Décryptage#ScaleupStory
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16 novembre 2022

Comment Ledger s’organise pour devenir une entreprise “data-driven”

Basée à Paris et Vierzon, avec des bureaux à Paris, Vierzon, Londres, New-York, Singapour, Portland, Montpellier et Grenoble, Ledger est devenue en quelques années une référence dans le Web3, grâce à ses “wallets” physiques et à ses outils en ligne permettant le stockage, la sécurisation et la gestion des actifs numériques. En forte croissance, cette licorne s’organise progressivement pour mettre la data au cœur de toutes ses prises de décisions. Explications avec Amin Ebadi, VP BI & Data et Michael Benisti, Head of Data.

Fondée en 2014 avec la fusion de trois startups pionnières des crypto-monnaies, Ledger est devenue une licorne en juin 2021, après une levée de fonds de 380 millions de dollars. L’entreprise s’est développée à la faveur de la démocratisation du Web3 et des crypto-actifs auprès des particuliers et des entreprises. Plus de 5 millions d’unités de ses wallets physiques ont ainsi été vendues dans plus de 180 pays. La scale-up compte désormais plus de 800 employés, en Europe, en Asie et aux Etats-Unis.

Devenir “data-driven” : un changement culturel

Cette croissance s’est accompagnée d’une structuration progressive des équipes data, comme le raconte Michael Benisti, le Head of Data de l’entreprise : “En septembre 2018, quand je suis arrivé, il n’y avait qu’une personne sur le sujet, accompagnée d’un consultant externe : on ne pouvait travailler que sur les bases, c’est-à-dire la mise en place de tableaux de bord. Mais il y avait déjà une volonté d’être “data-driven”. Les investissements dans la data ont véritablement commencé début 2021, grâce à un mouvement impulsé directement par le top-management. Aujourd’hui, nous sommes 14 dans l’équipe”. 

Au-delà des 14 personnes qui constituent l’équipe data, c’est toute l’organisation qui évolue progressivement pour mettre la donnée au cœur de sa stratégie. “Être ‘data-driven’, ça veut dire que la donnée est un outil au service de la gestion de l’entreprise. Beaucoup d’entreprises se considèrent comme ‘data-driven’, mais se contentent de mesurer. Ce n’est qu’une première étape. Il faut surtout savoir utiliser les données pour en extraire des connaissances qui aident à la prise de décision,” précise Amin Ebadi, VP BI & Data, nommé en août 2022. 

Libérer du temps, pour apporter davantage de valeur

Concrètement, les équipes data, rattachées à la fonction Finance, ont maintenant vocation à être moins des exécutants que des consultants, capables de devenir des partenaires au plus près des problématiques de leurs interlocuteurs en interne. “On automatise tout ce qui est automatisable, pour nous concentrer sur tout le reste, qui demande de l’humain, de l’écoute et du conseil,” résume le VP BI & Data. 

Pour devenir data-driven, il faut libérer du temps aux équipes data, pour qu’elles puissent se concentrer sur les cas où la donnée sert à faire des choix et à mesurer l’impact de ces décisions,” complète Michael Benisti, qui évoque le développement d’outils en libre-service, de tableaux de bord et d’outils de notifications automatisées, pour que les équipes métiers puissent être plus autonomes dans l’accès aux données et à leur analyse.

Par exemple, dans Tableau, un outil de Salesforce, nous utilisons la fonctionnalité ‘Ask Data’, qui permet à tous de rédiger des requêtes en langage naturel pour accéder aux données en quelques secondes. Nous avons aussi récemment mis en place des ‘data office hours’ ouvertes à tous. Elles sont rapidement devenues un élément clé pour l’acculturation data. C’est aussi une façon de nous rendre plus visibles au sein de l’organisation, d’exposer nos équipes et leurs travaux et surtout de découvrir de nouveaux enjeux métiers pour lesquels on pourra créer de la valeur,” ajoute-t-il. 

L’importance du design et de la data visualisation

Nous avons aussi beaucoup de travail à effectuer en termes de design pour présenter les données de façon pertinente pour le business, et faire en sorte qu’elles soient accessibles et utiles,”, souligne-t-il, en évoquant le recrutement récent d’un expert de la data visualisation. 

Au quotidien, les équipes data doivent faire communiquer entre elles plus d’une soixantaine de sources de données (CRM sur Salesforce, données d’analytics et de tracking, données marché, données publicitaires, chiffres de vente…), afin de les rendre intelligibles et pertinentes pour les décideurs, mais aussi accessibles là où les équipes en ont besoin. 

Nous mettons la donnée là où les gens travaillent : par exemple, le tableau de bord le plus consulté sur Tableau n’est pas sur Tableau : il est intégré sur Salesforce, dans un onglet du compte client. C’est ce que nous appelons “infused analytics” ou “embedded analytics”, précise Michael Benisti. 

Des “data champions”, pour évangéliser l’entreprise

Un effort de sensibilisation est aussi mené pour développer l’usage des différents outils self-service par tous les collaborateurs, notamment grâce à un autre outil de Salesforce : Slack, où a été ouvert le canal ”Data at Ledger”, accessible à tous. “Nous y publions régulièrement des insights, annonçons l’arrivée de nouveaux tableaux de bords et accueillons évidemment les questions de nos clients internes.” 

Cette sensibilisation à la data passe aussi par l’identification de “data-champions” dans les différentes équipes, qui assurent le relais et l’évangélisation auprès des différents pôles de l’entreprise. “Cela nous permet d’avoir un interlocuteur technique dans chaque département. Par exemple, notre administrateur Salesforce principal est le data champion parfait : il a un droit d’accès aux différents outils et produit énormément sur Tableau, que nous pouvons ensuite reprendre et valider”, explique le Head of Data. “Les data champions sont aussi des personnes qui parlent le même langage que nous. Ils entraînent leurs équipes à venir nous voir avec les bonnes questions. Cela nous permet par exemple de partir d’un problème, plutôt que d’avoir à répondre à une demande qui correspond à une solution qu’ils ont déjà en tête”, ajoute Amin Ebadi.

Ainsi, la donnée a vocation à “infuser” à la fois toutes les équipes et tous les outils… “C’est quelque chose qui va se faire avec le temps et sur le long terme, à mesure qu’on arrivera à prouver la valeur de la donnée. J’ai pleine confiance que nous y arriverons, mais je suis bien conscient que cela ne va pas se faire du jour au lendemain,” conclut pragmatiquement Amin Ebadi.

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