Moment Données

🏷️ [Data & Use Cases] Dans cet épisode, Lorélie Mani, Data Science Manager chez Vestiaire Collective, nous dévoile comment elle optimise les revenus en jouant avec différents canaux d’acquisition comme la TV, le métro, Instagram et Google. Face aux données limitées des médias traditionnels, Lorélie et son équipe ont conçu un modèle avancé de Mix Marketing Revenue, intégrant Data Science et Data Analyse, pour affiner les investissements. Elle partage les défis liés aux données rares, aux biais de périodicité, et aux AB Tests dans un environnement en constante évolution.

🏷️ [Business & Use Cases] Dans cet épisode, on reçoit Camille Gurcan COO de Mooncard, le leader français de la gestion des notes de frais. Arrivé après une série C et dans un contexte d’hyper croissance, Camille revient sur les challenges opérationnels rencontrés à ses débuts dans un écosystème sans BU Data. On parle de l’importance et l’urgence qu’il y a à aligner les outils qui gravitent autour de la base de données principale, via quelle culture, quel recrutement et quel mode de priorisation.

🏷️ [Data & Use Cases] On a rencontré le Head of Data de StaffMe, Thomas Vannier. La promesse de StaffMe : permettre aux employeurs de trouver du renfort sans avoir à le chercher. Et si la fête est si belle, c’est aussi grâce au travail des “staffers” - ces freelances & intérimaires qui vont prêter main forte aux entreprises. Un business de Supply & Demand avec un enjeu de matching clé, construit sur une stack solide et surtout bien choisie. On est aussi revenu sur le choix des outils dans une Modern Data Stack avec un petit focus sur Databricks. Comment StaffMe a révolutionné le marché du recrutement avec plus de 800k candidats ? Est-ce que je vais trop loin si j’écris que Teddy et Léon ont tout cassé grâce à cet algorithme de matching ? Thomas nous répond !

Dans cet épisode, Lucas revient sur le métier de Revops. Comment et pourquoi, ces 10 dernières années, il est passé du fichier excel partagé à 150 personnes à un CRM optimisé et drivé par de la donnée ? Revops ? C'est l'optimisation des ressources pour générer du revenu (marketing, sales, ops).

Dans l'épisode 1 de Moment Données, Clément revient sur son expérience en tant que Head of Data chez Qare. Startup passée de 15 à 150 employés en quelques jours, quelles problématiques techniques et stratégiques rencontre un pôle Data au sein d'une structure qui révolutionne son marché