Ici, le comité de direction est composé de gens qui construisent des modèles pour leurs clients. Un tableau de bord marketing qui additionne des conversions de sources différentes ou change d'attribution sans le dire est démonté en réunion. L'assistant collecte les données des canaux, les assemble dans l'entrepôt de l'entreprise, souvent Snowflake ou Databricks, documente chaque règle de calcul et indique les effectifs trop faibles pour conclure.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Assembler les sources marketing dans l'entrepôtIl rapatrie les exports des campagnes, du site et du CRM dans l'entrepôt de données de l'entreprise et écrit les transformations dans dbt, pour que chaque chiffre se recalcule depuis sa source.
Séparer les leads techniques des leads commerciauxIl distingue les inscriptions à un notebook ou à un webinaire technique des demandes de cadrage de projet, car les additionner fait croire à un pipeline que l'équipe commerciale ne retrouve pas.
Suivre le score de qualification des leadsSi l'équipe a construit un modèle de notation des prospects, il surveille sa dérive du modèle en comparant chaque mois le score attribué aux signatures réelles, et alerte quand l'écart grandit.
Pseudonymiser les données de contactLes tableaux partagés en interne passent par une pseudonymisation des contacts ; il vérifie que les identifiants réels restent dans la base source et n'apparaissent jamais dans les exports.
Écrire les limites de chaque indicateurIl accompagne chaque chiffre d'une note sur sa méthode, sa période et ses trous, et précise quand un effectif est trop faible pour conclure qu'une campagne a fonctionné.
Relier les campagnes aux projets signésIl rapproche les contrats signés des campagnes qui les ont précédés, en rappelant que la plupart des prestations relèvent d'une obligation de moyens et se vendent sur la confiance plus que sur un clic.

Sur le terrain

Un webinaire qui avait doublé les leads

Le tableau mensuel affiche deux fois plus de leads qu'en septembre. L'assistant ouvre le détail : un webinaire sur les grands modèles de langage a rassemblé six cents inscrits, presque tous étudiants ou curieux, comptés comme prospects par le CRM. Il sépare la série, réécrit la règle dans le modèle de transformation et ajoute une note au tableau avant le comité.

Un score de prospects qui ne prédisait plus rien

L'équipe data interne a mis en place un score de prospects l'an dernier. L'assistant constate que les prospects notés au plus haut ne signent pas plus que les autres depuis trois mois, alors que la clientèle a glissé vers le secteur public. Il présente la courbe au responsable, avec les effectifs, et propose de faire réentraîner le score avant de s'en servir pour prioriser les relances.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.
Obligation de moyens: Un projet d'analyse promet rarement un résultat chiffré : ce qui s'engage est une démarche, des livrables et des critères d'évaluation.
Dérive du modèle: La perte de performance quand la réalité s'écarte des données d'entraînement : elle se surveille, sinon elle se découvre par une plainte.

Son métier de départ : Chargé de tableaux de bord marketing. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.