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JOJC mars 2023

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  3. La data des plateformes sous observation juridique Fayrouze Masmi-Dazi Dazi Avocats
  4. Alexandre Martzloff Data & Tech Manager Elevate Victor Nguyen-Tuong Manager Data Marketing Elevate -Quelle expérience digitale dans un monde web2… et dans un monde web3 ?
  5. Défi n°1 : Constituer la base de donnée
  6. Mykim Chikli CEO EMEA Weborama Antoine Basibes Data & Insights Director Weborama -L’activation et la mesure post-cookies Ollivier Monferran Head média et digital Essily
  7. MARS 2023 22 WEBORAMA – INSIGHTS, CRÉATIVITÉ, ACTIVATION MÉDIA ET MESURE DANS UN MONDE SANS COOKIES INSIGHTS, CRÉATIVITÉ ET MESURE L’ENJEU : Comment comprendre sa cible et son comportement en ligne? INSIGHTS Comment s’assurer d’engager les bonnes cibles ? CRÉATIVITÉ ET CONTEXTE Comment mesurer l’efficacité du dispositif ? L’ATTENTION ET MESURE
  8. 1ere DIFFUSION DE LA CAMPAGNE DATA DRIVEN +15 SEGMENTS AVEC FOCUS CONTEXTUEL SÉMANTIQUE ET SCORING DE L’ATTENTION* PROFILING AUDIENCE ATTENTIVE/PEU ATTENTIVE/ENGAGEE CREATION DES PERSONAE GRACE A LA DATA SCIENCE WEBORAMA A PARTIR DE L’AUDIENCE ATTENTIVE MISE À DISPOSITION DE NOUVELLES AUDIENCES POUR L’ACTIVATION DE LA 2eme VAGUE ENRICHISSEMENT DE LA VIDÉO RECRUTER DES CLIENTS NANA (COLLECTE 1ST PARTY) MARS 2023 23 WEBORAMA – INSIGHTS, CRÉATIVITÉ, ACTIVATION MÉDIA ET MESURE DANS UN MONDE SANS COOKIES LA MÉCANIQUE DE PILOTAGE DE PERFORMANCE DES CAMPAGNES Audiences Insights, Segmentation, Création de Personae *SOURCE XPLN.AI *hygiène intime, beauté, écologie, santé, peau sensible, mode de vie sain, économie durable, concurrents et marques, + lookalike URL “top viewed time”... ETAPE 1 ETAPE 2 ETAPE 5 ETAPE 3 ETAPE 4
  9. scoring de l’attention ENRICHISSEMENT DE LA VIDÉO MULTIFORMATS: DESKTOP ET MOBILE 1 MARS 2023 24 WEBORAMA – INSIGHTS, CRÉATIVITÉ, ACTIVATION MÉDIA ET MESURE DANS UN MONDE SANS COOKIES 3 RÉPARTITION DES EXPOSÉS DANS 3 GROUPES D’AUDIENCE 1 3 SCORING DE L’ATTENTION EN PARTENARIAT AVEC XPLN 2 Audience attentive * Audience engagée Cliqueurs, coupons et interactions Audience peu attentive * LA MÉCANIQUE : DIFFUSION ET SCORING DE L’ATTENTION 2
  10. 4 ENRICHISSEMENT DES PROFILS AVEC LA DONNÉE COMPORTEMENTALE WEBORAMA 4 5 5 Fiche identité “Audience peu attentive” Persona 1 Persona 2 Persona 3 Persona 4 Fiche identité “Audience attentive” LOOKALIKE AUDIENCE ENGAGÉE Fiche identité “Audience engagée” MISE À DISPOSITION DES AUDIENCES QUALIFIÉES POUR L’ACTIVATION CIBLAGE MÉDIA 6 6 COMPRÉHENSION DES DIFFÉRENCES DE PROFILS COMPORTEMENTAUX ET RÉALISATION DE FICHES D’IDENTITÉ MARS 2023 WEBORAMA – INSIGHTS, CRÉATIVITÉ, ACTIVATION MÉDIA ET MESURE DANS UN MONDE SANS COOKIES 25 BASE DE DONNÉES COMPORTEMENTALE LA MÉCANIQUE : ETUDE DES AUDIENCES ET QUALIFICATION DES PERSONAE ET DATA SCIENCE WEBORAMA
  11. MARS 2023 WEBORAMA – INSIGHTS, CRÉATIVITÉ, ACTIVATION MÉDIA ET MESURE DANS UN MONDE SANS COOKIES 26 LA MÉCANIQUE : ACTIVATION ET MESURE Persona 1 Persona 2 Persona 3 Persona 4 COMPORTEMENTS CDP NANA CLEANROOM WEBORAMA Direct Marketing Retargeting Media Données transactionnelles retailers MESURE Nana CDP (Customer Data Platform)
