DataBird | Formation bootcamp en data analyse | Paris

Projet apprenant : “To Go or Not to Go”

“To Go or Not to Go” : définir, via la data, la stratégie go-to-market d’un acteur dans la food delivery

Tout a commencé il y a 8 semaines, quand Irina, Rodrigue, Shanshan et Davy pensaient que Python et Pandas n’étaient encore que de simples animaux.

Depuis lors, beaucoup de chemin a été parcouru. Entre SQL, Excel, les stats, Python, les méthodes agiles et Tableau nos apprentis DataBirdies se sont frayés un chemin dans la jungle de la data. Ils ont pu travailler les 2 dernières semaines sur un projet concret d’entreprise. Ce projet leur a permis de mettre en musique toutes les compétences précédemment acquises pour, à la fin, devoir présenter des recommandations à l’entreprise partenaire sur les problématiques rencontrées. En plus de l’entreprise partenaire, nous avons pu accueillir des responsable de Veepee, Monoprix, OpenClassRooms, Elevate, Qobuz et Arsenal Chirurgical.

1. Est-ce que vous pourriez vous présenter ? Pourquoi cette volonté de vous former à la data analyse ?

Irina Arzumanyan : Diplômée du MBA de l’EDHEC, j’ai rejoint une start-up tech peu après l’obtention de mon diplôme. J’ai décidé de faire ce bootcamp car j’aimerais réorienter ma carrière vers l’analyse de données. Pour moi, aujourd’hui, les données sont à la base de toute stratégie commerciale. Les compétences analytiques sont l’une des plus demandées de nos jours et le seront encore plus dans les années à venir.
Rodrigue KOCHE : Je suis un profil Finance avec 5,5 ans d’expérience, récemment complété par une formation en Data Analytics & Data for Business. J’ai suivi ce bootcamp car je souhaitais accrocher une branche Data/Technique à mon profil Finance plutôt fonctionnel. La connaissance de la donnée est un enjeu essentiel aujourd’hui pour les entreprises.
Shanshan TAO : Tout le monde pensait que le positionnement de mon ancienne entreprise (secteur du luxe, marché asiatique) nous garantissait un avenir prospère et rassurant, malheureusement ce ne fut pas le cas. La forte émergence des nouvelles technologies numériques nous a pris de court et le business de l’entreprise a été impacté. C’est à ce moment-là que j’ai réalisé que le monde des affaires avait changé à une vitesse inimaginable. L’acquisition de compétences pour donner du sens aux données, est donc devenue ma nouvelle aspiration.
Davy JURE : J’ai occupé pendant près de 7 ans des postes à responsabilités commerciales. Ma dernière expérience en tant que directeur de clientèle dans la pub m’a fait prendre conscience de l’émergence de la data dans notre quotidien et de la valeur de celle-ci. Fort de ce constat, poussé par ma curiosité et mon appétence pour les données, j’ai pris la décision de me reconvertir et d’intégrer un Bootcamp orienté sur le métier de Data Analyst.

2. Pourriez-vous nous expliquer le déroulement du projet ? Pourquoi l’avoir choisi ? Sur quoi et avec qui travailliez-vous ?

Le projet a été proposé par FoxIntelligence (une société française techn, qui fournit aux entreprises des études de marché et des informations macro sur ce marché).
L’objectif de notre projet était d’analyser environ 270 000 reçus électroniques [sous la forme d’un fichier CSV], afin de suggérer à une entreprise la meilleure stratégie de pénétration sur le marché français de la Food Delivery. Ce projet correspond à un cas concret de mission pour laquelle la société FoxIntelligence avait été sollicitée.

Nous avions choisi ce projet pour deux raisons principales :
Premièrement, il était intéressant pour nous d’analyser/de comprendre pourquoi il est utile pour une entreprise, d’avoir une bonne connaissance de son marché et du comportement des concurrents et consommateurs.

Deuxièmement, le fait que le même projet ait déjà été réalisé par la société FoxIntelligence le rendait encore plus passionnant. Nous savions que nous disposions d’experts pour nous donner leur avis sur notre travail et qu’à la fin du projet, nous pourrions être en mesure de comparer nos recommandations business avec le leur. Cela représentait le challenge pour nous et ajoutait évidemment une responsabilité supplémentaire, car nous nous adressions à des personnes qui connaissent tous les aspects du projet. La moindre faille allait être remarquée.

