Adidas

Director, Global Digital Analytics
Nous avons rencontré le Directeur des Global Digital Analytics d’Adidas pour parler data analytics et évolution des compétences de demain.
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1. Parlez-moi un peu de votre rôle et de vos responsabilités‍

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Je suis le directeur des Global Digital Analytics chez Adidas. Je travaille au siège sur leur site Ecommerce.


Adidas a construit sa plateforme Ecommerce sur chaque marché où elle est présente : Europe, Amérique du Nord, Asie-Pacifique, Russie et Amérique latine. Notre modèle d’expérience en Ecommerce est centralisé et une équipe d'environ 100 personnes se consacre aux data analytics de notre plateforme.


Le principe d'Adidas est d'internaliser les capacités autant que possible. Nous avons notre propre équipe de data science et nous développons nous-mêmes nos outils. Au début, nous avons bénéficié de l'aide de consultants externes mais ensuite, nous avons décidé d’internaliser l'exploitation de nos outils et le développement des compétences autant que possible.


Notre équipe est composée de quatre entités commerciales : l'analyse marketing, l'analyse des performances commerciales, l'analyse du trafic, et ce pour couvrir l’intégralité de la plateforme Ecommerce.


Quant à moi, j'ai une petite équipe qui continue de s’agrandir parce que je gère le reste du monde. Bien que nous soyons une équipe internationale, elle est très orientée vers les marchés d'Amérique du Nord et d'Europe. Et il y a très peu de temps à consacrer pour l'Amérique latine, la Russie, l'Asie-Pacifique et d'autres marchés émergents. J’essaie pourtant de soutenir ces marchés en partageant avec eux les meilleures pratiques conduites à l’international.


Nos compétences sont principalement axées sur l'optimisation de l'expérience. Ainsi, dans le cadre de l'analyse digitale, on cherche à générer de la valeur, à savoir l'optimisation du taux de conversion sur le site web, en s'assurant que nous offrons la meilleure expérience possible afin que les consommateurs achètent autant que possible et qu'ils ne rencontrent aucun problème pendant leur navigation sur le site web. C'est ce que je fais pour le reste du marché mondial.

2. Quel est le profil de votre équipe en termes de compétences en analytics ? Les membres de votre équipe occupent-ils des rôles et responsabilités différents ?


Selon la feuille de route typique de nos analytics, nous démarrons par des rapports de performance afin d’aligner les KPI au sein de l'équipe internationale et présenter régulièrement à l'entreprise nos forces et nos axes d’amélioration. C’est la base. 


Ensuite, nous passons à l'analyse de l'expérience. Nous examinons alors l'expérience et les informations pouvant contribuer à améliorer notre taux de conversion.


Il y a également toute l'analyse du trafic, qui devient intéressante lorsque vous décortiquez les efforts en marketing. Comment pouvons-nous optimiser les canaux marketing et diriger le trafic vers notre site ?


VoilĂ  donc les trois fonctions de base.


Enfin, il y a les analytics opérationnels, dont la définition n'est pas clairement définie chez Adidas. Beaucoup de gens partagent des points de vue différents à ce sujet et pensent que l'analyse opérationnelle consiste uniquement à examiner les problèmes et à corriger les bugs.


D'autres voient plutôt des analyses commerciales, qui sont complètement différentes et sont définies au sein d'Adidas. Les sales analytics s'apparentent davantage aux product analytics qui s'intéressent à la façon dont les stocks et l'inventaire sont gérés. C'est à peu près la fonction de base pour Adidas maintenant.


3. Et au sein du département des analytics, quelles sont, selon vous, les compétences susceptibles d’évoluer dans un avenir proche pour Adidas ? 


Je pense que nous suivons le même schéma que la plupart des entreprises. Nous commençons par analyser et traiter les données, nous en tirons quelques informations puis les transmettons à l'entreprise.


Nous analysons la performance, la situation avec les données et communiquons nos propres observations, par exemple au niveau des taux de conversion. Puis nous pouvons changer certains aspects, déplacer ce bouton ici. C'est très tactique.


Ce que je vois se produire à l'avenir, c'est que nous serons si doués pour visualiser des données et présenter les chiffres, qu'à un moment donné, cela sera automatisé. Les parties prenantes y auront accès directement sur un tableau de bord, toutes les données seront déjà décrites, automatiquement.


Cela signifie que nous pourrons consacrer plus de temps à en extraire le sens. Extraire les idées, et commencer à être un peu plus prescriptifs. Vous passez donc du descriptif au prescriptif. C'est généralement dans une feuille de route d’analytics.


Ensuite, en tant que data analysts, nous deviendrons meilleurs dans la manipulation des données, ce dont l'entreprise a besoin. Les entreprises ont besoin de personnes pour donner du sens aux données, de quelqu'un pour traduire ce que les données nous disent.

