Témoignages d'experts

Entretien avec Pere Rovira, directeur de stratégie et innovation chez Havas Media

Pere Rovira (@pere_rovira) est master en systèmes d’information de la London Business School of Economics et diplômé en économie digitale de l’Université de Californie à Berkeley. Entre 2006 et 2013 il dirige l’entreprise Elisa Group – Webanalytics.es, spécialisée dans le traitement de données numériques en connaissances pour l’amélioration des affaires. En 2013, il vend Elisa Group – Webanalytics.es à l’entreprise Havas Media où il occupe le poste de directeur de stratégie et innovation de produit. De plus, il organise la coordination du diplôme en marketing digital à l’Université Autonoma de Barcelone et il est fondateur et directeur de Conversion Thursday, une communauté internationale dédiée à la diffusion des connaissances et à la création de réseaux autour du marketing digital.

Pensez-vous que la comparaison du comportement des clients OFF line avec les utilisateurs de magasin ON line peut être intéressante pour les retailers ?

Il est extrêmement intéressant de commencer à connecter les mondes on et off line. Le client ne fait pas de distinction entre ces deux mondes de la même manière que la société le fait tout en dédiant ses ressources à travers différents départements. La clé est de se concentrer sur le client et sa satisfaction au lieu que sur la rentabilité des campagnes ou dans la comparaison des impacts on et off. Pour pouvoir réaliser cette analyse intégrée, des outils comme Universal Analytics, ainsi que d’autres déjà utilisés par les retailers, sont très utiles.

Qu’est ce que Google Universal Analytics?

Universal Analytics est le nouveau pari de Google qui permet la mesure et l’intégration de toutes les données sur le consommateur. Si avant nous pouvions recueillir des données sur la navigation depuis des sites web et des réseaux sociaux, nous pouvons maintenant intégrer toutes sortes de données pour contribuer à une analyse plus riche et plus profonde : données de CRM pour comprendre mieux nos clients, données sur les coûts pour calculer le retour sur l’investissement, etc.

Quelle est la cible d’Universal Analytics de Google?

Les produits de Google aspirent à être utilisés par tout le monde, de la petite à la grande entreprise. Cependant, Universal Analytics est aujourd’hui une technologie de pointe pour la plupart d’entreprises. Lorsque les entreprises commencent à tirer profit de la version standard de Google Analytics, il est difficile de penser que celles-ci soient prêtes à exploiter Universal. Néanmoins, les entreprises ayant des stratégies multicanal qui sont à la pointe de la mesure et de l’analyse de ses clients vont avoir de multiples nouvelles possibilités.

Le Big Data a besoin de nouveaux spécialistes de l’analyse des données? Pensez-vous que les entreprises ont besoin d’un département spécifique pour contrôler et analyser ces données ?

Bien sûr, mais pas à cause du Big Data mais pour le « data » tel quel. Il y a un grand manque de connaissances de mathématiques dans les entreprises. Dans ce contexte, les entreprises ne peuvent pas optimiser leurs résultats et prendre les meilleures décisions basées sur des données précises. Une étude récente met en évidence la grande ignorance des statistiques par les professionnels du marketing. Je travaille avec des grands clients qui ne connaissent pas la différence entre la moyenne et la médiane, un concept que l’on apprend en école primaire. Pour cette raison, souvent je rigole des grandes campagnes publicitaires d’entreprises de big data qui assurent qu’elles vont changer le monde grâce au pouvoir connecté des données. La seule chose qui va vraiment changer le monde est les grandes idées et le courage de les mettre en œuvre. Les données peuvent nous aider, si nous savons comment les interpréter et les présenter.

Quels sont les principaux bénéfices qu’apporte le Big Data aux retailers?

Comme je l’ais mentionné, le big data n’apporte aucun bénéfice, seulement des dépenses et des maux de tête. Les retailers doivent avoir leurs propres objectifs : de ventes, de part de marché, de marges, de satisfaction des clients, d’innovation, etc. En prenant en compte ces produits, il s’agit d’observer comment le big data peut aider à la prise de décisions, qu’il s’agisse de l’optimisation des processus actuels, ou en cherchant des opportunités non soupçonnées encore.

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