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#5 - Le métro et la télé sont des canaux presque impossibles à quantifier, avec tout au plus des données déclaratives, ce qui les rend difficiles à exploiter
Manage episode 447661797 series 3204818
🏷️ [Data & Use Cases]
Dans cet épisode, Lorélie Mani, Data Science Manager chez Vestiaire Collective, nous dévoile comment elle optimise les revenus en jouant avec différents canaux d’acquisition comme la TV, le métro, Instagram et Google. Face aux données limitées des médias traditionnels, Lorélie et son équipe ont conçu un modèle avancé de Mix Marketing Revenue, intégrant Data Science et Data Analyse, pour affiner les investissements. Elle partage les défis liés aux données rares, aux biais de périodicité, et aux AB Tests dans un environnement en constante évolution.
5 episódios
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Dans cet épisode, Lorélie Mani, Data Science Manager chez Vestiaire Collective, nous dévoile comment elle optimise les revenus en jouant avec différents canaux d’acquisition comme la TV, le métro, Instagram et Google. Face aux données limitées des médias traditionnels, Lorélie et son équipe ont conçu un modèle avancé de Mix Marketing Revenue, intégrant Data Science et Data Analyse, pour affiner les investissements. Elle partage les défis liés aux données rares, aux biais de périodicité, et aux AB Tests dans un environnement en constante évolution.
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×1 #5 - Le métro et la télé sont des canaux presque impossibles à quantifier, avec tout au plus des données déclaratives, ce qui les rend difficiles à exploiter 28:54
1 #4 - Le frein number one à l’usage, c’est la compréhension du modèle de données 28:30
1 #3 - Dans quelques semaines, il y aura les JO et on risque d’avoir pas mal d’offre 31:19
1 #2 - L’essor du RevOps par la Data : Du Fichier Excel au CRM Data-Driven 34:10
1 #1 - Construire et Piloter la Data chez Qare: Défis et Stratégies 28:27
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