
#AlumniTalks | Paulina Gallardo | Cuando los datos cambian tu carrera
AI Summary
Paulina, une ancienne élève d'Inésdi, partage son expérience et ses conseils concernant l'utilisation du Big Data pour la prise de décision stratégique chez Adidas, où elle est manager de reporting et d'analyse.
Paulina explique que le Master en Business Intelligence et Data Management l'a surprise par la complexité de la structure des données. Elle a réalisé qu'en comprenant cette complexité, ses demandes en tant que product manager pouvaient devenir plus spécifiques et efficaces. Elle souligne l'importance de comprendre le contexte commercial et les relations avec les clients, un apprentissage qu'elle applique quotidiennement chez Adidas.
Concernant les conseils pour ceux qui souhaitent intégrer le monde de l'analyse de données, Paulina insiste sur l'importance de poser des questions aux professeurs d'Inésdi, qui sont des experts du domaine. Elle-même, très curieuse, a trouvé que cela l'aidait à comprendre des structures qu'elle a ensuite appliquées chez Adidas.
Paulina raconte son parcours professionnel. Venue du Product Management en Amérique Latine, elle a cherché un master pour rendre son profil plus technique. Elle a choisi Inésdi pour son programme d'études axé sur la programmation (Python, SQL) et la création de tableaux de bord (Power BI), des compétences qu'elle utilise tous les jours. Elle a pu ainsi postuler à des postes plus techniques, comme celui chez Adidas. Elle encourage à ne pas avoir peur d'apprendre à programmer, d'autant plus avec l'aide de l'intelligence artificielle.
Elle partage une expérience marquante : son licenciement d'un précédent emploi au Mexique parce que le projet devenait trop technique et qu'elle n'avait pas le profil adéquat. Ce qui semblait être un échec s'est transformé en opportunité, la menant à Barcelone et au Master d'Inésdi, puis à son poste actuel chez Adidas, qu'elle apprécie énormément. Elle souligne que ce qui semblait être le pire événement l'a finalement aidée à évoluer.
Paulina décrit une journée typique chez Adidas pour la péninsule ibérique. Elle commence par la révision des données de ventes (sell-out) transmises par les clients et partenaires. Après une validation rigoureuse de ces données, elle réalise une analyse du comportement d'achat des consommateurs. Ces informations sont ensuite partagées avec d'autres équipes pour élaborer la stratégie de vente, en tenant compte des collections, des saisons (comme la Coupe du Monde) et des priorités d'Adidas.
Elle explique comment ces données influencent les décisions stratégiques pour la croissance. Comprendre ce que le consommateur achète permet de s'assurer que les clients n'ont pas de stock de produits invendus et de positionner les produits de manière stratégique, en gérant leur cycle de vie (incubation, expérimentation, puis déclin).
Paulina aborde ensuite l'importance des visualisations de données. Chez Adidas, une entreprise immense avec des données partout en Europe, les tableaux de bord peuvent être lourds et lents. Pour y remédier, elle a créé des "data marts" plus petits, spécifiques à l'Ibérie, ne contenant que les données stratégiques pour chaque utilisateur (unités pour le produit, ventes nettes pour les directeurs). Elle insiste sur l'importance d'une bonne conception des tableaux de bord, avec des couleurs cohérentes (vert pour positif, rouge pour négatif) et des chiffres contextualisés, un apprentissage qu'elle attribue à son professeur Alex. Ces visualisations facilitent la prise de décision et encouragent l'utilisation des tableaux de bord plutôt que des fichiers Excel, permettant une analyse à un niveau macroéconomique.
Elle mentionne avoir mis en place ces dashboards pour les équipes d'Espagne et du Portugal, en s'appuyant sur l'équipe de centralisation des données en Allemagne pour la base, et en créant ses propres visualisations pour les données spécifiques à sa région.
Le plus grand défi dans son travail avec les marketplaces est la gouvernance des données. Des données incorrectes mènent à des analyses erronées ("Garbage in, garbage out"). La segmentation des catégories, des clients et des produits, ainsi que la diversité des pays et des réalités commerciales, rendent cette gouvernance particulièrement complexe. Il est difficile de trouver un équilibre entre flexibilité et rigueur pour garantir la qualité des données.
Concernant la priorisation des opportunités de croissance dans un marché très compétitif comme celui du retail, Paulina explique qu'Adidas capitalise sur ses points forts à certains moments, comme la Coupe du Monde pour le football, mais aussi sur la mode (Paris Fashion Week, partenariats avec des personnalités comme Bad Bunny). L'entreprise cherche constamment des niches où elle peut se positionner, en tenant compte des tendances et des spécificités régionales (par exemple, l'importance du football en Espagne et les liens avec la culture latine).
Pour l'avenir, Paulina observe une tendance où le vendeur doit devenir un analyste de données, capable d'interagir avec les chiffres. L'intelligence artificielle permet déjà de générer des analyses complexes très rapidement. Le défi n'est pas seulement de maîtriser la technique, mais surtout de comprendre le business, d'identifier les opportunités et de maintenir sa pertinence dans un contexte économique, politique et culturel en constante évolution. Le secteur est très compétitif, et il est crucial de rester vigilant face aux nouvelles marques et aux concurrents établis comme Nike et Puma.
Enfin, Paulina donne des conseils à ceux qui veulent débuter dans l'analyse de données dans le retail :
1. **Comprendre le secteur :** S'informer sur le business du retail, du football et de la mode via des podcasts, YouTube, etc.
2. **Apprendre des compétences techniques :** Maîtriser Python et SQL.
3. **Ne pas avoir peur de l'IA :** L'intelligence artificielle simplifiera de nombreux processus opérationnels, mais il est essentiel de comprendre le contexte commercial pour l'utiliser efficacement.
Elle conclut en soulignant que la combinaison de la compréhension du business et de la maîtrise de la programmation est la clé du succès.