Créer un centre de profit grâce aux données
@ BPCE Payment Services
Principales réalisations
- Lancement réussi d'un produit data : Co-construction d’une offre grâce à une approche orientée client, positionnant l'équipe comme un futur centre de profit.
- Leadership Agile : cadrage, puis coordination d'une équipe de 5 profils data pour le développement, le test, et l'amélioration itérative du produit.
- Optimisation de la prise de décision stratégique : analyse et synthèse de données complexes, permettant d’alimenter le comité de direction du client.
Client
Au sein de BPCE Payment Services, je travaillais dans l’équipe du Baromètre Digital & Payments.
Notre mission était de valoriser les données de paiement anonymisées du Groupe BPCE. Cela représente plus de 30 millions de carte bancaires ou encore plus de 500 000 marchands et commerçants.
Enjeux
L'équipe avait déjà obtenu des succès en interne, et sentait un potentiel pour une offre externe grâce à un avantage unique : les données les plus représentatives sur la consommation en France.
Notre objectif était de définir un positionnement sur le marché puis de lancer l'offre associée. Ce projet pouvait transformer un centre de coûts en un centre de profits, quantifiant la valeur de nos données tout en permettant à l'entreprise de se diversifier dans un environnement concurrentiel.
Ce lancement représentait un défi nécessitant une approche entrepreneuriale, l'équilibre entre rapidité et excellence technique, et une adaptation continue aux besoins du marché.
Cette étude de cas décrit une des trois missions réalisées pour BPCE Payments Services.
Solution et processus
En collaboration étroite avec mon manager, nous avons joué un rôle clé de lien entre les différents contributeurs.
Selon les étapes, deux consultants commerciaux, un chargé d'études et une équipe data de cinq personnes nous ont épaulés.
1.
Conception de l'offre
Nous devions commencer par évaluer notre potentiel et nous positionner sur le marché.
Un cabinet nous a accompagnés pour réaliser une étude de marché, aboutissant sur un business model.
Cela nous a permis de concevoir un premier pitch pour notre offre.
2.
Approche client
Nous avons ensuite construit une stratégie de prospection, en tirant parti des relations du Groupe.
Nous avons affiné notre approche et notre offre avec les prospects qualifiés.
3.
Lancement d'une offre de valorisation des données
Nous avons co-construit un MVP avec notre premier client.
Notre produit a pris la forme de visualisations de données interactives.
J’ai été le coordinateur principal entre le client et une équipe data de cinq personnes, notamment pour :
- L’expression et l'anticipation de besoins, allant jusqu’au maquettage
- La priorisation, planification et le suivi de la réalisation
- La fiabilisation
Nous avons collecté, arbitré et priorisé les retours des compléments demandés, tout en poursuivant une veille continue. Ce processus a ensuite été poursuivi de manière itérative pour améliorer le produit.
4.
Accompagnement client
Nous avons choisi de maximiser la valeur apportée aux clients.
Pour cela, nous avons défini un processus d’accompagnement sous forme de rencontres régulières, pour :
- suivre les besoins en matière de vision marché
- synthétiser nos analyses
- aider activement à leur mise en action
- suivre les résultats.
Résultats
Le lancement auprès d'un premier client externe a été un succès.
Cette collaboration a permis d’affiner et d'optimiser notre offre en co-construction. Cette méthode est optimale pour garantir une offre adaptée au marché.
Nous sommes désormais en voie de systématiser et d'industrialiser l'offre. Sur un horizon de quelques années, cette offre a le potentiel de transformer notre équipe en un nouveau centre de profit pour l'entreprise.
Méthodes et compétences :
Lancement de produit data, stratégie commerciale, gestion de projet de datavisualisation, data storytelling, méthode agiles (Scrum, SAFe), GCP, PowerBI, SQL.
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