  12. Créer sa first party data pour bien mesurer et activer ses données David Folgueira CEO & co-founder First-id
  13. ARRÊTEZ VOS C°”%®!&$ !
  14. ARRÊTEZ VOS COOKIES 3 !RD
  15. CIBLAGE
  16. CAPPING
  17. MESURE
  18. CROSS SITES SSO INSIGHTS E-MAILS RETARGETING EXCLUSION 2nd PARTY DATA DATA SHARING FREQUENCY ATTRIBUTION ONBOARDING
  19. BLACK OUT
  20. site 1 site 2 site 3
  21. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA AVEC COOKIES TIERS
  22. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA SANS COOKIES TIERS
  23. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA n° 123 n° 123 n° 123 n° 123 n° 123 SANS SYNCHRONISATION
  24. 2nd PARTY DATA FREQUENCY ONBOARDING
  25. site 1 site 2 site 3
  26. site 1 site 2 site 3 site 1 site 2 site 3
  27. 1000000
  28. 15 MINUTES SE SONT ÉCOULÉES
  29. empower your own data
  30. Défi n°2 : Structurer la donnée
  31. Isabelle Bordry CEO co-fondatrice Retency Nadine Faure Head of marketing research Retency La mesure télé affinée par les cartes de fidélité, un exemple de data collaboration anonyme
  32. Du bon usage de la géologie en matière de marketing : La géostatistique au service de nouveaux usages des datas d’audience Marien Lavoir Local Product manager 366
  33. Défi n°3 : L'usage et l'exploitation de la donnée
  34. Alexis Marcombe DG Carrefour Links Laurent Mathias e-commerce et data GM L’Oréal La donnée Carrefour au service des marques
  35. MEDIA LA 3ÈME VAGUE DU DIGITAL Déjà 100 Mds d’achat média dans le monde en 2022 Projection 2026 en Europe : 25 Mds 25% des dépenses digitales dans 4 ans Sources : eMarketer, Group M, McKinsey 2008-2021, $Bn Marché US
  36. UN ANCRAGE INTERNATIONAL CLEF DU SUCCÈS 40 PAYS 80 MILLIARDS DE CA 80 MILLIONS DE CLIENTS 50 MILLIONS D’ENCARTÉS 500 000 COLLABORATEURS 13 000 MAGASINS
  37. LA COLLABORATION DATA COMME ACCÉLÉRA LES USAGES LES PLUS AVANCÉS DE TRAITEMENTS DE LA DONNÉE TV MEASUREMENT ANALYSIS & SEGMENTATION (DATA SCIENCE access) INSIGHT AUDIENCE SEGMENTATION DATA COLLABORATION RETAILER WEBSITE SOCIAL INCREMENTAL SALES LIFT OPEN WEB Brand Data Brand, Category, SKU Buyer On-site and off-site behaviours Customer Overlap Attributes enrichment Incl. Demographics Response to media MEDIA PLANNING Liveramp SAFEHAVEN Retailer Data ACTIVATION INSIGHT MEASUREMENT
  38. C1 - Internal use
  39. L’Oréal France Revue DGP 2 L’OREAL X CARREFOUR LINKS / WHAT’S DATA GOOD FOR? ACTIVATION MESURE Use shopper behavior data to create targeted media and promotions. Vs socio-demo Make data-driven decisions by measuring incremental impact against a control group. Vs KPI Media INSIGHT Turn rich transactional and consumer data into actionable business insights. Vs retail or consumer panels Who is buying our products? How can we push the right message to the right person? Did our campaign perform well?
