La culture de la donnée : ce que Jeff Bezos m'a appris sur la gestion d'une entreprise
Mon expérience avec Jeff Bezos m'a changé pour toujours. En 2003, Amazon m'a embauché directement à ma sortie de Stanford. J'ai d’abord refusé leur offre, en fait, six offres au total. Jusqu'à ce qu’ils me proposent de diriger leur groupe de recherche et développement sur les comportements de la clientèle axé sur l’exploitation des données.
À mon arrivée à Seattle, j'ai été ballotté d'un manager à l'autre, dont Jeff Bezos lui-même.Jeff m'a chargé de me plonger dans les données d'Amazon pour dénicher de nouvelles façons de faire croître l'entreprise. Mon équipe a réagi en créant trois nouveaux systèmes conduits par les données qui ont été brevetés et ont permis à Amazon d’augmenter son profit annuel de plus de 50 millions de dollars.
J’ai ensuite cofondé Redfin en 2004, et j’ai finalement fondé RichRelevance, mon entreprise actuelle, en 2006. Plus que je n’aurais pu l’imaginer, les leçons que j’ai appris à Amazon ont fait de moi un leader.
Lorsque tout le monde pensait que le service client était la botte secrète d'Amazon, Jeff innovait en plaçant la data au coeur de sa culture d'entreprise. Malgré le battage médiatique autour du « Big-Data », Jeff gardait son focus sur la data ; nous autres utilisions des slogans pour essayer de rester dans le rythme.
Voici ce qu'il faut pour bien faire les choses, selon Jeff Bezos :
La Métrique définit votre culture d'entreprise. Plus que n’importe qui, Jeff savait que les choses ne s'améliorent pas sauf si elles sont mesurées. Chez Amazon, tout ce qui peut être mesuré l’est.Chaque élément de données est testé et analysé et pas seulement la conception Web ou les caractéristiques produit mais aussi la finance, les ressources humaines et les opérations.
Pendant que j'étais chez Amazon, mon équipe a prouvé (65 pages à l’appui !) l'impact du temps de chargement des sites web sur les ventes et a identifié les métriques à prendre en compte à ce sujet. Sans hésitation, Jeff et Amazon se sont réorganisés autour d'une nouvelle méthode de mesure de la performance encore plus agressive, changeant des centaines d’emplois, monopolisés dorénavant sur ces métriques.
La Métrique est devenue l’objectif : l’objectif devient la litanie et la litanie est devenue le verbiage du travail de chacun.
L’étude de la donnée commence au sommet de la hiérarchie. Une culture axée sur les données n'a pas de sens sans le soutien du directeur, de l'équipe de direction et sans leur volonté de contester des hypothèses qui leur tiennent à cœur. Une approche descendante est le seul moyen de briser la tyrannie des « H.I.P.P.Os» (Highest Paid Person's Opinions) : les avis des personnes les mieux payées.
Jeff avait une capacité rare, celle de mettre de côté les avis et de privilégier les données
Sur Amazon, une de mes propositions fut de vendre de la publicité sur la page d'accueil du site et la première réponse de Jeff ne fut pas positive : «C’est l'une des idées les plus stupides que j'ai jamais entendue." Aïe…..Néanmoins, quand j’ai justifié l’opportunité avec des données, j’ai eu son approbation. Jeff m'a dit de faire un test en temps réel et, à partir de cette simple décision, nous avons généré un milliard de dollars. La publicité sur Amazon représente désormais environ 1 milliard de dollars par an, l'un des services les plus rentables d'Amazon qui, selon les rumeurs, prendrait le dessus sur Google.
Démocratiser la donnée
Si vous vous demandez comment Amazon (et des sociétés comme Google et Facebook) innovent aussi rapidement, la réponse est ce que j'appelle le «Hill climbing ». Il s'agit d'une approche des affaires qui institutionnalise la découverte, le questionnement et l'expérimentation de données.Le « Hill climbing » exige que tout le monde, indépendamment de l'ancienneté, ait accès à la donnée et à des outils pour tester leurs idées et leurs intuitions. Avec l’accent mis sur les données et une importante autonomie de pouvoir faire des tests rapidement et souvent, l'innovation est rapide et d’énormes gains sont possibles. Les étoiles montantes fonctionnent comme cela : en évitant le surpoids de la bureaucratie et des politiques.
A RichRelevance, tout le monde optimise. Dans un entretien typique d’embauche d'ingénieurs, nous demandons souvent aux candidats d'écrire un code pour résoudre un problème. L'accent est mis sur la façon dont les ingénieurs savent qu'ils sont dans le juste. Comment testent-ils leurs réponses pour vérifier qu’elles soient justes ? Notre objectif est d'analyser la façon dont ils choisissent leurs points de repère, valident leurs propres idées et, finalement, mesurent leur réussite. Nous recrutons, donc, en fonction du potentiel « Hill climbing ».