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Mastercard : Faire adopter l’analytics par les opérationnels

Ce que je retiens surtout de cet échange, c’est une idée aussi simple que dérangeante : utiliser la data, c’est accepter de se faire contredire par elle. Et même quand on se pense très ouvert, très “data-friendly”, le moment où un insight vient heurter une conviction forte est toujours un moment de vérité — pour l’individu, mais aussi pour l’organisation. Est-on réellement prêt à l’entendre ? À l’assumer ? À agir en conséquence ? Autre point que j’ai trouvé passionnant : la dimension psychologique de l’adoption, souvent sous-estimée. J’ai aussi adoré l’approche très concrète du Test & Learn : 👉 partir d’un sujet live pour montrer comment l’analytics enrichit une décision en cours, 👉 ou revenir sur une décision passée pour explorer, a posteriori, les autres options que la donnée aurait pu ouvrir. Ce que je trouve brillant dans cette méthode, c’est qu’on ne met jamais la décision “sans data” face à la décision “avec data”. On est dans une logique de complémentarité, où l’intuition business et l’analytics se nourrissent mutuellement pour élargir le champ des possibles, plutôt que de s’opposer. En filigrane, un message clé : l’adoption ne se décrète pas, elle se construit. Et si l’on oublie la dimension humaine et psychologique de la décision, on peut avoir les meilleurs modèles du monde… ils resteront au fond d’un slide. Bon visionnage !