Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).

Cet épisode est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure.

Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.

On aborde :

🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia

🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)

🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD

🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:46 Intro

02:54 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?

04:41 Présentation de May

07:13 Le contexte data à son arrivée

07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD

14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)

17:29 Buy vs build

25:00 Sa vision sur la Generative AI

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh

#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne

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Vincent Gossiaux était Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spécialisé en data.

On aborde :

🔥 Son parcours et ce qui l’a poussé à se reconvertir dans la data,

🔥 Pourquoi il a choisi DataBird et le déroulement de la formation,

🔥 Les compétences qu’il utilise le plus au quotidien,

🔥 Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:02 Intro

02:45 Le moment où Vincent décide de changer de carrière

04:21 Focus sur la formation DataBird

06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data

08:48 Ses principaux chantiers au quotidien

10:43 Ce que la formation lui a apporté

11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

La newsletter Blef de Christophe Blefari

La chaîne Youtube de Luke Barousse

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst

#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst

#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo

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Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spécialisé dans le bricolage. Elle est présente sur 6 marchés (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de références.

On aborde :

🔥 Les prémices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,

🔥 Pourquoi il ne faut pas être trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,

🔥 L’importance de définir des métriques utilisateurs (versus business),

🔥 Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.

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🎬 CHAPITRES

00:00 Générique

01:12 Intro

02:18 Pierre nous explique ses choix de carrière

04:04 Son point de vue sur les GAFAM

06:03 Leur ADN data

07:59 Être ou ne pas être trop data driven, telle est la question

13:17 L’importance des métriques utilisateurs versus business

22:08 La collaboration entre les équipes Data et Produit

25:34 Ses plus gros challenges data

28:07 Ses conseils aux équipes Data pour mieux collaborer avec le Produit

30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)

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📚 RESSOURCES

Data Strategy de Bernard Marr

Statistics Done Wrong de Alex Reinhart

Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman

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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit

#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics

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