ANALYTIQUE ORIENTÉE DÉCISION
Analyse de Données & Ingénierie de l'Insight
Nous connectons vos données marketing à des mécanismes de décision, pas à des dashboards. KPI tree, modélisation dbt, MMM bayésien, tests d'incrementality et analytique en self-serve — l'infrastructure de l'action, pas seulement de la mesure.
L'analytique, ce n'est pas « préparer des dashboards » ; c'est un système opérationnel où chaque graphique déclenche directement une décision.
La plupart des entreprises se noient dans plus de 40 dashboards mais reçoivent cinq réponses différentes à la même question depuis cinq sources distinctes. Les KPI sont discutés, la décision est reportée, le HiPPO l'emporte. L'opération analytique de Roibase s'appuie sur six principes qui lèvent cette incertitude ; chaque principe ne produit pas un dashboard mais une décision.
MÉTHODOLOGIE
DIAGNOSE → MODEL → BUILD → AUTOMATE → VALIDATE → EDUCATE
Les six couches de l'opération analytique ; chacune produit un artifact distinct, toutes s'enchaînent pour nourrir la boucle de décision.
DIAGNOSE
Inventaire des décisions + cartographie des questions
Les 30 questions hebdomadaires des décideurs sont listées ; source de réponse, fréquence, SLA et impact sont précisés.
MODEL
KPI tree + modèle de données
Modèles dbt + semantic layer LookML ou Metabase ; versionnés, testables, documentés.
BUILD
Dashboards + système d'alerte
Dashboards par catégorie de décision (CAC, retention, revenue quality) ; alertes à seuil + templates de déclenchement.
AUTOMATE
Pipeline + refresh + monitoring
Orchestration du refresh avec Airflow / Dagster / dbt Cloud ; pipeline health + tests de data quality + Slack bot.
VALIDATE
Validation A/B + incrementality + MMM
Les sorties des modèles sont confrontées à l'expérimentation ; calibrage via tests d'incrementality + simulation de scénarios MMM.
EDUCATE
Data council + formation self-serve
Data council mensuel : quelles questions sont restées sans réponse, quels dashboards n'ont pas été utilisés, quelle formation self-serve est nécessaire.
— COMPARAISON
Où est la différence ? BI classique vs. analytique orientée décision
Une entreprise peut confondre 100 dashboards avec de l'« analytics ». La vraie valeur apparaît quand chaque dashboard est relié à une décision et chaque décision à une action.
| Dimension | BI in-house seule | Agence de reporting classique | Analytique orientée décision Roibase |
|---|---|---|---|
| Définition des KPI | Chevauchement entre unités | Template de l'agence | KPI tree + ownership écrit |
| Philosophie des dashboards | Abondance de graphiques | Focalisé sur le PPT trimestriel | Chaque graphique une décision |
| Couche de modélisation des données | SQL ad-hoc + Excel | Reporting intra-plateforme | dbt + versionné + testé |
| Ingénierie cohort + LTV | Limitée aux moyennes | Absente du reporting | D1-D90 + segment + courbe LTV |
| MMM + incrementality | Absent | Essais sous Excel | MMM bayésien + geo-holdout |
| Anomalie / système d'alerte | Contrôle manuel | Absent | ML drift detector + Slack/email |
| Culture self-serve | Data team bottleneck | Orienté rapport | L'unité métier pose la question elle-même |
| Governance + PII | Aucune politique | Pas de vigilance | PII tagging + retention + audit |
PROOF
Outcomes, measured
Nombre de questions stratégiques rendues répondables dès le premier sprint.
Heures récupérées sur la préparation manuelle de dashboards côté marketing.
Rythme de renouvellement selon la saison et les évolutions du mix canal.
Plage minimale de données quotidiennes nécessaires pour MMM + forecast.
SLA dbt + Airflow + monitoring ; tests de data quality inclus.
Temps moyen entre le brief et la mise en production d'un panneau décisionnel.
WHAT WE DO
Engagement scope
Every offering is an outcome-based work package. Roibase blends strategy and execution inside a single team — no hand-offs.
