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Apprendre ou non le langage SQL ?

Faut il apprendre à coder en #SQL ou #BigQuery quand on fait du #Growth ? 

J’ai récemment échangé avec un responsable acquisition sur la pertinence de maîtriser le langage SQL et son utilité métier 👨‍💻. 

Plus largement, cette question renvoie à la façon dont la donnée est traitée dans les équipes Growth/Acquisition. 

C’est un sujet plus vaste, sur lequel je dresse plusieurs constats : 

👉 Le temps d’analyse dont disposent les équipes est souvent limité. 

Étonnamment plus les équipes grossissent et moins les ressources ont de temps pour décortiquer les chiffres ;
La gestion humaine, la multiplication des meetings et des tâches prenant souvent le dessus. 

👉 Les équipes data n’ont pas une vision marketing.

Ces équipes sont davantage orientées « Produit » et exploitent la donnée pour des actions directes, comme, par exemple, optimiser des processus de validation, personnaliser un onboarding, éliminer des clients indésirables, proposer des produits, etc.

Tout cela aide le marketing bien sûr mais leur travail est très peu orienté vers l’aide à la prise de décisions.

👉 Des data analysts sont très souvent mis à disposition des équipes marketing.
Généralement en « support », ils préparent de nombreux dashboards qui répondent aux besoins des équipes.
Cela débouche sur une analyse passive des données, que plus personne ne vient challenger. 

Cette situation entraîne de nombreuses erreurs et limite également le champs de compréhension et donc de décision du marketing.

👉 Se plonger dans les données brutes est donc crucial 🤓.

Les équipes Growth doivent participer à leur collecte, à leur traitement et à leur mise en forme. Cela ne doit pas être la chasse gardée des équipes data.

💡 Pour répondre à la question initiale, je dirais que ce n’est pas tant le code qui est important mais surtout le fait de comprendre quelles données sont disponibles et comment elles peuvent être traitées d’un point de vue marketing. 

Construire soi-même les dashboards permet aussi d’être « actif » dans l’analyse de la donnée pour ensuite identifier des incohérences et être confiant dans ce que l’on suit tous les jours.

Le code utilisé est, ensuite, ni plus ni moins que des formules Excel un peu plus complexes, avec pleins de tutos dispos en ligne.

#growth#marketingdigital#data#marketing