  40. L’Oréal France Revue DGP 3 L’OREAL X CARREFOUR LINKS / SCALE ACTIVATION TO DRIVE INCREMENTALITY 1CAMPAIGN > 25 CAMPAIGNS 2021 1st USE CASE 2022 TEST & LEARN 2023 MASSIFICATION > 50 CAMPAIGNS
  41. L’Oréal France Revue DGP 4 L’OREAL X CARREFOUR LINKS / KEY LEARNINGS KEY LEARNINGS >Insights ++ >i ROAS ++ >Measure ++ >Go big & bold >Time for upskilling & governance >HR cost
  42. C1 - Internal use
  43. Clean room : mode d’emploi Guilhem Bodin Partner Converteo
  44. Data Clean Room – Mode d’emploi
  45. Page A propos de Converteo
  46. 400 EXPERTS Du consultant en stratégie jusqu’à l’expert en solutions 100 Accompagnement stratégique Définition et mise en œuvre et de la stratégie Consultants intégrés Design Build Run A propos de converteo
  47. 101 –
  48. Qu’est qu’une Data Clean Room ?
  49. Page
  50. Page DATA Entreprise A Avant DATA Entreprise B
  51. Page DATA Entreprise A DATA Entreprise B Avant DMP
  52. Page DATA Entreprise A DATA Entreprise B Avant Sécurité ? Privacy ? Scalable ?
  53. Page DATA Entreprise A DATA Entreprise B DATA CLEAN ROOM Objectif : Identifier l’intersection
  54. Page DATA CLEAN ROOM Objectif : Identifier l’intersection • Un annonceur • Un walled garden • Un publisher • Un annonceur B A
  55. Page DATA CLEAN ROOM B A 1P annonceur.csv 1P data_Partner.csv 1P data_augmented.csv Chiffremen t Chiffremen t Matchin g Résultat s
  56. Page Les 4 promesses des Data Clean Rooms Mieux connaitre mon client final Avoir un marketing plus efficace Communiquer auprès de la bonne audience Maximiser son revenu Pour une régie 1 2 3 4
  57. Page 3 grandes familles de use cases pour un annonceur AUDIENCE INSIGHT Le croisement des data 1st party entre acheteur et vendeur d’espace publicitaire permet d’enrichir la data afin d’obtenir des insights sur les consommateurs • Compréhension du contexte de diffusion • Partage d’information sur la data comportementale des audiences Elargissement des audiences de l’annonceur • Ciblage Look-a-like • Exclusion d’audience • Création d’un ciblage exclusif MESURE ACTIVATION Analyse du parcours utilisateurs à travers l’ensemble des formats publicitaires livrés par un acteur (GAFA) • Comprendre le parcours utilisateurs • Identifier le rôle des canaux (attribution) • Comprendre l’overlap d’audience • Reach & Frequency 1 2 3
  58. Page Pourquoi préférer une DCR à une autre ? Confidentialité et sécurité de la data Interopérabilité Contrôle d’accès et de confidentialité Taux de Matching Accessibilité aux équipes métiers Privacy by design
  59. Page Une ou plusieurs DCR pour un annonceur ? Walled garden DCR marché DCR Custom Quelques solutions Quelques solutions Quelques solutions ✔ investissements massifs sur les plateformes Google et Amazon ✔ Principalement Auto-centrées sur les investissements qui transitent sur leurs inventaires ✔ Nécessite des compétences techniques d’utilisation (SQL) ✔ Cross-media ✔ Utiliser principalement par des régies ✔ Permet d’envisager des partenariats data élargis ✔ Nécessite de penser l’architecture Data ✔ Nécessite des compétences techniques d’implémentation ✔ Certaines disposent d’interface UI
  60. Page Une DCR pour les annonceurs ? Une Data Clean Rooms propriétaire pour ✔Améliorer sa connaissance client ✔Activer de la data Un annonceur 80% Du top 100 annonceurs US envisagent de se doter d’une DCR
  61. Page Une DCR pour les annonceurs ? Une Data Clean Rooms propriétaire pour ✔Améliorer sa connaissance client ✔Activer de la data Un annonceur Repenser les partenariats data en intégrant cette technologie Data Annonceur A Data Annonceur B Media
  62. Page 116 Guilhem BODIN Partner @ gbo@converteo.com Tel : 06 71 01 91 53 MERCI
  63. Défi n°4 : La mesure du ROI
  64. Jean-Sébastien Mackiewicz Directeur des solutions Groupe ADP Fabrice Tocco co CEO Dawex Quand les aéroports parisiens optimisent l’échange de données
  65. Quand la data améliore les services de santé, au service des patients Diane-Charlotte Launay-Baillet Directrice Agoria Santé
  66. Pause
  67. Hymane Ben Aoun Fleury DG Humanskills Virgile Raingeard CEO Figures Le chantier RH : quels salaires ? quelle organisation data ?