Architecture KPI tree
Chaque métrique marketing est reliée directement à un output business ; chaque métrique a un propriétaire, une source, un seuil et une décision déclenchée.
Dashboards decision-tree
Pas un graphique mais une décision : panneaux conçus sous la logique « à tel seuil, telle action » ; chaque panneau pour un rôle, à une fréquence.
Couche dbt + warehouse + BI
Modèles de données versionnés et testables avec dbt ; sur BigQuery / Snowflake / Redshift ; avec une interface LookML / Metabase / Lightdash.
Ingénierie cohort & retention
Tables de cohort D1/D7/D30/D90, courbes LTV, churn par segment et analyse de resurrection — le comportement réel sous la moyenne.
MMM bayésien
Média, promo, saison et variables macro modélisés ensemble ; Robyn + PyMC ; refresh trimestriel + confidence band.
Modélisation d'attribution
Approches GA4 DDA + multi-touch attribution + shapley value ; un modèle de décision au-delà du reporting biaisé des plateformes.
Incrementality testing
Tests geo-holdout + matched-market ; Meta Lift, GeoLift, framework interne ; une précision de référence pour les décisions budgétaires.
Détection d'anomalies
Drift detector ML + forecast band + alerte Slack/email pour les métriques qui se dégradent en silence ; pas au lendemain, à l'heure près.
Self-serve analytics
L'environnement où l'unité métier répond elle-même à ses questions (Metabase, Lightdash, Hex) + formation + mentorat.
Data governance
PII tagging, schema registry, politique de retention, audit des accès, pack documentaire ; une opération conforme KVKK + RGPD.
— RÉSULTATS
L'impact de l'opération data côté décision
Plus une organisation décide vite, sur la base de données, de manière reproductible, plus elle prend l'avantage dans un marché imprévisible.
Vitesse de décision
Les 30 questions stratégiques ont toutes leur réponse dans le panneau ; en réunion, on ne discute plus des données mais de l'action.
Baisse du HiPPO
Ce n'est plus l'avis du plus haut salaire qui tranche, mais la donnée ; la discussion s'appuie sur la métrique.
Temps de reporting économisé
Les routines Excel manuelles de l'équipe marketing disparaissent ; les heures gagnées passent à l'analyse stratégique.
Alerte + action anticipées
Avec un drift detector ML + un système d'alerte à seuil, les métriques qui se dégradent sont détectées en quelques heures.
Culture self-serve
L'unité métier répond elle-même à ses questions sans attendre la data team ; la data team se concentre sur les chantiers stratégiques.
Précision MMM + forecast
Avec un MMM bayésien + calibrage incrementality, l'écart de forecast reste dans ±8 % ; la décision budgétaire est sûre.
LIVRABLES
Livrables mensuels + trimestriels
Les artefacts concrets de l'opération analytique ; tous transmis à vos équipes, en mois 12 le runbook permet une autonomie complète.
Inventaire des décisions + carte des 30 questions
Liste des questions hebdomadaires des décideurs, source des réponses, SLA et besoins en données manquantes.
KPI tree
Source, propriétaire, seuil et décision déclenchée de chaque métrique — sur un unique board Miro / FigJam, versionné.
Repo + modèles dbt
Projet dbt versionné et testable ; couche staging / intermediate / marts, documentation incluse.
Semantic layer (LookML / modèles Metabase)
La couche de metric definitions communes derrière les questions que l'unité métier pose.
Pack de dashboards
15 à 25 premiers panneaux organisés par catégorie de décision (CAC, retention, revenue quality) ; chacun par rôle + fréquence.
Système d'alerte à seuil
Drift detector ML + forecast band + intégration Slack/email ; alerte en quelques heures dès qu'une métrique se dégrade.
Rapport cohort + retention
Tables D1/D7/D30/D90 + courbes LTV + analyse de churn par segment + taux de resurrection.
Modèle MMM + rapport
MMM bayésien (Robyn/PyMC) ; contribution canal + saturation + adstock + confidence band.
Protocole de test d'incrementality
Framework de test geo-holdout et matched-market ; templates de planification + exécution + analyse.
