Data Product Management : levier clé pour transformer la relation client chez ADEO

1. L’objectif

Chez ADEO, acteur de référence dans l’amélioration de l’habitat, la donnée client représentait un actif considérable mais difficile à exploiter. Entre les millions d’achats enregistrés, les comportements clients hétérogènes et la diversité des Business Units réparties à l’international, la question stratégique était simple mais cruciale :

Comment transformer ce gisement de données en intelligence client actionnable, utile aussi bien pour les décisions globales du groupe que pour les campagnes locales menées par les filiales ?

Sans une gouvernance claire ni un produit structuré, la donnée restait morcelée, sous-utilisée et souvent difficile à convertir en ROI concret.

La réponse a été la mise en place d’une Client Scoring Platform, pilotée par un Data Product Manager, avec l’ambition d’allier vision produit, gouvernance data et impact business mesurable.

‍

2. Les chantiers menés

#1. Définir une vision produit claire et fédératrice

Objectif : Construire une trajectoire lisible et partagée, permettant de donner un cap aux équipes centrales comme locales.

Détail :
Nos équipes ont travaillé à l’élaboration d’une vision produit forte, traduite en une roadmap évolutive. Cette démarche a reposé sur un dialogue constant entre ADEO Services, qui conçoit et propose les services globaux, et les différentes Business Units locales.
La vision de la Client Scoring Platform s’est structurée autour de trois axes :

• La production de scores clients globaux, tout en garantissant leur adaptation au contexte de chaque Business Unit,
• La mise à disposition d’une stack technique permettant aux BUs de développer leurs propres scores locaux,
• La définition d’une stratégie d’activation marketing fondée sur ces scores, accompagnée d’une mesure de performance rigoureuse.

Impact :
Une gouvernance renforcée et une feuille de route lisible qui a permis de dépasser les silos organisationnels. Chaque acteur, du data scientist au responsable marketing local, a pu comprendre le périmètre du produit et son rôle dans son évolution.

‍

#2. Identifier les besoins métiers et cadrer les cas d’usage

Objectif : Relier les usages concrets des Business Units aux capacités techniques de la plateforme.

Détail :
La réussite d’une Client Scoring Platform ne réside pas seulement dans la technologie, mais dans sa capacité à adresser les vrais enjeux business. Pour cela, nos équipes ont mené une phase de discovery approfondie :

• Entretiens et ateliers avec les équipes locales pour comprendre leurs besoins spécifiques (scoring d’appétence, segmentation comportementale, prévisions d’achats).
• Analyse des cas d’usage prioritaires, permettant de distinguer les demandes ponctuelles des leviers stratégiques à fort impact.
• Cadrage fonctionnel détaillé, pour transformer les besoins métiers en user stories exploitables.

Impact :
Cette démarche a permis de livrer un produit réellement aligné sur les attentes des utilisateurs. Les équipes locales ont perçu un gain immédiat : des scores directement exploitables pour activer leurs campagnes marketing, avec un niveau de pertinence bien supérieur.

‍

#3. Structurer la delivery et instaurer une culture agile durable

Objectif : Industrialiser la delivery et fluidifier les échanges entre équipes data, tech et métier.

Détail :
L’un des principaux défis d’un produit data résidait dans la multiplicité des rôles impliqués : data scientists, data analysts, data engineers, équipes produit et métiers marketing.
Pour éviter la dispersion, nos experts ont :

• Mis en place un cadre agile structuré basé sur Scrum, avec des rituels réguliers (daily, sprint reviews, rétrospectives).
• Clarifié les rôles et responsabilités : qui fait quoi, à quel moment, et avec quelle valeur ajoutée.
• Priorisé le backlog de manière dynamique, en fonction de l’impact business attendu.

Impact :
L’organisation des équipes a gagné en clarté et en efficacité. Les cycles de développement se sont accélérés, le time-to-market a été réduit et les incompréhensions entre métiers et techniques ont été fortement diminuées.

‍

#4. Application des standards de gouvernance data et exploitation du produit

Objectif : Garantir la fiabilité, la transparence et la scalabilité des scores générés.

Détail :
La Client Scoring Platform n’est pas seulement une solution de calcul de scores : c’est une infrastructure data pérenne.

• Mise en place de process de gouvernance dans une logique Data Mesh, où chaque produit assume la responsabilité des données qu’il génère et en garantit la qualité et la sécurité pour ses utilisateurs.
• Développement d’une stack technique accessible aux data scientists locaux, leur permettant de créer leurs propres scores à partir de besoins spécifiques.
• Documentation complète et partage des bonnes pratiques pour sécuriser les usages.

Impact :
La plateforme est devenue un socle de confiance. Les scores produits sont considérés comme fiables, traçables et exploitables, renforçant la crédibilité de la donnée auprès des décideurs et rendant les équipes locales plus autonomes.

‍

#5. Mesurer et piloter la performance

Objectif : Prouver la valeur business et technique du produit.

Détail :
Nous avons conçu et déployé des dashboards business et techniques permettant de suivre en temps réel la performance des scores et des campagnes associées. Cette approche a offert une vision transverse :

• Suivi de la performance technique des modèles (précision, taux d’erreur, fiabilité).
• Mesure de l’impact business direct des campagnes (revenus incrémentaux, taux de conversion).
• Points de suivi réguliers avec les équipes métiers pour analyser et ajuster les usages.

Impact :
La plateforme a cessé d’être perçue comme un outil purement technique. Elle est devenue un levier stratégique, démontrant son apport direct : plus de 2M€ de revenus incrémentaux générés grâce aux campagnes e-mail ciblées et des centaines de milliers d’interactions clients activées via scoring.

3. Les résultats obtenus

• 2M€+ de revenus incrémentaux grâce aux campagnes e-mail activées par la plateforme.
• Plus de 260 000 mails et 30 000 appels pilotés par les scores.
• Des process de développement plus fluides et une culture agile consolidée.
• Un produit conforme aux standards de gouvernance data du groupe.
• Des équipes locales convaincues de la valeur de l’IA et capables de l’exploiter de manière autonome.

👉 Chez ADEO, la Client Scoring Platform illustre parfaitement comment un Data Product Manager peut transformer la donnée brute en un levier business, en alliant vision, gouvernance et impact mesurable.