A peine arrivé ce matin sur la conférence Datajob 2014, je découvre MFG Labs et entame une discussion animée avec de jeunes data scientist prêts à en découdre : première surprise ! Julien Laugel me répond avec simplicité et passion sur les avancées que les modèles mathématiques et le traitement massif des data pourront apportés au marketing. Lorsque je lui expose le lamentable résultat proposé par Booking (cf une note du blog), il en convient et m’assure que ce n’est pas du tout ce que propose MFG Labs (récemment racheté par Havas);  pas plus que le RTB n’est une solution réelle au problème des invendus publicitaires des sites média. Bref ! Nous sommes à la fois d’accord et pas d’accord : non, on ne revit pas chaque jour mais l’exploitation des statistiques ne fait qu’améliorer un score prédictif souvent extrêmement incertain. Oui on pourrait analyser les données fournies par une communauté de fidèles inscrites sur la plate-forme MyWarner, et d’une part, s’adresser plus personnellement à chacun des membres, d’autre part les récompenser par des contenus relativement exclusifs. Là, on parle marketing, personnalisation de l’offre et pertinence des contenus, et j’applaudis !

Plus tard, je suis ébloui par les premiers intervenants de la conférence, qu’il s’agisse de Henri Verdier, de Gilles Babinet ou même de Joseph Trojman (directeur stratégie et études chez Société Générale). Henri Verdier nous explique que la circulation des données, l’open data, est déjà un enjeu très important : l’accès en temps réel aux données permettrait de corriger, d’améliorer, nombre de situations et de difficultés dans le quotidien des gens. Gilles Babinet, qui du haut de toute son expertise avoue ne pas savoir très bien définir le big data, rappelle que passer de la causalité à la corrélation n’est pas forcément intelligent, que la peur de la data ne se justifie pas mais que donner le pouvoir aux machines n’est pas une option. Enfin, Joseph Trojman, avec qui j’aurai ensuite une conversation étonnante, précise que c’est l’accélération du traitement des données des clients qui permet de donner une réponse instantanée et que la segmentation sur la valeur théorique de la clientèle (en 3 segments !) n’est plus d’actualité, qu’il faut désormais traiter le client individuellement à la fois dans l’expression de ses comportements (ou points d’entrée dans la relation) et dans son appétence pour tel ou tel produit ou service bancaire.

La data ce serait donc aussi un excellent outil pour une relation exclusive ! A condition de former les équipes de terrain à recueillir les bonnes informations mais surtout de trouver chez le data scientist une certaine intelligence métier doublée peut-être d’une culture du client. Alors quelle place pour les jeunes ingénieurs forgés dans les maths et les statistiques ?

Conclusion : j’ai rencontré des gens formidables et ce n’était pas prévu par mon algorithme personnel !… Sérendipité nous voilà, aurait dit Henri Kaufman ! Et justement nous étions assis cote à cote ce matin… Magique !