Améliorer la collaboration entre la Data et le Produit avec IbanFirst
Hello,
J'espère que tu passes une excellente semaine ! 👋
Bienvenue dans la 17ème édition de la newsletter Data Gen. Si tu lis ce mail, tu fais partie de mes 907 personnes préférées ! 😁
Cette semaine, on remercie Fatimata d'IbanFirst qui nous partage un excellent retour d'expérience ! 👏
Avant tout, voici quelques liens utiles :
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la 13ème édition sur l'équipe Product Analytics de Dashlane.
L'agenda de la semaine :
🔍 Le zoom sur la collaboration entre la Data et le Produit.
🎙 Le podcast avec Fatimata, Head of Data chez IbanFirst.
📚 Les ressources recommandées par Fatimata.
📢 Le nouveau format sur l'inclusion dans la Data.
C’est parti !
🔍 Le zoom sur la collaboration entre le Data et le Produit - 4 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Fatimata, Head of Data chez IbanFirst, la solution qui permet aux PME de réaliser des paiements à l’international facilement et avec des coûts transparents. Ils sont 300 et ont connu une croissance à +100% par an sur ces dernières années.
Fatimata nous parle d'un de ses plus gros challenges : comment mettre en place une meilleure collaboration entre les équipes Data et Produit ?
Le contexte autour de ce challenge
A ses débuts, IbanFirst lançait beaucoup de fonctionnalités produit sans que celles-ci soient toujours analysées sur le long terme. C'est assez commun pour une startup en hypercroissance. Lorsque la fintech a gagné en maturité, les équipes Data et Produit ont décidé de mettre en place un nouveau process pour systématiser le suivi des performances des fonctionnalités.
"Notre objectif était clair : avoir plus de visibilité sur les performances des différentes fonctionnalités et, plus généralement, simplifier notre produit en comprenant mieux son utilisation par les clients."
L'approche suivie en 3 phases
1) Définition du process
Fatimata a réalisé une série d'ateliers avec le CPO, les leads PM, les Leads Développeurs et le Product Marketing Manager. L'objectif était d'identifier comment la data devait être intégrée à chaque étape du cycle de vie d'une fonctionnalité :
- Discovery : estimation du ROI et identification des métriques qui vont définir le succès de la fonctionnalité.
"Il est important de rentrer dans le détail : à quelle fréquence va-t-on suivre ces métriques ? Sous quel format doivent-elles être affichées ? Qui seront les destinataires des reportings ?"
- Développement : validation du modèle de données à tracker et implémentation par les développeurs (ex : liste des métriques, formats).
- Reporting : développement d'un tableau de bord qui affiche les métriques identifiées en phase de discovery.
2) Communication/adoption du process
Une fois le process validé, une communication globale a été faite auprès des équipes Data et Produit. Ensuite, le process a été mis en place sur les nouvelles fonctionnalités pour l'éprouver au plus vite.
"En mettant le process en pratique sur des projets, on rentre dans le détail avec les équipes et on identifie des réajustements."
3) Ouverture d'un post de Product Data Analyst
L'équipe Data en collaboration avec le CPO ont validé que c'était le bon moment pour ouvrir un poste de Product Data Analyst. Ce profil sera dédié au renforcement de la stratégie data au sein du produit. A plus long terme, il portera également des projets data directement intégrés dans le produit (ex : personnalisation, recommandation, etc.).
"Dernièrement, on a un Chief Product Officer qui est arrivé et qui est un très bon allié ! Un de ses objectifs est d'insuffler une culture data au sein de chacune de ses squads Produit."
🎙 Le podcast avec Fatimata, Head of Data chez IbanFirst
Découvre l'intégralité de notre échange avec Fatimata. Elle nous parle également de son parcours, de l'organisation de l'équipe Data, de la stack qu'ils utilisent et de ses chantiers principaux.
"Je suis arrivée chez IbanFirst il y a environ 2 ans. Mon objectif était de faire grandir la fonction Data. Aujourd'hui, on est une dizaine dans l'équipe."
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📚 Les ressources recommandées par Guillemette
"Je suis une grande fan !"
"Ils publient des articles très pertinents pour des managers au sein d'une équipe Data."
📢 Le nouveau format sur l'inclusion dans la Data
On a décidé de lancer ce nouveau format avec Clara en tant qu'animatrice. L'objectif est de mettre en avant des initiatives qui contribuent à plus d'inclusion et de parité dans l'écosystème.
Dans cet épisode, on reçoit Aurore Baehr, senior consultante chez Quantmetry et co-organisatrice des meetups Paris Data Ladies, le collectif qui organise depuis 6 ans des événements afin de promouvoir la prise de parole des femmes sur des sujets data (ex : NLP, computer vision, data & marketing, etc.).
"Une de nos grosses difficultés reste de trouver des intervenantes. On a du mal à trouver des femmes sur certaines thématiques."
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