Pourquoi engager un data scientist ?

Si une entreprise cherche à anticiper le succès d’un produit afin d’en faire un produit phare sur le marché, l’embauche d’un data scientist lui sera indispensable. La science des données est un domaine de compétences que les entreprises actuelles plébiscitent de plus en plus, qui génère des informations utiles et pertinentes pour les entreprises, en combinant les mathématiques, la programmation, les statistiques, l’analyse des données et d’autres disciplines connexes. Dans ce domaine, le data scientist dispose des connaissances nécessaire pour interpréter toutes ces informations de la manière la plus efficace et favorable pour une campagne marketing et commerciale.  

Le data scientist : un scientifique des données informatiques

Le Big Data est actuellement au cœur des stratégies marketing et commerciales des entreprises. Avec des activités qui tendent vers le numérique, l’exploitation des données est devenue une tendance plus que nécessaire pour une entreprise, afin d’évoluer sur le marché. 
Si on peut comparer le Big Data à un puits de pétrole, l’exploration et l’analyse des données peuvent être comparées à un processus d’extraction du gaz naturel dans le pétrole brut. Par conséquent, la science des données peut être assimilée comme une raffinerie à la pointe de la technologie, servant à extraire toutes les données les plus utiles pour contribuer au succès d’une marque ou d’une entreprise. C’est dans ce processus que le data scientist tient son importance, d’autant plus que dans la science des données, certaines données ne sont pas entièrement structurées ou incomplètes. Ainsi, il va du rôle du data scientist de rendre ces informations exploitables et compréhensibles pour l’utilisateur. 

Un acteur potentiel dans toute stratégie marketing et commerciale

C’est dans la segmentation marketing que le data scientist a toute son importance. Il faut savoir que tous les clients et prospects n’usent pas la même approche, et aussi que tous les secteurs ne se servent pas du même canal de communication. Un data scientist, par l’analyse des données en temps réel ou par anticipation, est à même d’aider son employeur à savoir si, dans le cadre d’une prospection ou d’une campagne marketing, ses clients préfèrent l’email, les réseaux sociaux actifs, ou un canal LinkedIn. 
Il en est de même en conception de stratégies de produits et de services, où le data scientist rassemblera toutes les données nécessaires depuis leurs sources afin d’extraire les informations les plus pertinentes pour établir la stratégie adaptée pour chaque profil de client.