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#CHRONIQUE – Quel est le rôle du Coach data ?

Chronique écrite par Jean Meneveau, partner colombus-consulting.ch

En période d’incertitude et de doute, le rôle du Coach revient en force, permettant de mieux cerner, comprendre et agir de manière posée. Nous ne proposons pas ici une nouvelle forme de thérapie, ni une nouvelle discipline, mais bien d’adresser un sujet complexe comme celui de la data.

En effet, les entreprises investissent fortement dans la donnée (recrutement de data scientists, développement du big data…) mais cherchent encore la bonne formule pour une réelle appropriation par les métiers et donc générer une création de valeur massive.

Mettre en place une organisation avec des coach data est une formule qui a de réels bénéfices dans ce cadre. Le coach intervient pour aborder la question de la culture data dans une stratégie globale :

  • Donner envie aux métiers pour faire de la data un levier et les engager en les associant à la définition de la stratégie. Les accompagner pour concentrer les efforts sur les analyses et cas d’usages qui auront un intérêt direct pour l’entreprise.
  • Lever les freins actuels à l’implication des métiers sur les problématiques data (manque de temps, manque de ressources, manque d’expertise)
  • Mettre en place un cadre et une méthodologie pour réussir les uses cases :
    o Canaliser et normer les demandes pour aller dans le sens d’une stratégie globale et d’optimiser les efforts de chacun.
    o Aider à la mise en place de méthodologies en sélectionnant la meilleure option selon les besoins : CRO (Conversion Rate Optimization), RIC & RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) ou encore Discovery en sont quelques-unes…

Le coach data n’est pas un individu isolé mais un programme d’accompagnement à l’acculturation data.

Deux exemples d’apport d’un Coach data :

Un acteur du secteur bancaire a mis en place un programme pour accélérer la mise en œuvre des projets orientés data :

  • Accompagnement des équipes pour leurs apporter la culture nécessaire et s’approprier les leviers et méthodologies et prendre des décisions métiers.
  • Meilleure compréhension des problématiques et réponses aux sujets data pour permettre aux équipes d’optimiser leur temps et de se concentrer sur les actions à valeur.
  • Accompagnement pour la définition de cas d’usages diffusant l’usage de la donnée au sein de l’entreprise.
  • Mesure rapide des résultats pour un retour terrain et une boucle vertueuse immédiate.

Deuxième exemple, un acteur média rencontrait des difficultés dans la gestion de sa stratégie data :

  • Utilisation de l’intuition comme certitude : l’entreprise s’appuyait sur les bonnes pratiques des acteurs du marché, qui ne pouvaient pas systématiquement s’appliquer dans le cadre de leur propre stratégie.
  • Absence d’analyse après mise en œuvre des projets : dans un secteur en constante évolution, avec des fonctionnalités émergentes tous les jours, un fort besoin a émergé pour suivre la performance des évolutions.
  • Multiplication de tableaux de bord inutiles : des rapports étaient créés pour mettre en avant des « vanity metrics » (KPI pour flatter l’égo des responsables de projets). Un fort besoin de rationaliser les efforts des data analystes et de se focaliser sur des KPIs permettant de prendre des décisions business est clairement apparu.

Le Coach data mis en place a permis de lever ces difficultés.
La mise en place d’un Coach data est un accélérateur de stratégie data driven. Cela permet de rationaliser les efforts des équipes et de tirer le meilleur des données par la diffusion des bonnes pratiques au sein des différentes entités.

Leur mise en place demande quelques points d’attentions :

  1. Des profils expérimentés avec une forte appétence métier. L’expérience permettra de faire gagner du temps et d’adapter les problématiques à un niveau opérationnel. Par ailleurs, la montée en compétence des équipes entraîne des questions de plus en plus complexes auxquelles il faut savoir répondre.
  2. La donnée doit être mise en contexte par rapport aux enjeux des entreprises pour éviter des analyses erronées. Par exemple prendre en compte les effets de la saisonnalité.
  3. Être orienté solutions. Expliquer pourquoi une analyse n’est pas réalisable tout en proposant une solution de contournement.

Dans cette une période particulière avec beaucoup d’interlocuteurs en télétravail et des attentes très importantes sur le digital, le coach prend encore plus d’importance en rationalisation les efforts d’analyses et optimisant les budgets et des résultats. Alors est-ce qu’un Coach data pourrait faciliter les projets durant la période que nous traversons … pour un certain temps ?

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Victoria Marchand

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