalisation des parcours)

• Data management (data product owner, data management, data catalogs…)

UnNest - Data & Tech Consulting | LinkedIn

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Dr Pierre Ricaud

Mise en place de modélisations autour des données GA3 & GA4 sur la performance des sites e-commerce de Dr Pierre Ricaud + accompagnement tracking

• Mise en place d’un environnement dbt

• Développement de tables sur la performance des sites, l’acquisition de trafic, les tunnels de conversion…

• Historisation des données GA3 & GA4

Nous accompagnons également Dr Pierre Ricaud sur la fiabilisation et la maintenance du tracking GA4

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🧰 Stack : GCP, Google Analytics 3/4, dbt, dbtCloud, BigQuery

Article 1

Intégration de l’équipe digitale pour apporter du renfort sur les besoins data du pôle Mentorat

• Création de modèles via dbt

• Nettoyage de la donnée dans BigQuery

• Analyse des besoins métier

• Construction de tableaux de bord

• Mise à disposition d’un data analyste (de talent)

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🧰 Stack : Google Cloud Platform, Airbyte, BigQuery, dbt, Metabase, MySQL, Looker studio,Matomo,Hex

L’Oréal Luxe

Développement de dashboards à destination des métiers et travail sur le DWH global

• Construction de tableaux de bord pour les métiers, sur la base du DWH global

• Création d’un template d’environnement BI

• Mise en place des process de “data product ownership” : prise de besoin, roll-out, etc…

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🧰 Stack : Google Cloud Platform, BigQuery, SQL, Looker, Power BI

🧰 Data sources : Données internes, SFCC, GA 360, Google Ads

GM Santé

Accompagnement tracking + Développement d’un projet de “CDP in-house”

• Développement d’un data warehouse dans lequel sont intégrées les données du CRM, du RCU et différentes bases de données clients / prospects

• Création d’une logique d’activation avec un reverse ETL (Hightouch) pour envoyer des données vers les outils d’activation (pub et mailing)

• Accompagnement plus général sur les sujets de tracking et web analyse

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🧰 Stack Customer Data Platform : Google Cloud Platform, BigQuery, Hightouch, dbt

🧰 Stack tracking et web analytics : Piano analytics, GTM, Looker studio

Homebox

Accompagnement global sur la data marketing

• Fiabilisation et maintenance du tracking

• Création et évolution des reporting et dashboard digitaux et média

• Analyse de donnée (parcours utilisateur, performance business …)

• De plus en plus, nous accompagnons Homebox sur la réconciliation des données Online et offline

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🧰 Stack : Google Cloud Platform, BigQuery, SQL, Looker, Power BI

• Nous avons créé une équipe de “data analystes”, avec pour objectif de développer encore plus l’exploitation de la donnée pour des objectifs business chez nos clients

• Une nouvelle équipe “CRO” a également été crée récemment, avec Jérémy Sabia et Christophe Chaudey

• Le reste des équipes continue de grandir et de se structurer

• Arrivée de 2 nouveaux “Directeurs conseils” dans l’équipe “Opérations”, afin de mieux accompagner les gros projets clients

• Renforcement des équipes (tracking, BI, data ing. etc…)

• Le “consulting” data : c’est à dire des missions de conseil en transformation sur les sujets liés au management de la data.
On parle ici de missions de cadrage et de conseil, tels qu’un choix de stack data marketing, une réflexion sur la migration dans le cloud de son data warehouse, ou encore des réflexions sur les équipes et process à mettre en place dans une organisation data. J’espère faire naître cette offre au premier semestre 2024

• Data science, machine learning et IA : c’est quelque chose que nous faisons un peu aujourd’hui par le biais des équipes de data ingénierie / analytics ingénierie, ou alors dans le cadre de projets portés par l’équipe de data analystes. On parle ici de segmentation client, d’algos de forecast, ou encore d’algos de Mix Marketing Modeling. Il s’agit probablement d’un sujet que nous aurons l’occasion de structurer au second semestre 2024

• Comment faire grandir l’organisation au-delà d’une certaine taille : nous avons mis en place une organisation par équipe de 5 personnes maximum actuellement. Cela permet de développer des petites équipes autour d’expertises et d’offres tout en maîtrisant le management.
La question qui va rapidement se poser est la manière dont nous allons gérer le changement d’échelle d’une équipe. Par exemple, l’équipe “tracking” va probablement approcher les 10 personnes fin 2024. Or, il est impossible pour une seule personne d’en manager correctement 9. Il va donc nous falloir résoudre cette équation.

• Professionnaliser le management et les RHs : nous avons déjà commencé, mais devons aller plus loin. En particulier sur la politique de rémunération, et sur le plan de formation individuel.

• Donner une perspective de long terme : les premières personnes nous ont rejoint il y a 2 ans et demi. La moitié des salariés a moins d’un an d’ancienneté. La question des perspectives d’évolution individuelle ne se posait donc pas très fortement. Il s’agit donc de quelque chose que nous devrons traiter en 2024

• Le remote

• La croissance

• L’évolution des métiers de la data

• etc…