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Transformer vos données en information

Vos données renferment une richesse d’informations mais elles nécessitent un nettoyage préalable. Data Workers prend tout en charge du nettoyage initial à la création de dashboards en passant par un accompagnement pour créer le storytelling de vos données.

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Nettoyage

Etape 1

Une fois la donnée récupérée, la phase de nettoyage est effectuée pour s'assurer que les données reflètent la situation actuelle.

 

On s'occupe de toutes les incohérences afin que les données soient fiables et précises pour des prises de décision efficaces.

Data Viz

Etape 2

Création de Dashboards avec Tableau ou PowerBI pour convertir vos données en informations. Les indicateurs clés de performance (KPI) vous aident à évaluer votre situation actuelle, à suivre les tendances, à les comprendre et à prendre des décisions éclairées.

Storytelling

Etape 3

Après la création du dashbord et la compréhension des résultats, il est essentiel de restituer les résultats aux équipes métiers concernés.

 

Nous vous assistons dans la construction d'un data storytelling qui pousse à une prise de décision éclairée.

Formation

Etape 4

Nous proposons des formations permettant de monter en compétence sur des outils comme SQL, PowerBI, Tableau et Python.

 

Notre objectif est d'outiller les équipes métiers pour qu'elles puissent mieux consulter les données.

Exemple de Dashboard

Dashboard E-commerce

Exemple de Mission

1. Automatiser l'actualisation des KPI
Automatisation de Dashboard
Contexte

Un client recevait des données chaque semaine d’un partenaire et devait effectuer les transformations manuellement chaque semaine sur un fichier CSV afin de le rendre exploitable.

Solution

En établissant une feuille de route reprenant les besoins du client, nous avons opté pour un dashboard PowerBI permettant de transformer la donnée initiale en KPI  sans jamais modifier les fichiers sources.

Grâce à cette solution, les nouvelles données reçues sont rendues directement exploitables et il n’est plus nécessaire de passer du temps chaque semaine à nettoyer manuellement les données.

En automatisant ce processus long et fastidieux, les données sont automatiquement transformées et au bon format. Ainsi, le client gagne une journée par semaine où il peut focaliser son temps sur l’interpretation des KPI et accélérer la prise de décisions. 

2. Campagne de ciblage pour nouveau produit
ciblage marketing
Contexte

L’équipe Marketing avait une idée de la cible potentielle pour le nouveau produit lors de son lancement. Cependant, lors de la campagne publicitaire, le retour sur investissement s’est avéré inférieur aux attentes. Que faire dans cette situation ?

Solution

Nous avons entrepris une analyse approfondie en comparant les clients ayant acheté le nouveau produit, ceux ayant manifesté un intérêt en s’inscrivant à notre newsletter, ainsi que ceux ayant acheté une version précédente du produit.

Cette démarche nous a permis de créer un persona, c’est-à-dire un portrait type de l’acheteur idéal. En ajustant ensuite la campagne marketing en effectuant une hyper-personalisation basée sur les types d’acheteurs, nous avons pu réaliser une amélioration significative, avec un gain de 8% en retour sur investissement.

3. Centralisation des campagnes Marketing
centralisation
Contexte

Notre client avait besoin de suivre le retour sur investissement de ses campagnes marketing, mais il était confronté à un défi majeur. En effet, les campagnes étaient menées à travers divers canaux, et les données étaient dispersées entre différents formats tels que des fichiers CSV, des données provenant de Facebook, Google et du CRM. Cette fragmentation compliquait grandement le suivi et la création d’une vision claire de la situation.

Solution

En mettant en place ce Data Warehouse et en centralisant les données, nous avons permis aux équipes marketing d’anticiper de manière plus efficace les attentes pour leurs futures campagnes.

Les informations accessibles via un dashboard ont facilité la prise de décision et l’ajustement des stratégies marketing.

De plus, le nettoyage et la préparation des données ont ouvert la voie à la prochaine étape : l’intégration du machine learning.

Grâce à cette approche, il est possible d’anticiper les retours sur investissement dans l’optimisation des campagnes marketing.

Les Témoignages

Ils ont apprécié mes formations
Kevin m'a aidé à décrocher mon premier job de data analyst. Sa passion, son envie de transmettre et sa pédagogie m'ont permis d'acquérir de solides bases en Python et SQL. Je recommande à tout le monde de suivre ses cours. Il est juste TRÈS BON !

Maxence Singa

Data Analyst
J'ai apprécié les 2 cours auxquels j'ai participé. J'ai appris à manipuler et visualiser les données plus facilement avec R. Les cas pratiques présentés étaient similaire aux projets que j'ai par la suite réalisé en stage. Sa pédagogie et sa motivation sont entraînantes!

Marine Manuelli

Étudiante en Statistique
Lors de son workshop intensif, Kevin nous a présenté une série de packages que notre équipe a par la suite utilisé pour produire des statistiques officielles (tidyverse, leaflet, shiny). Merci Kevin. Nous avons ressenti qu'il y a eu un "avant" et un "après" ton passage.

Guillaume Osier

Chef d'Unité

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Data Workers est un podcast hebdomadaire animé et produit par Kevin Rosamont.

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