  68. 126 CHANTIER RH : Quels salaires ? Quelle organisation data ? Les Tendances & challenges pour 2023 en partenariat avec Figures est l’application de rémunération en temps réel permettant de mettre en place une politique salariale équitable. Le Cabinet de “détection de talents” qui vous accompagne dans toutes vos transformations : Digitales, RH et RSE
  69. 127 Sommaire La filière Data est en pleine (R)évolution. 01 Salaires & Pénurie dans la data, qu’est-ce qui change ? 02 Quelle organisation pour les équipes data? Le groupe humanskills : Le digital est une révolution humaine Vos contacts
  70. 128 Cabinet de Chasse spécialisé en talents digitaux / RH / RSE RPO - Délégation de chargés de recrutement L’expertise du cabinet chez nos clients Management de Transition opéré par des dirigeants experts de la transformation Conseil en organisation digitale pour vous accompagner à accélérer Assessment & Upskilling pour identifier et développer vos talents Pionnier & leader dans le recrutement de talents digitaux depuis 2004 Nous proposons une offre complète de ressources expertes dans le digital avec la souplesse de plusieurs modes de collaboration : en mission chez vous, en mode conseil / agence au forfait, chasse & recrutement externalisée ou internalisée.... Let’s craft the future of work 1 5 activités principales 2 3 4 5 19 dans le recrutement et l’évaluation de candidats ANNÉES D’EXPÉRIENCE 300 000 CANDIDATS QUALIFIÉS dans notre base de données À propos 22 à votre service EXPERTS DU RECRUTEMENT 96% des recrutements DE TAUX DE RÉUSSITE 280 RECRUTEMENTS PAR AN (Chiffres 2022)
  71. 129 Lancée en 2020, Figures est une application de rémunération permettant aux entreprises de piloter leur politique salariale avec des données mises à jour en temps réel, provenant de 1200 entreprises Tech & Digital clientes
  72. Un monde de la Tech en souffrance Layoffs, Hiring freeze: les Big Tech souffrent Les entreprises “VC-backed” aussi, même les mieux financées Malgré tout, les salaires Tech continuent d’augmenter…lentement.
  73. Zoom sur: Salaires des métiers de la data (🇫🇷) 45k€ 47k€ 48k€ 54k€ 55k€ 56k€ 62k€ 65k€ 64k€ 10th 90th 75th 25th 50th Data Analyst Data Scientist Data Engineer Juniors Intermediate Senior
  74. 132 01 Salaires et Pénurie dans la data, qu’est ce qui change ? 132
  75. 133 Les recrutements en data sont difficiles : 31%pour le manque de profils disponibles. 23%car les exigences salariales des candidats rendent ces recrutements difficiles. #LaData Réunir l'entreprise autour de la donnée 74%* des cadres dirigeants estiment que l’évaluation des besoins en matière de data est très difficile. Sources : *Enquête menée par Kantar et l’ESSEC Business School du 25 mars au 21 avril 2021, intitulée « Le futur des métiers de la data vu par les grands groupes français » 30%* des responsables des activités digitales et Ressources Humaines de grandes entreprises mettaient les compétences métier data en tête des « grands enjeux liés à l’évolution des métiers dans les années à venir ». 01.SALAIRES ET PÉNURIE DANS LA DATA, QU’EST CE QUI CHANGE ?