4. Avez-vous des collaborateurs qui vous aident à passer d'une approche descriptive à une approche prescriptive ? Ou avez-vous des fonctions qui aident à faire le lien entre l'entreprise et les équipes d'analystes ? Presque comme un rôle de traducteur ? 


C'est quelque chose dont je m’occupe en ce moment. Et c'est assez nouveau. J'ai développé une sorte de modèle de porte-parole. Ca pourrait complètement changer la structure que nous avons eue jusque là.


Ce que j'aimerais, c'est avoir un seul point de contact par partie prenante. Cette personne fournira tout le soutien en analytics nécessaire pour cette partie prenante. Les collaborateurs de l’équipe ne seront donc pas structurés par fonction ou spécialité, mais seront un point de contact dédié avec le partenaire commercial de l'entreprise.


Elle sera ensuite en mesure de répartir, centraliser ou coordonner l'ensemble du service d’analytics en fonction de la demande. Qu'il s'agisse d'analyse commerciale, de performances ou d’expérience, cette personne se mettra en relation avec la bonne personne au sein de l'équipe pour aider dans des situations spécifiques.

5.  Il y a donc un sujet important en termes d'automatisation et de compétences. Et comment faites-vous pour visualiser vos données ?


Nous essayons de développer notre narration et de donner un sens aux données. Nous cherchons également à obtenir des informations productives et prescriptives. Que pouvons-nous conseiller aux parties prenantes pour la prochaine campagne ? Qu'avons-nous appris des campagnes précédentes et que pouvons-nous améliorer pour les futures ?


Il ne s'agit pas seulement de regarder rétrospectivement le bilan d'une campagne, mais aussi de se tourner vers l'avenir. Que pouvons-nous faire pour vous équiper des meilleures caractéristiques de votre campagne dont nous savons qu'elles fonctionnent ? Nous devenons donc plus prescriptifs. 



6. La construction de vos propres compétences a-t-elle du sens ? Ou du moins, recherchez vous à l’optimiser ? Comment pouvez-vous être le plus efficace possible en développant ces compétences en interne ? 


C'est ainsi que notre application est entièrement internalisée. Mais il faut une certaine expérience des applications pour construire ce commerce électronique, et les applications sont un ensemble de compétences différentes. Et nous avons eu beaucoup de bugs et de choses à corriger avant d'arriver à une bonne expérience. Mais à un moment donné, nous aurons tous les experts en interne, et nous serons en mesure de le constater.



7. Et pour ce qui est de tout développer en interne, comment définissez-vous les capacités pour acquérir ces compétences clés en interne ? Par la formation et le développement ? Comment gérez-vous le passage au télétravail pour rester au top en tant qu'organisation ? 


Je veux dire, il y a le développement, le développement personnel - il y a plus de formation, pas en termes de compétences, mais de leadership et de développement personnel. Comment gérer le travail à distance, comment gérer une équipe efficacement.


Mais en termes de compétences, de compétences techniques, nous avons des formations ad hoc. Par exemple, pour les solutions en analytics, nous recevons souvent une formation avancée sur Adobe, ou sur SQL, ou sur Python. Mais je ne pense pas que l'on insiste beaucoup sur la nécessité de rester à niveau, et en termes de formation continue, c'est à la demande. C'est organisé par les RH, la formation est fournie par les RH.

8. Vous parlez de leadership et de compétences techniques, mais qu'en est-il du mindset ? Qu'en est-il des compétences en digital, de l’agilité, de la concentration sur l'expérimentation et l'innovation, ces sujets sont-ils prioritaires pour une organisation comme Adidas ? Cela fait-il partie de la culture ? 


Lorsque vous parlez de l'état d'esprit, Adidas met l'accent sur le développement d'un growth mindset par rapport à un état d'esprit fixe. Et tout le monde reçoit une formation très poussée pour développer un growth mindset. Et j'ai été agréablement surpris car c'est une théorie plutôt récente, je pense, cette perspective du growth mindset. Mais les RH l'ont pleinement adopté. Et ils proposent des formations. Et il y a beaucoup de matériel pour s'assurer que tout le monde chez Adidas, en termes de culture, évolue vers un growth mindset, ce qui est bien. C'est très, très moderne.


Et cela fonctionne bien, c'est ancré dans les valeurs d'Adidas, dans la culture d'équipe, et c'est vraiment, vraiment encouragé et soutenu par l'entreprise.


Donc ceci, ainsi que l'inclusion et la diversité, et je pense que nous n'en sommes pas encore là (avec la diversité et l'inclusion). Nous n'y sommes pas encore, bien sûr. Mais nous sommes assez avancés par rapport à beaucoup d'autres entreprises.


Chez Adidas, la diversité existe, c'est certain. L'inclusion est la prochaine étape. Mais il y a une certaine intention. De bonnes intentions.


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