Runbook de data governance
PII tagging, schema registry, politique de retention, audit des accès — conforme KVKK + RGPD.
Synthèse mensuelle du data council
Questions répondues, questions restées, dashboards utilisés, liste priorisée pour le mois suivant.
Support de formation self-serve
Vidéos de formation Metabase / Lightdash / Hex pour l'unité métier + glossaire SQL / jargon + jeu de données d'entraînement.
— PÉRIMÈTRE
Ce qui est inclus, ce qui ne l'est pas
Les limites de l'opération analytique sont nettes. Voir le périmètre à l'avance élimine les attentes erronées et le scope creep.
Ce que couvre cette prestation
- Inventaire des décisions + premier sprint sur 30 questions
- KPI tree + ownership écrit + document versionné
- Mise en place du repo dbt + couches staging/intermediate/marts
- Intégration warehouse (BigQuery / Snowflake / Redshift / Databricks)
- Semantic layer LookML ou Metabase
- Premiers 15-25 dashboards + ajouts trimestriels
- Détection d'anomalies ML + système d'alerte à seuil
- Analytics cohort + LTV + retention — mise à jour trimestrielle
- MMM bayésien (3 refresh par an)
- Protocole + exécution de tests d'incrementality
- Runbook de data governance (PII, retention, audit)
- Data council mensuel + flux de formation self-serve
Éléments non inclus (périmètre optionnel)
- BI finance / comptabilité (côté ERP, conseil séparé)
- Coût de compute / licence warehouse (contrat client)
- Entraînement de modèles ML custom (hors forecasting)
- Infrastructure de streaming temps réel (Kafka, Kinesis — périmètre séparé)
- Conseil data privacy / juridique (avec avocat partenaire)
- Renouvellements de licences d'outils BI
- Achats de données tierces (panel, survey)
- Opérations marketing elles-mêmes (PPC / SEO / CRO prestations distinctes)
HOW WE WORK
Processus : du diagnostic semaine 1 à la gouvernance mois 6+, une opération analytique
Semaines 1-2 — Inventaire des décisions + audit
Liste des 30 questions stratégiques, inventaire des dashboards existants, santé des sources de données et diagnostic SLA.
Semaine 3 — KPI tree + schéma
KPI tree écrit, metric definitions, ownership ; schéma warehouse + couche staging arbitrés.
Semaines 4-5 — Modèles dbt + premiers dashboards
dbt staging + intermediate + marts ; publication des 5-8 premiers dashboards ; stakeholder review.
Semaines 6-8 — Alerte + cohort + refresh
Système d'alerte à seuil, rapports cohort + retention, pipeline de refresh dbt Cloud / Airflow.
Mois 3 — Entraînement MMM + premier résultat
MMM bayésien sur 18 mois d'historique ; contribution canal + saturation + première recommandation de révision budgétaire.
Mois 4 — Protocole de test d'incrementality
Framework geo-holdout ou matched-market ; premier test en production, résultat 4 à 6 semaines plus tard.
Mois 5 — Data council + formation self-serve
Lancement de la routine mensuelle du data council ; flux de formation self-serve Metabase / Lightdash pour l'unité métier.
Mois 6+ — Refresh trimestriel + governance
Refresh MMM trimestriel, cycle de tests d'incrementality, audit de data governance ; transfert complet possible au mois 12.
— BOÎTE À OUTILS
La stack analytique du warehouse au BI
Nous travaillons de manière agnostique sur l'outillage ; il existe néanmoins à chaque couche des choix ouverts qui produisent le plus de valeur. Nous nous adaptons à votre stack existante.
WAREHOUSE
MODÉLISATION & TRANSFORM
BI & VISUAL
ML & MMM
QUESTIONS
Frequently asked
— GLOSSAIRE
Terminologie analytique
Entre équipes, quand un même terme renvoie au même concept, la discussion accélère la décision ; quand il renvoie à autre chose, il alimente le doute.
- KPI Tree
- Hiérarchie arborescente des métriques qui se décomposent depuis l'output business principal vers le bas ; chaque nœud déclenche une décision.
