« La data est hype, le geek est chic et le marketing ne sera qu’algorithme et corrélations dans un futur proche. Super, mais c’est plus compliqué que ça. » Mathieu Llorens, CEO At Internet
Chers lecteurs, on vous accorde un moment pour lever vos yeux en haut et relire le titre de notre article. Eh oui, l‘analyse de données et la data ont fait du marketing une science(presque) exacte.
On n’en dira pas plus!
1- En quoi consiste le métier d’analyste de données?
Le Data Scientist appelé aussi (Analyste de données, Data Manager, Data Miner), est un ingénieur qui collecte ou bien recueille, traite, analyse, fait parler les données massives, il est rattaché à la direction de systèmes d’informations (DSI) d’une entreprise notamment des agences de marketing digital.
Par ailleurs, la Data Science ou la science des données est justement mélangée entre la data inférence, le développement d’algorithmes et la technologie, dont le but est de résoudre les problèmes analytiques complexes.
1.1 Quelles sont les principales missions du Data Scientist:
Les missions d’un Data Scientist s’inscrivent dans un cadre de:
- Identification des outils d’analyse
- Définition de solutions de stockage des données
- Recueil et analyse des données pertinentes pour l’entreprise
- L’exploitation et l’interprétation des données pour en dégager des business utiles.
- Construction d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage
- Élaboration de modèles de prédictions afin d’anticiper les évolutions des données et des tendances
- Création de tableaux de bord adaptés afin de rendre les résultats lisibles, utiles et exploitables par tous les métiers
- Création de dashboard: La mise en place des KPIs et reporting des performances.
- Veille technologique sur les outils de datamining – archivage (collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation)
1.2 Quels sont les outils qu’utilisent un Data Scientist:
Il possède trois compétences, une en marketing, l’autre en informatique, puis vient les statistiques:
En informatique, il doit maîtriser des algorithmes d’apprentissage automatiques notamment machine learning, ainsi que les langages de programmation (Python, R, Java, C++…)
Pour le marketing, il doit avoir une connaissance des outils de data management comme (SAS, SPSS, SAP, Excel, Access) et des bases de données (SQL, no-SQL).
Il doit aussi maîtriser les outils web analytics comme:
- AT Internet Analytics Suite
- Matomo
- Abla Analytics
- Google Analytics
- Adobe Analytics
- Piwik Pro
- Beyable Analytics
- Fathom Analytics
- Plausible
- Eulerian
- Open Web Analytics
- GoSquared
2- Les principales qualités personnelles requises pour un Data Scientist
Outre ses compétences techniques, il doit posséder un esprit d’analyse, ce qui va lui permettre d’identifier et d’analyser les problématiques business de l’entreprise. Rigoureux, organisé, un bon Data Scientist devra aussi faire preuve d’excellentes capacités de communication lui permettant de rendre son travail intelligible et afin de convaincre les décideurs.
Il est force de proposition et coordonne les actions avec les différentes équipes métiers afin de mieux satisfaire les clients. La maîtrise de l’anglais technique est nécessaire pour exercer cette fonction.
3. Marketing et analyse de données: une relation étroite
Depuis sa naissance en 1950 au États-Unis, le marketing n’a cessé de connaître un développement à travers l’histoire, plus exactement, du marketing 1.0 jusqu’au marketing 4.0.
Ce passage digital, nous a permis de vivre à l’ère de l’information où les données et spécialement l’analyse de ces données représente une condition sine qua non pour la pérennité de toute entreprise. Et les agences de marketing digital ne sont pas exclues!
Prenons l’exemple de l’analyse d’une base de données clients dans une agence de marketing digital , une si parfaite analyse permet à l’entreprise à connaître de près ses clients, mais surtout à développer une expérience client poussée et personnalisée.
Par ailleurs, le métier d’un analyste de données, offre à une agence de marketing digital l’occasion d’en apprendre sur ses clients, d’améliorer les résultats financiers tout en revoyant les techniques de vente et les stratégies marketing.
Bref, un analyste de données compétent assure à l’entreprise:
- Le développement d’une capacité de prise de décisions (des décisions commerciales pertinentes et stratégiques)
- La résolution des problèmes complexes
- Obtention d’une vision globale de la performance
- L’amélioration des processus opérationnels
4. Le Boom Digital au Maroc fait du métier d’analyste de données un métier d’avenir
« Le digital est entrain de changer le visage de notre continent, porté par une jeunesse inventive, créative,et audacieuse » Extrait du discours de Sa majesté le Roi Mohammed VI, au Sommet extraordinaire des Chefs d’État et de gouvernement de l’Union Africaine.
En effet, le Maroc vise une transformation digitale de l’administration marocaine, où le volet SMART GOUVERNEMENT demeure un défi crucial qui doit passer par l’élaboration d’un écosystème digital. Le Maroc a donc besoin de ses talents et de son capital humain doué par l’ingénierie d’industrie 4.0, de ses marketeurs les plus passionnés, de ses agences de marketing digital et notamment ses analystes de données et ses professionnels dans la cybersécurité.
Un conseil vaut de l’or
« Aux passionnés par le marketing digital et l’analyse de données, n’hésitez pas à orienter votre carrière dans ce domaine prometteur! Tracez la voie de l’avenir et soyez vous même nos spécialistes marocains à l’horizon 2025! »
Conseil de Seomaniak à ses chers lecteurs
Si vous êtes intéressées par un accompagnement dans votre business, n’hésitez surtout pas à contacter notre agence Seomaniak. On vous attend !