3. Quelles ont été les difficultés à surmonter lors du projet ?

L’une des plus grandes difficultés fut de décider des principales priorités, de rester concentré sur ces priorités et de pouvoir dire “stop” au bon moment.
Lorsqu’on est investi dans un projet, on a souvent tendance à ouvrir plusieurs fenêtres, à explorer/creuser plusieurs idées dans l’espoir d’obtenir de nouvelles informations (peut-être utiles, peut-être pas). Cependant, il faut souvent faire avec une contrainte de temps et bien la gérer. D’où l’utilité de bien fixer ses grandes lignes, de respecter son planning et d’être concentrer sur l’essentiel.

4. Comment vous-êtes-vous organisés ?

Nous étions 4 dans l’équipe et nous nous sommes repartis les tâches par groupe de 2. Chaque groupe devait effectuer ses recherches et/ou analyses de son côté et tous les matins, lors de points d’équipe, nous mettions en commun nos idées, nos nouvelles trouvailles et parfois partagions nos difficultés ou désaccords. C’était aussi l’occasion de s’assurer qu’on n’allait pas dans tous les sens et qu’on restait focus sur les priorités. La tentation étant très forte de vouloir toujours plus creuser de nouvelles idées.
Nous avions une confiance totale envers chacun d’entre-nous aussi bien sur le plan technique que fonctionnel. Au final, nous avons essayé de conserver un mode de travail très collaboratif et la plupart des décisions globales étaient prises collectivement. Comme dans tout travail d’équipe, nous avons évidemment pris en compte les points forts techniques ou fonctionnels des coéquipiers dans l’accomplissement de certaines tâches, dans le but d’optimiser le travail et de fournir un maximum de résultats.

5. Qu’est-ce que vous avez aimé dans ce projet et qu’est-ce que vous en retirez ?

Nous avons aimé être dans la peau d’un Data Analyst durant ces deux semaines de projet (fouiller, explorer, analyser, faire parler une base de données). C’est le sentiment que nous avons tous partagé. Le projet était réel, applicable à une étude commerciale concrète et les analyses couvraient les sujets de cours théoriques abordés lors de cette formation tels que : la segmentation RFM, la prévision de la valeur d’un client sur toute sa durée de vie, la prévision de la demande, etc. et enfin, tous les aspects techniques en lien avec la programmation Python et l’outil Tableau Software.
Ce que nous retiendrons du projet est que la connaissance des clients (comportement, classe sociale, âge, etc.) est un élément clé pour toute entreprise et que les informations les plus pertinentes sont tirées des données clients qu’elles collectent au jour le jour. Donc investir dans les données doit être un enjeu fondamental, nécessaire à la croissance de l’entreprise.

La vérité toute simple est que : « Nous répondons mieux aux besoins de nos clients/consommateurs, si nous les connaissons mieux ».

6. Quels sont vos projets pour l’avenir ?

A l’issu de cette formation, chacun de nous envisage de commencer une carrière dans l’analyse de données ou dans d’autres fonctions analytiques, mais en lien avec la « data » car nous pensons dur comme fer que les métiers autour de la « data » sont l’avenir.

7. Un conseil à donner pour ceux qui voudraient postuler à DataBird ?

Databird offre des compétences techniques ayant des implications dans des cas concrets. C’est l’un des bootcamps techniques les plus orientés vers le business. Les candidats, quel que soit leur formation, peuvent participer à ce programme, à condition qu’ils soient motivés, qu’ils aient une curiosité naturelle, une passion pour l’analyse et enfin, un sens général des affaires. Un profil « Ingénieur » ou purement « Métier » pourrait tout aussi bien réussir dans ce programme.
Ce n’est pas pour toi, si tu cherches à commencer une carrière directement comme Data Scientist ou Data Engineer.
Par contre, c’est fait pour toi si tu aimes la data, si tu projettes de commencer une carrière dans l’analyse de données ou dans tout autre domaine analytique [analyste des opérations, analyste de la stratégie, analyste des ventes, etc.].
L'article original:
“To Go or Not to Go” : définir, via la data, la stratégie go-to-market d’un acteur dans la food delivery

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