- dbt
- Data build tool — framework de transformation de données SQL, versionné et testable ; standard de l'analytics engineering.
- Semantic Layer
- Couche commune de metric definitions + business logic derrière l'outil BI ; avec LookML, Metabase models, Cube, etc.
- Cohort
- Groupe d'utilisateurs partageant une caractéristique (date d'inscription, canal d'acquisition) ; son comportement est analysé dans le temps.
- LTV (Lifetime Value)
- Valeur totale sur la durée de vie d'un client ; gross margin × retention × fréquence de commande × valeur de panier.
- Retention
- Pourcentage d'utilisateurs acquis encore actifs dans une fenêtre donnée (D1, D7, D30, M1, M3). En SaaS et mobile games c'est une lecture directe du product-market fit ; une courbe de cohorte qui s'aplatit est la signature d'un produit sain.
- Churn
- Pourcentage d'utilisateurs qui quittent la base client active sur une fenêtre donnée. En subscription il frappe directement le MRR ; en e-commerce c'est l'inverse du repeat rate. On distingue voluntary (annulé) et involuntary (échec paiement) ; on le baisse via onboarding, pricing et messaging lifecycle.
- MMM (Marketing Mix Modeling)
- Modèle statistique bayésien qui estime la contribution des canaux ; nécessite 18 à 24 mois d'historique.
- Incrementality
- Conversions additionnelles qui n'auraient pas eu lieu sans un canal ; mesurée par tests geo-holdout, indépendamment de l'attribution.
- Anomaly Detection
- Famille de techniques qui repèrent automatiquement les valeurs hors plage attendue dans des métriques temporelles (KPI, conversion, latence, signal de fraude). On utilise STL decomposition, Prophet, isolation forest, modèles OoD neuronaux ; cerveau de l'alerting et des dashboards d'observabilité.
- Self-Serve Analytics
- Environnement où l'unité métier répond elle-même à ses questions sans attendre la data team ; avec Metabase, Lightdash, Hex.
- Data Governance
- Ensemble des politiques de qualité, de contrôle des accès, de gestion des PII, de retention et d'audit ; conformité KVKK/RGPD.
- ETL / ELT
- Extract → Transform → Load (ancien) vs Extract → Load → Transform (moderne). Approches pour déplacer la donnée de la source au warehouse. L'ELT s'appuie sur le compute bon marché des DW cloud ; dbt + BigQuery/Snowflake/Databricks est le standard actuel.
- Data Lake
- Stockage central pour toutes les données structurées et non structurées (logs, images, vidéo, raw events) sans imposer de schéma. Sur S3, GCS ou ADLS en Parquet/Iceberg/Delta Lake ; complète le warehouse et fonde l'architecture lakehouse.
- Stream Processing
- Traiter la donnée en flux d'événements temps réel plutôt qu'en batchs. Stacks courants : Kafka + Flink/Spark Streaming/Kinesis + ksqlDB ; cas d'usage : fraud detection, personnalisation temps réel, télémétrie IoT, anomaly alerting.
- Data Contract
- Contrat préalable entre producteurs et consommateurs de données sur schéma, sémantique, SLA et ownership. Outillé avec dbt + Great Expectations + JSON Schema ; le mur le plus fiable contre la surprise « un modèle downstream vient de casser ».
— DIAGNOSTIC RAPIDE
Êtes-vous prêt pour une opération analytique ?
Un guide interactif qui vous indique le niveau de programme adapté en quatre questions. Un résultat en 30 secondes avec des réponses oui / non.
01 / 04
Avez-vous actuellement plus de 10 dashboards ou rapports Excel actifs ?
L'abondance de dashboards est un symptôme classique d'un manque de décision.
— LET'S BEGIN
Vos dashboards déclenchent-ils des décisions, ou ne sont-ils qu'un décor ?
Diagnostic analytique de 60 minutes : votre inventaire KPI actuel, le graphe de dépendance des dashboards, la santé des sources de données et une recommandation de roadmap 90 jours — sur un seul panneau.