  76. 134 02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA Évolution des métiers de la Data TOP 3 DES PROFILS QUI VONT ÊTRE SOLLICITÉS EN 2023 Product Owner Data Data Analyst Data Engineer • Product owner Data : pour orchestrer les projets data • Web analyst / digital analyst : pour exploiter des données digitales (perfs acquisitions, conversion des sites…) • Data Analyst : toujours au coeur du réacteur LES MÉTIERS ÉMERGENTS : Data Steward : pour assurer la qualité de la sécurité des données, garantir la gestion et la qualité de la data et veiller au respect des politiques et normes tout en partageant les bonnes pratiques avec les différentes équipes. 3 – 7 ans 55 000 € +7ans 75 000 € <3 ans 42 000 € +7ans 75 000 € <3 ans 45 000 € +7ans 85 000 € LES POSTES LES PLUS PORTEURS SUR LA DATA EN 2022- 2023 :
  77. 135 02 Quelle organisation pour les équipes data? (*) Retours d’expérience de nos clients PROFILS QUI SERONT LES + COMPLIQUÉS À RECRUTER EN 2023 : Les métiers de la Data • Product Owner Data • Data Analyst • Data Engineer 135
  78. 136 02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA Organisation des équipes Data CONSTAT ORGANISATIONNEL : • Les fonctions techniques data sont majoritairement isolées dans des départements (data scientists, data engineer et data steward…) • Les fonctions transverses (digital analyst & data analyst) sont intégrées dans les équipes métiers (marketing, produit…) • Les directions digitales les plus matures intègrent progressivement des fonctions Data Tech pour gagner en agilité et soulager les DSI TENDANCES MÉTIERS : • Il existe de plus en plus de pratiques et outils pour permettre à tous les métiers de devenir autonome sur la data (Ex: Looker, Contentsquare…) • Dans un contexte législatif qui évolue vite, on assiste à une vraie spécialisation des métiers avec des profils Data Analyst CRM et des Experts AdTech… • La Data science moins en vogue pour les projets digitaux => les analyses automatisées sont remplacées par des outils ou algorithmes prêts à l'emploi + un data analyst ! Challenge : Les clients qui ont du retard dans leur transformation Data et Digital, rencontrent des difficultés supplémentaires à recruter et attirer les meilleurs talents, peu attirés et à l’aise avec les “anciennes technologies”.
  79. 137 Conclusion La data, c’est le pouvoir ! Quelle est la meilleure organisation ? Le modèle qui semble le plus répandu dans les grandes entreprises mais sans être majoritaire : ● Un département spécifique pour les métiers de la data avec un Chief Data Officer qui encadre tous les métiers de la data… tech et métiers. ● Ou des organisations avec un Chief Data Officer qui encadre des équipes en matriciels dans les directions métiers concernées…. Demandons aux candidats si rares et si exigeants ce qu’ils en pensent … 02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA Organisation des équipes Data
  80. 138 Vous souhaitez échanger ? Hymane BEN AOUN 01 55 74 76 76 06 08 85 18 18 hbenaoun@aravati.fr Jessica ANGELI 06 11 83 71 82 jangeli@aravati.fr
  81. Après le e-commerce et le digital marketing, comment Pernod Ricard aborde le virage de l'IA Pierre-Yves Calloc’h Chief digital officer Pernod Ricard
  82. Siddhartha Chatterjee Chief data officer Club Med François-Xavier Pierrel Group chief data officer JCDecaux La donnée : un travail collaboratif
  83. ChatGPT et moi et moi et moi Sébastien Imbert CMO Microsoft France
  84. 1956 Intelligence Artificielle 90’s Machine Learning 20’s 2021 IA Générative IA Générative Deep Learning Pourquoi maintenant ? L’essor de l’IA générative
  85. Ensure that artificial general intelligence (AGI) benefits humanity Empower every person and organization on the planet to achieve more GPT-3 Générer et comprendre du Texte Codex Générer et comprendre du Code DALL·E Générer des images à partir de prompts ChatGPT Générer et comprendre des conversations. Chat Bot, Avatar, Interaction avec Service Client
  86. Prompt: Résumez cet article sur les finances personnelles en deux phrases pour mes clients déclarants : https://www.fidelity.com/l earning-center/personal- finance/tax-pitfalls Réponse: Les pièges fiscaux peuvent être coûteux, il est donc important d’en être conscient. Parmi les pièges fiscaux courants, mentionnons le défaut de produire ou de payer les impôts à temps, de ne pas déclarer tous les revenus, de demander trop de déductions et de ne pas tenir de registres exacts. Prompt: Une boule de feu aux couleurs vives pour montrer la vitesse de l’innovation dans notre entreprise de médias et de divertissement Réponse: GPT-3 Codex DALL·E ChatGPT Prompt: Je ne parviens pas à allumer ma Xbox. Réponse: Il y a quelques choses que vous pouvez essayer de résoudre ce problème, Tout d’abord, .... Ensuite, vérifiez le cordon d’alimentation ... Prompt: Merci! Cela a fonctionné. Quels jeux recommandez-vous à mon enfant de 14 ans? Réponse: Voici quelques jeux que vous pourriez Prompt: Table customers, columns = [CustomerId, FirstName, LastName, Company, Address, City,Country, PostalCode] Créer une requête SQL pour tous les clients de Lyon dont le prénom est Céline query = Réponse: SELECT * FROM customers WHERE City = ‘LYON' AND FirstName = ‘Céline' L’IA générative
  87. ChatGPT? Un agent conversationnel #chatbot alimenté par un modèle de langage de grande taille très avancé #LLM développé par OpenAI qui génère du texte de type humain dans la conversation. Basé sur la technologie GPT-3. GPT-3 a été pré- entraîné sur un dataset de 750 Go de contenu texte Internet, ce qui équivaut à environ 300 ans de temps de lecture, pour prédire le mot suivant dans une séquence. Conçu pour être utilisé dans une interface chatbot, disponible gratuitement et ouvert à des commentaires/retours. Les connaissances de ChatGPT sont « frozen » et sa date limite de connaissances est septembre 2021.
  88. Illustration d’impact Gain de temps: ChatGPT peut aider à gagner du temps et à se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques en automatisant des actions avec les clients, les partenaires ou les collaborateurs. Aide à la formation : ChatGPT peut aider les entreprises à former leurs employés en fournissant des programmes de formation personnalisés et interactifs. Engagement clients: ChatGPT peut attirer et fidéliser les clients en créant des expériences interactives et fluides qui peuvent améliorer la fidélité et la satisfaction à la marque. Amélioration de la précision des réponses: ChatGPT peut réduire les erreurs et les malentendus en générant des réponses cohérentes et précises basées sur le contexte et le ton de la conversation. Amélioration du service client: ChatGPT peut fournir aux clients des recommandations personnalisées > des informations pertinentes en comprenant leurs besoins et leurs préférences. Réduction des dépenses: ChatGPT peut aider les entreprises à réduire les coûts opérationnels en réduisant le besoin d’agents humains, d’infrastructure et de maintenance. Amélioration des temps de réponses: ChatGPT peut répondre instantanément aux requêtes des utilisateurs sans aucun retard ni temps d’attente. Nombre d’utilisateurs: ChatGPT a établi un record en avec 100 millions d’utilisateurs actifs en deux mois OpenAI a récemment été évalué à 29 milliards de dollars, dans le cadre d’un cycle de financement de 10 milliards de dollars par Microsoft. Selon l’enquête Deloitte, 79 % déclarent avoir entièrement déployé trois applications d’IA ou plus, contre 62 % l’année précédente.
  89. Microsoft 365 Copilot
  90. Microsoft 365 Copilot
  91. Microsoft 365 Copilot in Word
  92. Microsoft 365 Copilot in Excel
  93. Impact de l’IA Générative sur les fonctions commerciales Viva Sales
  94. Use case perspective illustration Source : McKinsey
  95. Data and AI Business applications Modern work Security Digital and app innovation Infrastructure Microsoft Cloud
  96. ML Platform Customizable AI Models Cognitive Services Scenario-Based Services Applied AI Services Application Platform AI Builder Applications Azure AI Partner Solutions Power BI Power Apps Power Automate Power Virtual Agents Azure Machine Learning Vision Speech Language Decision OpenAI Service Immersive Reader Form Recognizer Bot Service Video Indexer Metrics Advisor Cognitive Search Developers & Data Scientists Business Users
  97. -Merci pour votre présence A l’année prochaine-
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